В Телеграме есть функция "Похожие каналы". Не знаю, как платформа оценивает похожесть, но, думаю, что это комбинированная метрика из подписчиков и ключевых слов.
Так вот, тёзка Denull сделал прикольный кластеризатор каналов. Я просканировал свой канал на глубину 3 и обозначил кластеры.
Какие интересные выводы из этого можно сделать:
1. Каналов про айти так много (возможно именно в ближайших к моему, но я думаю, что и в целом), что они, в свою очередь, тоже делятся на выраженные кластеры: мобилки, фронт, дизайн и т.д.
2. Больше всего айтишных каналов про ML. Это очень модно.
3. Канал ровно на серединке между "Мобильной разработкой" и "Компьютерной безопасностью" — это канал про компьютерную безопасность в мобильной разработке! Прикольно.
4. Каналы со всякими новостями практически неотделимы от каналов с политикой.
5. Если якобы тематический канал находится очень близко к кластеру "Новости и политика", то, вероятно, этот канал часто постит нетематический ширпотребный мусор для разгона трафика. То есть, я бы на такие не подписывался.
6. Вообще нет кластера по настолкам. Похоже, эта тема довольно слабо освещается в блогах.
7. Стартапы и инвестиции находятся где-то между политикой и машинным обучением. Неспроста.
#web
http://docs.celeryproject.org/en/latest/django/first-steps-with-django.html
Previous versions of #Celery required a separate library to work with #Django, but since 3.1 this is no longer the case. Django is supported out of the box now so this document only contains a basic way to integrate Celery and Django. You’ll use the same #API as non-Django users so you’re recommended to read the First Steps with Celery tutorial first and come back to this tutorial. When you have a working example you can continue to the Next Steps guide.
https://realpython.com/blog/python/asynchronous-tasks-with-django-and-celery/
Asynchronous Tasks With #Django and #Celery
“Celery is an asynchronous task queue/job #queue based on distributed message passing. It is focused on real-time operation, but supports scheduling as well.” For this post, we will focus on the scheduling feature to periodically run a job/task.
https://www.fullstackpython.com/celery.html
#Celery is a task #queue implementation for Python web applications used to #asynchronously execute work outside the HTTP request-response cycle.
Asynchronous
#celery
celeryproject.org
Distributed task queue.
#flower
pypi.python.org/pypi/flower
Tool for monitoring and management of Celery tasks.
#django-channels
pypi.python.org/pypi/django-channels
Official Django websockets interface, can also be used as task queue.
#rq
pypi.python.org/pypi/rq
RQ is a simple, lightweight, library for creating background jobs, and processing them.
#django-rq
pypi.python.org/pypi/django-rq
A simple app that provides django integration for RQ (Redis Queue).
#django-background-#tasks
github.com/arteria/django-background-tasks
Database backed asynchronous task queue.