Python/ django
Kanalga Telegram’da o‘tish
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Python/ django analitikasi
Python/ django (@pythonl) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 59 005 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 175-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 234-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 59 005 obunachiga ega bo‘ldi.
01 Sentabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -234 ga, so‘nggi 24 soatda esa 12 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.19% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.57% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 654 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 109 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 22 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent github, claude, контекст, архитектура, api kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 02 Sentabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
59 005
Obunachilar
+1224 soatlar
-57 kun
-23430 kun
Postlar arxiv
59 005
⚡️ TARS — это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для автоматизации тестирования на проникновение с использованием агентов на основе искусственного интеллекта.
Главная цель TARS — создать умные защитные инструменты, способные автоматизировать задачи, такие как сканирование уязвимостей, анализ угроз и разработка контрмер в реальном времени.
Проект направлен на подготовку к будущему, в котором ИИ-атаки станут более распространёнными, и ставит своей задачей оптимизацию ИИ-агентов не только для выявления уязвимостей, но и для их автоматического устранения.
Чтобы начать работу с TARS, пользователям необходимо установить Docker, создать файл с нужными API-ключами и запустить основной CLI-инструмент для работы с TARS в браузере.
Проект включает демонстрационные примеры и предоставляет отличные тестовые цели, такие как Juice-Shop, а также список интегрируемых инструментов, включая Nettacker, RustScan и другие.
📌 Github
@pythonl
59 005
🖥 Qik (quick) - это программа для выполнения команд, подобная
make, но с кэшированием на основе хэша и расширенными возможностями.
Кэширование команд Qik гарантирует, что вы не будете выполнять лишнюю работу. Настраивайте параметры команд в модулях позволяют просматривайть и повторно запускайте команды в режиме ожидания.
Qik может значительно сократить время разработки.
Хотя qik обладает специальной функциональностью для проектов на Python, любой репозиторий на основе git может использовать qik в качестве средства запуска команд.
pip install qik
▪Github
▪Гайд
@pythonl
59 005
Пошаговый план изучения Python бесплатно *️⃣
— 30 упорядоченных тем для изучения в виде To do листа
— 20+ идей проектов для портфолио
Узнаете, какие темы и в какой последовательность нужно изучать, чтобы точно освоить Python.
Пройдете обучение не на задачах с апельсинами, а на проектах из реального бизнеса.
🔗 Переходите на сайт и скачивайте план обучения.
59 005
✅ УГЛУБЛЁННЫЙ КУРС ПО PYTHON ✅
Хотите попробовать что-то новое или же стать профи в программировании? Вы читаете правильный пост!
Представляем вам новый многомодульный курс, который охватывает Python всесторонне, начиная с самых основ и заканчивая продвинутыми концепциями.
❗️254 часа полного погружения в Python с нулевых знаний до профи OOP, API, SQL Databases, Data Analysis, Web Scraping и Developing, Visualization, Data Science and Machine Learning.
❗️20 работ в ваше портфолио. В ходе обучения вы создадите десятки приложений на Python с использованием Pandas, Flask и Django.
🏡 Домашние задания. В процессе обучения вы также будете решать домашние задания, которые помогут закрепить полученные знания.
👍 Индивидуальная поддержка. Получите ответы и поддержку от наших менторов - профессионалов в области Python.
🕓 Обучение в удобное время. Вы можете совмещать обучение с работой или учебой и проходить курс в своем темпе!
📕 Документ. После тестирования вы получите престижный диплом о профессиональной переподготовке или удостоверение о повышении квалификации.
Не упустите возможность стать лучшим программистом Python! Присоединяйтесь к нашему курсу прямо сейчас и станьте успешным разработчиком! Мы верим в вас и поможем вам достичь больших успехов в программировании!
🌍 Подробнее на сайте Академии IT DMS
Реклама. ИП Никоноров М.Ю., учебный центр ДПО Академия IT DMS, ИНН: 503609802698, erid: 2VtzqwL7tVu
59 005
59 005
🔪 Pare
Pare создан для того, позволить веб-разработчикам независимо масштабировать свои веб-приложения.
В частности, Pare будет полезен, если у вас есть функции, которые:
- интенсивные вычисления
-блокирующие
- изолированные
- параллельные
В качестве примера использования можно привести парсинг документов, агрегацию данных, обработку веб-хуков и обработку изображений.
С помощью Pare вы можете разгрузить эти задачи от основного веб-сервера, а также получить автоматическое масштабирование для одновременных запросов.
> pip install pare
from my_module import my_function
my_function(*args, **kwargs) # local function call
my_function.invoke(*args, **kwargs) # remote Lambda call
await my_function.invoke_async(*args, **kwargs) # async remote Lambda call
59 005
59 005
🌟 Open Interpreter — полное управление компьютером при помощи запросов на естественном языке
pip install open-interpreter
interpreter
59 005
💻 Snoop — инструмент OSINT
Snoop Project — один из самых перспективных OSINT-инструментов по поиску никнеймов и остальной информации, написанный на Python.
Snoop поставляется готовыми сборками и не требует зависимостей (или установки python), то есть работает на чистой машине с OS Windows или GNU/Linux.
🗄 GitHub
@pythonl
59 005
🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 27-28 августа в 19:00 мск.
О перспективах направления Python и многом другом расскажет Рафаэль Мухаметшин, Middle Бэкенд-разработчик в «ПИК Digital» с опытом в разработке более 3 лет.
На вебинаре вы:
☑️ Самостоятельно напишете Telegram-бота с карточными мини-играми.
☑️ Познакомитесь с синтаксисом языка и сферами его применения.
☑️ Поймете как продолжить обучение, какие навыки потребуются, чтобы стать backend-разработчиком на Python.
☑️ Узнаете, чего ждут работодатели от junior-разработчиков и что делать, чтобы найти работу без опыта.
🎁 Приятные бонусы: полезный гайд для начинающего Python-разработчика и гайд о сленге в IT всем участникам интенсива!
59 005
Foodtech tour Яндекса возвращается: стартуем с митапом в Москве 19 сентября!
В программе суровая энтерпрайз-разработка для опытных бэкендеров. Эксперты расскажут о работе с монолитами на примере Еды и переосмыслении процессинга заказов в Лавке. От Маркета заявлен воркшоп с архитектурными кейсами: без практики точно не останемся.
Foodtech tour охватит 4 столицы: Москва — 19 сентября, Санкт-Петербург — 17 октября, Казань — 14 ноября и Минск — 5 декабря.
👉🏻 Регистрируйтесь в своём городе!
59 005
Извлечение данных из вложенных структур Зачастую приводит к созданию перегруженного кода, который подвержен ошибкам.
в Python 3.10 pattern matching (Сопоставление с образцом ) обеспечивает более декларативный и понятный способ обработки сложных структур данных.
#Python #pythontips
@pythonl
59 005
🖥 The autogenetic AGI
Agent K - это саморазвивающийся AGI ( общий ИИ (AGI) – это ИИ, который может ориентироваться в меняющихся условиях, моделировать и прогнозировать развитие ситуации. Если ситуация выходит за стандартные алгоритмы, то он должен самостоятельно найти ее решение ), состоящий из агентов, которые сотрудничают и создают новых агентов по мере необходимости для выполнения задач пользователя.
▪ Github
@pythonl
