Python/ django
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📈 Telegram kanali Python/ django analitikasi
Python/ django (@pythonl) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 58 980 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 166-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 177-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 58 980 obunachiga ega bo‘ldi.
27 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -317 ga, so‘nggi 24 soatda esa -26 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.25% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.50% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 684 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 067 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 20 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 28 Avgust, 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.
import math
# Медленнее: math.sqrt вызывается через глобальное пространство имён
def slow(nums):
return [math.sqrt(x) for x in nums]
# Быстрее: ссылка на функцию закэширована в локальной переменной
def fast(nums):
sqrt = math.sqrt
return [sqrt(x) for x in nums]
# Ещё пример: длину списка лучше сохранить локально
def sum_fast(nums):
total = 0
ln = len(nums) # локальная ссылка быстрее
for i in range(ln):
total += nums[i]
return total «batteries included», но делает это аккуратно и прагматично. Django 6.0 снижает зависимость от внешних библиотек, усиливает безопасность и делает повседневную разработку заметно удобнее.
Это релиз, который стоит внимательно изучить и запланировать апгрейд.
https://www.djangoproject.com/weblog/2025/dec/03/django-60-released/
@pythonl
для оптимизации Python-сборки
FROM python:3.12-slim
WORKDIR /app
Слой с зависимостями (кешируется!)
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
Теперь копируем код (не ломает кеш pip)
COPY . .
CMD ["python", "main.py"]git config --global user.name "Name" — задать имя
git config --global user.email "email" — задать почту
git config --list — показать настройки
Старт
git init — создать репозиторий
git clone url — клонировать репо
Стейджинг и коммиты
git status — статус
git add . — добавить все изменения
git reset file — убрать из стейджа
git commit -m "msg" — коммит
git commit --amend — исправить последний коммит
Ветки
git branch — список
git branch name — создать
git checkout -b name — создать и перейти
git branch -d name — удалить
Merge и Rebase
git merge branch — слить ветку
git merge --abort — отменить
git rebase branch — перебазирование
История
git log --oneline — компактная история
git log --graph --all — граф
git diff — показать изменения
Откат
git restore file — вернуть файл
git reset --soft HEAD~1 — откатить коммит, сохранить изменения
git reset --hard HEAD~1 — откатить и удалить изменения
git clean -f — удалить лишние файлы
Удалённые репозитории
git remote -v — список
git push origin branch — запушить
git pull — получить изменения
git fetch — только забрать
Теги
git tag — список
git tag name — создать
git push origin --tags — отправить теги
Stash
git stash — сохранить изменения
git stash list — список
git stash apply — применить
Поиск и анализ
git blame file — кто менял строки
git grep "text" — поиск
git bisect — бинарный поиск бага
Продвинутое
git cherry-pick commit — взять коммит
git revert commit — отменить коммит через новый
git submodule add url — добавить сабмодуль
Полезно сохранить под рукой.С Kupikod всё по-человечески: ✅ оплачиваешь рублёвой картой; ✅ без VPN и плясок с бубном; ✅ низкие цены.🎁 И промокод PYTHONL на скидку, чтобы осталось на кофе и багфиксы. Хочешь — ChatGPT пишет тебе код, Хочешь — Cursor чинит его вместо тебя. Главное, что теперь оплатить их проще простого 🧼 ➡ Купить подписку
seed = abs(seed)
И знак просто теряется, хотя алгоритм случайных чисел мог бы учитывать его.
🧠 Вывод:
Не используйте небольшие вариации seed (например 5 и -5) как способ получить разные потоки случайностей — это небезопасно.
Если вам нужны независимые RNG — создавайте их явно, а не полагаясь на “умные” seed.
[1] https://docs.python.org/3/library/random.html
[2] https://github.com/python/cpython/blob/main/Modules/_randommodule.c#L321C13-L321C30
@pythonl
FROM python:3.12 AS builder
RUN pip install --upgrade pip
COPY requirements.txt .
RUN pip wheel --wheel-dir /wheels -r requirements.txt
FROM python:3.12-slim
COPY --from=builder /wheels /wheels
RUN pip install --no-index --find-links=/wheels -r /wheels/requirements.txt
COPY app/ /app
🔥 Плюс:
— быстрый rebuild
— детерминированные зависимости
— значительно меньше образ
Этот трюк мало кто использует, но он делает Docker-окружение Python уровня enterprise.
@pythonl