ar
Feedback
Python/ django

Python/ django

الذهاب إلى القناة على Telegram

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django

تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 60 025 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 214 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 257 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 60 025 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 08 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -577، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -31، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.94‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.45‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 167 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 074 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 18.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل github, claude, контекст, архитектура, api.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fmxm...

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 09 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

60 025
المشتركون
-3124 ساعات
-1357 أيام
-57730 أيام
أرشيف المشاركات
K2 Cloud и PiterPy2024 — бесплатный день конференции для питонистов. Ребята из K2 Cloud помогли организовать Community Day дл
K2 Cloud и PiterPy2024 — бесплатный день конференции для питонистов. Ребята из K2 Cloud помогли организовать Community Day для python-разработчиков. 18 сентября ты сможешь бесплатно послушать часть докладов конференции PiterPy: от мастерства карьерного роста до хитростей асинхронного программирования. Для участия нужно только зарегистрироваться. Подробнее на сайте

Преобразование CSV в JSON с помощью Python @pythonl
Преобразование CSV в JSON с помощью Python @pythonl

🖥 С помощью библиотек, pdfplumber и gTTS Вы можете создать аудиокнигу всего за несколько строк кода! 🚀 @pythonl
🖥 С помощью библиотек, pdfplumber и gTTS Вы можете создать аудиокнигу всего за несколько строк кода! 🚀 @pythonl

📚 Справочник-шпаргалка по методологиям и паттернам на Python Это обширный гайд на «Хабре», который расскажет о: ▪паттернах (
📚 Справочник-шпаргалка по методологиям и паттернам на Python Это обширный гайд на «Хабре», который расскажет о: ▪паттернах (порождающих, структурных, поведенческих); ▪разработке через тестирование (TDD); ▪разработке, основанной на описании поведения (BDD); ▪предметно-ориентированном проектировании (DDD). 🔗 Ссылка @machinelearning_interview

🖥 grafana-backup-tool - полноценная приложение для резервного копирования и восстановления настроек Grafana с использованием
🖥 grafana-backup-tool - полноценная приложение для резервного копирования и восстановления настроек Grafana с использованием Grafana API, написанное на Python. pip install grafana-backupGithub @pythonl

Автоматизация сжатия файлов с помощью Python @pythonl
Автоматизация сжатия файлов с помощью Python @pythonl

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data C++ t.me/cpluspluc Python: t.me/pro_python_code Хакинг: t.me/linuxkalii Devops: t.me/devOPSitsec АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/javatg Базы данных: t.me/sqlhub Linux: t.me/linuxacademiya Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/DevopsDocker Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc 💼 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 😆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

🔎 Разведочный анализ данных, c помощью одной строки кода Разведочный анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA) — это выявление скрытой информации в наборе данных. sweetviz — библиотека, которая предоставляет важную информацию о наборе данных без написания большого количества кода. pip install sweetviz ➡️ Читать дальше 🖥 Github @pythonl

✂️ CSV Trimming CSV Trimming - это Python пакет , предназначенный для очистки кривых CSV - таких, которые вы получаете при па
✂️ CSV Trimming CSV Trimming - это Python пакет , предназначенный для очистки кривых CSV - таких, которые вы получаете при паркинге сайтов, устаревшими системами или плохо собранными данными и преобразовании их в чистые, хорошо отформатированные CSV с помощью всего одной строки кода. Нет необходимости в сложных настройках или больших языковых моделях. pip install csv_trimming

Python
import pandas as pd
from csv_trimming import CSVTrimmer

# Load your csv
csv = pd.read_csv("tests/documents/noisy/sicilia.csv")
# Instantiate the trimmer
trimmer = CSVTrimmer()
# And trim it
trimmed_csv = trimmer.trim(csv)
# That's it!
Github

🖥 Шифрование и дешифрование в Python с помощью ООП @pythonl
🖥 Шифрование и дешифрование в Python с помощью ООП @pythonl

Бесплатные доклады PiterPy 2024 для всех на Community Day 18 сентября стартует PiterPy 2024. Часть докладов первого дня в онл
Бесплатные доклады PiterPy 2024 для всех на Community Day 18 сентября стартует PiterPy 2024. Часть докладов первого дня в онлайне будет доступна всем желающим бесплатно — нужно только зарегистрироваться 🔥 Благодаря Community Day любой желающий может бесплатно поучаствовать в конференции и перенять часть знаний и опыта спикеров. Новые участники оценят формат и контент, а те, кто давно не участвовал в PiterPy, — освежат воспоминания и вновь почувствуют себя частью комьюнити. Посмотрите, что входит в программу Community Day. Все эти доклады и активности — для вас! Регистрируйтесь до 18 сентября, включительно. Если хотите посмотреть все доклады и посетить офлайн-часть конференции лично — еще есть время приобрести билет за счет компании или купить его самостоятельно. Промокод DJANGO даст 15% скидку на билет «Для частных лиц». Уверены, что точно увидимся на PiterPy 2024 💜 Реклама. ООО «Джуг Ру Груп». ИНН 7801341446

🪐 Mapping The Solar System Код, данные и инструкции для построения карт орбит астероидов в Солнечной системе. Этот репозитор
+1
🪐 Mapping The Solar System Код, данные и инструкции для построения карт орбит астероидов в Солнечной системе. Этот репозиторий содержит пошаговое руководство по созданию карты Солнечной системы с использованием открытого кода и данных NASA. Программные инструменты: Python 3.7.1, NASA HORIZONS, Illustrator CC 2019 и Photoshop CC 2019. • Github @pythonl

Создание водяных знаков @pythonl
Создание водяных знаков @pythonl

🖥 Мечтаете о карьере в IT, но не хотите программировать? Хорошая новость: это возможно! Если стать аналитиком данных — IT-сп
🖥 Мечтаете о карьере в IT, но не хотите программировать? Хорошая новость: это возможно! Если стать аналитиком данных — IT-специалистом, который собирает и анализирует данные, чтобы строить прогнозы для бизнеса. Аналитики данных востребованы во многих сферах: IT, маркетинг, ритейл, банкинг и т. д. Обучение подойдет, если вы: 🟣новичок без опыта без опыта в IT 🟣бухгалтер, финансист или экономист 🟣уже работаете с аналитикой и хотите углубить знания для роста в карьере На курсе вы получите навыки, которые реально нужны работодателям, и овладеете самыми популярными инструментами: Python, Pandas, NumPy, Jupyter Notebook, SQL, Power BI. 🔗 Начните работать аналитиком уже через 6 месяцев! Заполните заявку, чтобы получить бесплатный доступ к первым урокам. Реклама. ООО «Эдюсон», ИНН 7729779476. Erid:2VtzqvCVvzi

🖥 55% Python-разработчиков используют Linux Организация Python Software Foundation опубликовала результаты совместного ежегодного опроса, в котором приняли участие более 25 тысяч разработчиков, использующих язык программирования Python. Основные тенденции: - 55% Python-разработчиков используют Linux в своём окружении для разработки (в прошлом отчёте 59%), 55% (58%) - Windows , 29% (26%) - MacOS, 2% (3%) - BSD. 6% (в прошлом отчёте 7%) продолжают пользоваться веткой Python 2, которая в настоящее время не поддерживается в большинстве дистрибутивов Linux и была переведена в разряд неподдерживаемых ещё в апреле 2020 года (изначально прекратить поддержку планировалось в 2015 году, но сроки постоянно продлевались). - Почти половина тех, кто заявил о продолжении работы с Python 2 указали, что им меньше 21 года, а треть - что они являются студентами. - 22% используют редактор кода Visual Studio Code, 20% - Jupyter Notebook, 17% - Vim, 13% - PyCharm Community Edition, 12% - JupyterLab, 11% - NotePad++, 9% - Sublime Text. 23% опрошенных используют только одну интегрированную среду разработки, 38% - две, 21% - три, 19% - больше трёх. - 37% в отчётном году участвовали в разработке открытых проектов (77% на уровне разработки кода, 38% - документации, 35% - сопровождения, 33% - тестирования). 32% имеют возраст 21-29 лет, 8% - 18-20, 33% - 30-39, 16% - 40-49, 7% - 50-59, 3% - старше 60. -25% программируют на Python менее года, 16% - 1-2 года, 26% - 3-5 лет, 19% - 6-10 лет, 13% - более 10 лет. - 44% отметили использование Python для анализа данных, - 44% - web-разработки, 34% - для машинного обучения, 26% для администрирования, DevOps и написания сценариев автоматизации, 25% - для парсеров и web-ботов, 26% - для обучения. @pythonl

🖥 MicroRabbit Легкий, асинхронный Python-фреймворк для RabbitMQ, упрощающий создание микросервисов и распределенных систем.
🖥 MicroRabbit Легкий, асинхронный Python-фреймворк для RabbitMQ, упрощающий создание микросервисов и распределенных систем. Среди особенностей - удобная маршрутизация сообщений, поддержка плагинов и интуитивно понятная настройка клиента. pip install git+https://@github.com/TonnoBelloSnello/microrabbit.gitGithub @pythonl

🖥 GPT Computer Assistant Это фреймворк на Python, предназначенный для создания интеллектуальных функций в ваших продуктах, т
🖥 GPT Computer Assistant Это фреймворк на Python, предназначенный для создания интеллектуальных функций в ваших продуктах, таких как Apple Intelligence. from gpt_computer_assistant.remote import remote remote.save_models("gpt-4o") remote.save_openai_api_key("sk-**")Github @pythonl

Событие для тех, кто хочет развиваться в робототехнике! 🤖 14 сентября центр робототехники Сбера проводит One Day Offer для D
Событие для тех, кто хочет развиваться в робототехнике! 🤖 14 сентября центр робототехники Сбера проводит One Day Offer для DevOps- и MLOps-инженеров. Это возможность погрузиться в мир передовых технологий и получить заветный оффер всего за один день! Центр проводит исследования, создаёт роботов, применяя искусственный интеллект, и работает по направлениям манипуляции, роботизации логистики, мобильных и антропоморфных роботов. Задачи DevOps: ✔️ конфигурация систем разработки, тестирования, средств автоматизации и ИТ-инфраструктуры ✔️ оборачивание кода в docker образы и развёртывание контейнеров в Kubernetes ✔️ обеспечение мониторинга и выявление узких мест в работе систем Задачи MLOps: ✔️ создание и внедрение MLOps-практик для исследований в направлениях RL, инференса LLM ✔️ настройка инструментов отслеживания жизненного цикла моделей (ClearML, MLFlow, DVC и т. п.) ✔️ развитие LLMOps-практик (эффективный инференс LLM для ChatGPT-like решений) Если для вас это не просто слова, откликайтесь по ссылке!

GestSync — это библиотека, которая позволяет определять говорящего в видео на основе жестов. Проект решает две основные задач
GestSync — это библиотека, которая позволяет определять говорящего в видео на основе жестов. Проект решает две основные задачи: ▫️Синхронизация — предсказывает временные задержки между аудио- и видеопотоками, опираясь на жесты. ▫️Определение активного говорящего — позволяет идентифицировать говорящего в многолюдной сцене без использования распознавания лиц. Пользователи могут легко интегрировать модель, загрузить необходимые пакеты и запускать её на любых видео, где видны жесты говорящих. git clone https://github.com/Sindhu-Hegde/gestsync.git 🖥 Github 💡 Demo 📝 Project @pythonl

Хотите прокачаться в программировании на Python? Тогда советуем основательно подойти к вопросу и пройти качественное обучение
Хотите прокачаться в программировании на Python? Тогда советуем основательно подойти к вопросу и пройти качественное обучение от лидеров индустрии!  Например, прямо сейчас у Яндекс Лицея, проекта Яндекс Образования, идёт набор сразу на две программы: «Основы программирования на Python» для новичков и «Промышленное программирование на Python» для продвинутых. Во время обучения студенты активно пробуют себя на практике, работают над групповыми проектами и перенимают опыт от экспертов из индустрии.  ⏰ Когда: в течение всего учебного года, старт осенью-2024. 🏫 Где: офлайн, на одной из 160 площадок Лицея по всей России. 🎓 Для кого: учащиеся школ и колледжей от 13 до 20 лет. 📌 Важно знать: обучение бесплатное, после выпуска студенты получают сертификат и дополнительные баллы при поступлении в топовые вузы.  Не упустите возможность учиться у настоящих программистов! Выбирайте программу и регистрируйтесь до 9 сентября