متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Python/ django
الذهاب إلى القناة على Telegram
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django
تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 60 027 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 60 027 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.
60 027
المشتركون
-3124 ساعات
-1357 أيام
-57730 أيام
أرشيف المشاركات
60 025
👩💻 Простая шпаргалка по работе с функциями Pandas для Data Science!
🌟 Сохрани в избранное, чтобы не потерять!
@pythonl
60 025
🖥 Hallo2:Long-Duration and High-Resolution Audio-driven Portrait Image Animation
Python-проект для портретной анимации с длительной продолжительностью и высоким разрешением.
▪ GitHub: https://github.com/fudan-generative-vision/hallo2
▪ Проект: https://fudan-generative-vision.github.io/hallo2/#/
@pythonl
60 025
🖥 Справочник FastAPI – Как разрабатывать, тестировать и развертывать API!
🌟 После прочтения этого краткого руководства вы сможете разработать API администрирования курса с использованием FastAPI и MongoDB. Вы не только будете писать API, но и тестировать и контейнеризировать приложение
🌟 В этом пошаговом проекте вы создадите бэкэнд-систему Python с использованием FastAPI, быстрого веб-фреймворка и базы данных MongoDB для хранения и поиска информации о курсе
🌟 Система позволит пользователям получать доступ к сведениям о курсе, просматривать главы, оценивать отдельные главы и составлять общие рейтинги
💡 Проект предназначен для разработчиков Python с базовыми знаниями программирования и некоторыми знаниями NoSQL. Знакомство с MongoDB, Docker и PyTest не требуется
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
60 025
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.
Ближайшее мероприятие:
• 9-11 ноября — для продуктовых и аналитиков данных, офер за 3 дня в команды Финтеха и Яндекс Практикума.
Зарегистрироваться
60 025
+9
🖥 Python 3.12 против Python 3.13 – сравнение производительности
В этой статье описываются результаты тестирования производительности Python 3.13 по сравнению с Python 3.12. В общей сложности было проведено 100 различных тестов на компьютерах с процессорами AMD Ryzen серии 7000 и Intel Core 13-го поколения для настольных компьютеров, ноутбуков и мини-ПК.
Все тесты были выполнены на компьютерах с Windows 11 с использованием библиотеки pay performance 1.11.0 на Python 3.12.7 и Python 3.13.0 (обе 64-разрядные версии).
Результат показывает, что Python 3.13 имеет лучшие показатели по производительности по сравнению с Python 3.12 в следующих тестах: asyncio_tcp_ssl (в 1,51 раза быстрее), async_tree_io_tg (в 1,43 раза быстрее), async_tree_eager_io (в 1,40 раза быстрее). Однако вы можете заметить снижение производительности в некоторых тестах, особенно в покрытие кода (в 3,85 раза медленнее), regex_v8 (в 1,26 раза медленнее), telco (в 1,19 раза медленнее).
🔗 Подробные тесты
@pythonl
60 025
Бесплатный вебинар «Как стать аналитиком: полное руководство к действию» ↗️
Хотите узнать как выглядит типичный день аналитика, познакомиться с задачами и решить, подходит ли вам профессия?
Спикер Ия Зотова, ментор и тимлид направления аналитики в Сбере, на бесплатном вебинаре даст стратегию поиска работы и расскажет, как осознанно и эффективно начать карьеру в сфере.
Что будем делать на вебинаре?
✅ выясним, чем занимаются аналитики и какими они бывают
✅ поговорим о том как находить в данных инсайты и визуализировать результаты
✅ обсудим карту компетенций и разберем актуальные инструменты
✅ рассмотрим тренды в аналитике: AI/ML и BigData
✅ поймем, как выбрать pet-проект и найти крутую работу
Встречаемся в 23 октября в 19:00 по мск. Регистрируйтесь и погружайтесь в аналитику по ссылке 🔗
60 025
🖥 py2many: Python to many CLike languages transpiler
Инструмент py2many помогает переводить код на Python в код на различных языках, включая Rust.
Он поддерживает множество языков, таких как Rust, C++, Julia, Kotlin и другие, а также способен генерировать код Python с аннотациями типов.
Для трансляции кода используется команда в терминале, после чего сгенерированный код компилируется.
На сайте проекта доступна документация с инструкциями по установке необходимых библиотек и форматировщиков.
🔗 GitHub
@pythonl
60 025
👩💻 LLMCompiler — фреймворк на Python для оптимизации параллельных вызовов функций с использованием больших языковых моделей (LLM), таких как GPT и LLaMA
🌟 Этот фреймворк позволяет автоматически идентифицировать задачи, которые можно выполнять параллельно, снижая задержки и затраты. Этот инструмент полезен для ускорения и улучшения точности выполнения сложных задач с LLM
▪️Github
@pythonl
60 025
👩💻 Урок по созданию современного настольного GUI- приложения с использованием Python и PySide6!
🔍 Что вы изучите:
🌟 Настройка среды разработки
🌟 Создание главного окна приложения
🌟 Проектирование и реализация современных компонентов пользовательского интерфейса
🌟 Обработка взаимодействий и событий пользователя
🌟 Настройка внешнего вида с помощью таблиц стилей
🌟 Создание темных и светлых тем приложения
🕞 Продолжительность: 2:06:51
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
60 025
👩💻 Streamlit — бесплатный пакет Python для науки о данных и визуализации данных . В этом видео вы познаете базовые навыки запуска проекта Streamlit с интеграцией с MySQL!
💡 Вы узнаете, как создать панель инструментов веб-сайта аналитики с помощью Python и библиотеки Streamlit. В качестве примера будет использована база данных Excel для хранения данных и Streamlit для создания интерактивной панели, которая позволит визуализировать и исследовать данные!
🕞 Продолжительность: 1:29:42
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
60 025
👩💻 Streamlit — бесплатный пакет Python для науки о данных и визуализации данных . В этом видео вы познаете базовые навыки запуска проекта Streamlit с интеграцией с MySQL!
💡 Вы узнаете, как создать панель инструментов веб-сайта аналитики с помощью Python и библиотеки Streamlit. В качестве примера будет использована база данных Excel для хранения данных и Streamlit для создания интерактивной панели, которая позволит визуализировать и исследовать данные!
🕞 Продолжительность: 1:29:42
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
60 025
🔥 Ditto — это простой инструмент для автоматической генерации кода. Он позволяет пользователю описать приложение на языке, близком к естественному, а затем создает полноценное многокомпонентное приложение Flask. Ditto использует языковую модель для построения маршрутов, шаблонов и статических файлов без необходимости вручную писать код
🌟 Основная цель проекта — упростить процесс разработки веб-приложений, автоматизируя создание структуры кода на основе текстового описания
🔐 Лицензия: MIT
▪️Github
@pythonl
60 025
👩💻 backtrader — это библиотека на Python для анализа торговых стратегий. Представьте, что у вас есть идея, как заработать на колебаниях цен на акции или валюты, но прежде чем использовать реальные деньги, вы хотите проверить свою идею на прошедших данных
🌟 Backtrader помогает "прокрутить" вашу стратегию на исторических данных и увидеть, насколько она была бы успешной. Даже без знания торговли, это как тестирование идеи с помощью симуляции, чтобы избежать рисков в реальном мире
🔐 Лицензия: GPL-3.0
▪️Github
@pythonl
60 025
🚀 Обновите свои навыки с Pydantic V2! 🚀
Приглашаем вас на бесплатный вебинар от Otus, где мы погрузимся в мир альтернатив встроенным в Python датаклассам — в библиотеку Pydantic!
🔍 Что вас ждет?
- Узнаем, как передавать данные от одного коллбека к другому с помощью кортежей, словарей и схем Pydantic.
- Разберем детальный пример реализации контракта API с использованием мощных схем Pydantic.
- Освоим термин «контракт» в контексте REST API, который станет основой для понимания работы с API.💯
В результате вы получите полезные сниппеты кода, которые помогут вам в разработке и парсинге!
👨💻🛠👨🏻💻 Это мероприятие будет особенно интересно тем, кто работает с парсингом, скрейпингом и разработкой API.
📅 Встречаемся 21 октября в 20:00 мск в преддверии старта курса «Python для аналитики». Участники вебинара получат специальную цену на обучение и консультацию от менеджеров OTUS.
🔴 Регистрация: https://otus.pw/IzCT/?erid=LjN8KM8of
#реклама
О рекламодателе
60 025
+2
Inquests - это простая, но элегантная HTTP-библиотека. Это дополнительная замена Requests, функциональность которой приостановлена.
>>> import niquests
>>> s = niquests.Session(resolver="doh+google://", multiplexed=True)
>>> r = s.get('https://pie.dev/basic-auth/user/pass', auth=('user', 'pass'))
>>> r.status_code
200
>>> r.headers['content-type']
'application/json; charset=utf8'
>>> r.oheaders.content_type.charset
'utf8'
>>> r.encoding
'utf-8'
>>> r.text
'{"authenticated": true, ...'
>>> r.json()
{'authenticated': True, ...}
>>> r
<Response HTTP/3 [200]>
>>> r.ocsp_verified
True
>>> r.conn_info.established_latency
datetime.timedelta(microseconds=38)60 025
🃏Симулятор стратегии игры в блэкджек🔮
Этот инструмент помогает создавать и оценивать стратегии в карточной игре блэкджек.
Он моделирует различные игровые ситуации, определяет оптимальные действия и рассчитывает ожидаемую прибыль для каждой стратегии.
Симулятор поддерживает многопоточную работу и легко подстраивается под разные правила игры. Можно создать собственные таблицы базовой стратегии и анализировать сложные игровые моменты.
Пошаговые инструкции включают команды для генерации стратегий, расчета прибыли и проведения симуляций при различных правилах игры.
☝🏻Это программное обеспечение предназначено исключительно для образовательных целей и не гарантирует успеха в азартных играх.
🖥 Код проекта: https://github.com/AttackingOrDefending/Blackjack-Strategy-Simulator
@pythonl
60 025
🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 23-24 октября 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!
60 025
💚 Получите оффер в Авито за одни выходные на Weekend Offer для опытных Backend-разработчиков!
Что предлагаем?
— конкурентную зарплату, ДМС и дополнительные дни отпуска;
— формат работы на выбор: офис или удаленка;
— IT-плюшки: мощное железо и ежегодный бюджет на обучение;
— амбициозные задачи и опенсорс-проекты — используем ML-модели, улучшаем технологии защиты от DDoS, пишем свой PaaS и многое другое.
☄️ Регистрируйтесь до 6 ноября — ждут гоферов и готовых переучиться на Go: https://u.to/vEn1IA
60 025
👩💻 Преобразование текста в числовые значения является сложной задачей из-за различий в языковых представлениях.
Numerizer упрощает этот процесс, преобразуя различные текстовые форматы и варианты написания в числа. 💡
Установка:
$ pip install numerizer
>>> from numerizer import numerize
>>> numerize('forty two')
'42'
>>> numerize('forty-two')
'42'
>>> numerize('four hundred and sixty two')
'462'
>>> numerize('one fifty')
'150'
>>> numerize('twelve hundred')
'1200'
>>> numerize('twenty one thousand four hundred and seventy three')
'21473'
>>> numerize('one million two hundred and fifty thousand and seven')
'1250007'
>>> numerize('one billion and one')
'1000000001'
>>> numerize('nine and three quarters')
'9.75'
>>> numerize('platform nine and three quarters')
'platform 9.75'