⚡️ Limekit — кроссплатформенный GUI-фреймворк на Lua
Хочешь писать десктоп-приложения без Python и компиляции?
С Limekit всё просто: «написал один раз — запускай везде» (Windows, macOS, Linux).
✨ Что умеет:
- Чистый Lua API, без необходимости знать Python
- 40+ встроенных виджетов, поддержка Material Design и тёмной темы
- Запуск без сборки — достаточно Python и самого фреймворка
- Много примеров и документация на ReadTheDocs
- Полностью опенсорс (GPLv3)
📌 Минимальный пример:
Две строки кода — и у тебя уже готовое окно 🚀
⚡️GitHub
Хочешь писать десктоп-приложения без Python и компиляции?
С Limekit всё просто: «написал один раз — запускай везде» (Windows, macOS, Linux).
✨ Что умеет:
- Чистый Lua API, без необходимости знать Python
- 40+ встроенных виджетов, поддержка Material Design и тёмной темы
- Запуск без сборки — достаточно Python и самого фреймворка
- Много примеров и документация на ReadTheDocs
- Полностью опенсорс (GPLv3)
📌 Минимальный пример:
local window = Window{title='Limekit app'}
window:show()
Две строки кода — и у тебя уже готовое окно 🚀
⚡️GitHub
🔍 Django ModelSearch: Умный поиск для ваших моделей
Django ModelSearch позволяет индексировать модели Django и осуществлять поиск с использованием ORM. Поддерживает PostgreSQL FTS, SQLite FTS5, а также Elasticsearch и OpenSearch. Идеально подходит для создания мощных поисковых решений.
🚀Основные моменты:
- Индексация моделей в Elasticsearch и OpenSearch
- Поддержка автозаполнения и фацетного поиска
- Повторное использование существующих QuerySets
- Поддержка нечеткого и фразового поиска
- Нулевая простоя при перестройке индекса
📌 GitHub: https://github.com/kaedroho/django-modelsearch
Django ModelSearch позволяет индексировать модели Django и осуществлять поиск с использованием ORM. Поддерживает PostgreSQL FTS, SQLite FTS5, а также Elasticsearch и OpenSearch. Идеально подходит для создания мощных поисковых решений.
🚀Основные моменты:
- Индексация моделей в Elasticsearch и OpenSearch
- Поддержка автозаполнения и фацетного поиска
- Повторное использование существующих QuerySets
- Поддержка нечеткого и фразового поиска
- Нулевая простоя при перестройке индекса
📌 GitHub: https://github.com/kaedroho/django-modelsearch
GitHub
GitHub - wagtail/django-modelsearch: Index Django Models with Elasticsearch or OpenSearch and query them with the ORM
Index Django Models with Elasticsearch or OpenSearch and query them with the ORM - wagtail/django-modelsearch
🕸️ Django Tip — ускоряй сложные запросы с помощью `only()` + `defer()`
В Django ORM часто делают
💡 Лайфхак: загружай только нужные поля:
🟢 Что это даёт
⚡ Сильно ускоряет SQL-запросы (SELECT только нужные столбцы).
📉 Экономит память, так как Django не держит ненужные данные.
🔄 Поля можно подгрузить позже — при первом обращении Django сделает отдельный запрос.
💡 Совет: комбинируй only() и defer() для тонкого контроля — так можно оптимизировать даже очень «тяжёлые» модели без переписывания логики.
В Django ORM часто делают
Model.objects.all(), вытаскивая все поля модели. Но если таблица тяжёлая, это съедает кучу памяти и тормозит. 💡 Лайфхак: загружай только нужные поля:
# Вместо этого
users = User.objects.all()
# Сделай так
users = User.objects.only("id", "username")
А если нужно отложить подгрузку дорогих полей (например, JSON или TextField):
users = User.objects.defer("profile_data", "settings_blob")
⚡ Сильно ускоряет SQL-запросы (SELECT только нужные столбцы).
📉 Экономит память, так как Django не держит ненужные данные.
🔄 Поля можно подгрузить позже — при первом обращении Django сделает отдельный запрос.
💡 Совет: комбинируй only() и defer() для тонкого контроля — так можно оптимизировать даже очень «тяжёлые» модели без переписывания логики.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что это:
Новый инструмент для фильтрации в DRF, который расширяет возможности стандартного
django-filter. Особенности
- Использует serializer-поля для разбора и валидации (без Django-форм и виджетов)
- Поддержка группировки фильтров для гибкой логики
- Constraint system — проверка взаимозависимостей между параметрами
- Вложенные фильтры (nested filters) для работы со сложными структурами
Последний релиз — v0.6.0 (21 августа 2025)
- Возможность указывать группу по умолчанию для всего
FilterSet (в том числе глобально) - Поддержка subgroups для более сложных связей между фильтрами
- Новый метод
FilterSet.get_combinator() для динамического выбора способа объединения фильтров - ⚠️ Breaking change: теперь
Entry нельзя создавать без указания группы Почему стоит попробовать
Если стандартные фильтры Django REST кажутся ограниченными, rest-filters даёт:
- фильтрацию через сериализаторы,
- сложные сценарии с группировками и вложенностью,
- гибкость и расширяемость.
🔗 Репозиторий: https://github.com/realsuayip/rest-filters
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Автор предлагает использовать базовый класс Django
View вместо generic class-based views (CBV) или function-based views (FBV). Такой подход даёт простоту и гибкость при работе с HTTP-запросами. Отказ от сложных миксинов и использование понятных вспомогательных методов делает код более читаемым и сопровождаемым, снижая когнитивную нагрузку на разработчика.Ключевые идеи
- В Django есть два популярных способа писать views: FBV (функции) и CBV (классы, включая generic views).
- Generic CBV часто содержат слишком много "магии": базовые классы, миксины, переопределяемые методы — их трудно держать в голове.
- FBV наглядны, но при усложнении логики код превращается в большие конструкции
if request.method == .... - Автор выбирает компромисс: использовать базовый класс
View. - Код остаётся простым.
- Логика neatly разделяется по методам (`get`,
post и др.). - Неподдерживаемые методы автоматически возвращают 405 (Method Not Allowed).
Пример
Вместо функции с
if request.method:
class CommentFormView(View):
def get(self, request, post_id, *args, **kwargs):
post = get_object_or_404(Post, pk=post_id)
form = CommentForm()
return TemplateResponse(request, "form.html", {"form": form, "post": post})
def post(self, request, post_id, *args, **kwargs):
post = get_object_or_404(Post, pk=post_id)
form = CommentForm(data=request.POST)
if form.is_valid():
comment = form.save(commit=False)
comment.post = post
comment.save()
return redirect(post)
return TemplateResponse(request, "form.html", {"form": form, "post": post})
👉 Источник: https://loopwerk.io/articles/2025/django-views/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Django 6.0 — уже в пути!
✨ Главное в Django 6.0
- Content Security Policy (CSP)
Новый
- Фоновые задачи
Декоратор
- Template Partials
Теги
- Обновлённое Email API
Современный
- Другие улучшения
• В админке — иконки Font Awesome
• В
• Улучшения в Postgres, GeoDjango, миграциях и др.
🔄 Изменения без обратной совместимости
- Минимальная версия MariaDB — 10.6
- Поддержка Python ≥ 3.12
-
- Удалены устаревшие API и внутренние методы
👉 Подробнее: https://docs.djangoproject.com/en/dev/releases/6.0/
#django #python
✨ Главное в Django 6.0
- Content Security Policy (CSP)
Новый
ContentSecurityPolicyMiddleware, теги csp() и настройки SECURE_CSP / SECURE_CSP_REPORT_ONLY. - Фоновые задачи
Декоратор
@task и метод enqueue() для простого запуска background jobs. - Template Partials
Теги
{% partialdef %} и {% partial %} для переиспользуемых фрагментов в шаблонах. - Обновлённое Email API
Современный
EmailMessage вместо устаревших MIME-классов. - Другие улучшения
• В админке — иконки Font Awesome
• В
auth увеличены итерации PBKDF2 • Улучшения в Postgres, GeoDjango, миграциях и др.
🔄 Изменения без обратной совместимости
- Минимальная версия MariaDB — 10.6
- Поддержка Python ≥ 3.12
-
DEFAULT_AUTO_FIELD теперь всегда BigAutoField - Удалены устаревшие API и внутренние методы
👉 Подробнее: https://docs.djangoproject.com/en/dev/releases/6.0/
#django #python
Профессиональный гайд по работе с ChatGPT (2025)
Как использовать ChatGPT не просто как «умного собеседника», а как полноценного помощника для программирования, маркетинга, аналитики и обучения?
Мы разберём, какие версии модели существуют, какие плагины открывают новые возможности, как строить промпты так, чтобы получать точные и полезные ответы, и как интегрировать ChatGPT в рабочие процессы.
Если у вас нет доступа к chatgpt можете использовать бесплатного бота в телеге, чтобы потестить все техники из статьи или воспользоваться обычной версией с помощью всем известного обхода блокировки.
Не будем тянуть время, Поехали!
📌 Гайд
Как использовать ChatGPT не просто как «умного собеседника», а как полноценного помощника для программирования, маркетинга, аналитики и обучения?
Мы разберём, какие версии модели существуют, какие плагины открывают новые возможности, как строить промпты так, чтобы получать точные и полезные ответы, и как интегрировать ChatGPT в рабочие процессы.
Если у вас нет доступа к chatgpt можете использовать бесплатного бота в телеге, чтобы потестить все техники из статьи или воспользоваться обычной версией с помощью всем известного обхода блокировки.
Не будем тянуть время, Поехали!
📌 Гайд
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Почему «Async Django» часто решает не ту проблему
Django теперь умеет ASGI и async-views, но автор статьи отмечает: переход на async сам по себе почти ничего не ускоряет. Чтобы получить выгоду, весь код должен быть переписан под асинхронность, а в реальных проектах прирост обычно минимальный.
Где async реально нужен?
В задачах с большим количеством ожидания: внешние API, WebSockets, стриминг ответов. Там async даёт ощутимую экономию.
Но есть нюанс:
Django стал «двухрежимным» фреймворком - синхронные и асинхронные части живут рядом, усложняя архитектуру. ORM всё ещё в основном синхронная, и это становится бутылочным горлышком.
Поэтому для большинства проектов выгоднее оставить sync Django и вынести тяжёлые операции в фоновые задачи (Celery, RQ). Это проще, надёжнее и предсказуемее.
Итог:
Async Django - круто с инженерной точки зрения, но бизнес-ценность есть далеко не в каждом сценарии. Для большинства приложений классический Django остаётся лучшим выбором.
https://www.loopwerk.io/articles/2025/async-django-why/
Django теперь умеет ASGI и async-views, но автор статьи отмечает: переход на async сам по себе почти ничего не ускоряет. Чтобы получить выгоду, весь код должен быть переписан под асинхронность, а в реальных проектах прирост обычно минимальный.
Где async реально нужен?
В задачах с большим количеством ожидания: внешние API, WebSockets, стриминг ответов. Там async даёт ощутимую экономию.
Но есть нюанс:
Django стал «двухрежимным» фреймворком - синхронные и асинхронные части живут рядом, усложняя архитектуру. ORM всё ещё в основном синхронная, и это становится бутылочным горлышком.
Поэтому для большинства проектов выгоднее оставить sync Django и вынести тяжёлые операции в фоновые задачи (Celery, RQ). Это проще, надёжнее и предсказуемее.
Итог:
Async Django - круто с инженерной точки зрения, но бизнес-ценность есть далеко не в каждом сценарии. Для большинства приложений классический Django остаётся лучшим выбором.
https://www.loopwerk.io/articles/2025/async-django-why/
🔥 Подборка полезных ресурсов для программистов.
Здесь ты найдёшь всё это - коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Devops: t.me/DevOPSitsec
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Папка Linux:https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Сохрани себе, чтобы не потерять!
Здесь ты найдёшь всё это - коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Devops: t.me/DevOPSitsec
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Папка Linux:https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Сохрани себе, чтобы не потерять!
🚀 django-keel - мощный стартовый шаблон для Django-проектов
💡 Что это такое
Готовый современный каркас для Django-приложений, который позволяет запускать новый проект за минуты — с правильной архитектурой, CI, Docker и продуманной конфигурацией.
🔥 Что внутри
- Поддержка Python 3.12+ и Django 5.2+
- Несколько видов проектов: SaaS, API-backend, web-app, internal tools
- Docker + Docker Compose
- Настроенные линтеры, тесты, coverage и GitHub Actions
- 12-factor конфигурация, разделённые settings (dev/test/prod)
- Варианты API: DRF или GraphQL
- Поддержка фронта: Next.js или HTMX + Tailwind
🎯 Почему стоит использовать
- Экономит недели рутинной настройки
- Даёт единообразную и поддерживаемую архитектуру
- Ускоряет разработку MVP, внутренних сервисов и SaaS-продуктов
🛠 Быстрый старт
Репозиторий: https://github.com/CuriousLearner/django-keel
💡 Что это такое
Готовый современный каркас для Django-приложений, который позволяет запускать новый проект за минуты — с правильной архитектурой, CI, Docker и продуманной конфигурацией.
🔥 Что внутри
- Поддержка Python 3.12+ и Django 5.2+
- Несколько видов проектов: SaaS, API-backend, web-app, internal tools
- Docker + Docker Compose
- Настроенные линтеры, тесты, coverage и GitHub Actions
- 12-factor конфигурация, разделённые settings (dev/test/prod)
- Варианты API: DRF или GraphQL
- Поддержка фронта: Next.js или HTMX + Tailwind
🎯 Почему стоит использовать
- Экономит недели рутинной настройки
- Даёт единообразную и поддерживаемую архитектуру
- Ускоряет разработку MVP, внутренних сервисов и SaaS-продуктов
🛠 Быстрый старт
copier copy gh:CuriousLearner/django-keel my-project
Репозиторий: https://github.com/CuriousLearner/django-keel