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

الشبكة:Machinelearning روسيا10 246 التكنولوجيات والتطبيقات2 202...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django

تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 59 997 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 202 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 246 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 59 997 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 11 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -568، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.98‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.11‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 188 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 867 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 22.
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 12 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

59 997

المشتركون

-524 ساعات

-1167 أيام

-56830 أيام

4 188

عرض المشاهدات

~ 1 86724 ساعات

~ 2 31948 ساعات

6.98%

معدل المشاركة

~ 1

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

59 997

28 сентября, 19:00 Selectel Python Meetup. Три уровня погружения: процессы под капотом, архитектура кода, развитие языка Ребята из Selectel проводят митап для Python-разработчиков, где расскажут о сборе метрик и мониторинге, проектировании микросервисной архитектуры, изменениях в Python и о том, что ждет язык в будущем. Темы докладов: ◽️ «Мультипроцессность и сбор метрик в Python: как построить мониторинг без сюрпризов», Никита Моторный, Selectel ◽️ «Заносим микросервисы и Kubernetes в облако», Александр Шишебаров, Selectel ◽️ «Такое ли светлое будущее у Python?», Денис Аникин, Райффайзенбанк Всех, кто будет в этот день в Санкт‑Петербурге, приглашаем в офис Selectel: https://slc.tl/07eau А если не сможете присоединиться лично, подключайтесь к трансляции по предварительной регистрации: https://slc.tl/fuwbz Реклама ООО «Селектел» 2VtzqwqSUKA

59 997

🖥 KOT database The KOT database is a Flexible, secure and scalable database and your python cloud that supports multiple data formats. База данных KOT - это гибкая, безопасная и масштабируемая база данных облачная база python, поддерживающая множество форматов данных. Она имеет встроенные функции сжатия и шифрования данных и совместима со всеми операционными системами. pip3 install kot ▪Github ▪Docs @pythonl

59 997

⚡Легкий способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: Data Science: t.me/data_analysis_ml Java: t.me/javatg Базы данных: t.me/sqlhub Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data Go: t.me/Golang_google C/C++/ t.me/cpluspluc C#: t.me/csharp_ci Хакинг: t.me/linuxkalii Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi Python: t.me/python_job_interview Rust: t.me/rust_code Javascript: t.me/javascriptv React: t.me/react_tg PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Linux: t.me/+A8jY79rcyKJlYWY6 Big Data: t.me/bigdatai Devops: t.me/devOPSitsec Тестирование:https://t.me/+F9jPLmMFqq1kNTMy Собеседования: https://t.me/machinelearning_interview 💼 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 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers ИИ: t.me/vistehno 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

59 997

💼 Briefcase Briefcase is a tool for converting a Python project into a standalone native application. Briefcase - это инструмент для преобразования Python-проекта в самостоятельное нативное приложение. ▪ Github ▪Tutorial @pythonl

59 997

Всем привет! На связи Яндекс Практикум. Сейчас наша команда продуктовых исследователей проводит исследование, связанное с профессией Python-разработчик, и мы ищем представителей разных компаний — тех, кто участвует в найме Python-разработчиков уровня Junior и Middle: технических лидов, лидов команд, hr-менеджеров. Если вы участвуете в найме, хотите помочь нам и готовы пообщаться с нами (формат: около 60 минут в зуме) — заполните анкету и мы с вами свяжемся. В знак благодарности за участие в исследовании поделимся небольшим приятным бонусом Реклама АНО ДПО "Образовательные технологии Яндекса", ИНН:7704282033, erid: LjN8KG8gn

59 997

😲 Awesome useful Python scripts Полезные готовые скрипты Python. 1. JSON ↔️ CSV (рис. 1) 2. Password generator (рис. 2) 3. Строковый поиск из нескольких файлов (рис. 3) 4. Получение всех ссылок с заданной веб-страницы (рис. 4) 5. Добавляем водяной знак (рис. 5) 6.Парсер и загрузчик изображений с WEB-страницы (рис. 6) 7. Сортировка папки загрузки (рис. 7) 8. Массовая рассылка электронных писем из CSV-файла (рис. 8) 9. Получение IP-адреса и имени хоста веб-сайта (рис. 9) 10. Прогресс-бар терминала (рис. 10) ▪Scripts @pythonl

59 997

Коротко и по работному делу! → Море IT вакансий на удалёнку разработчикам джунам, миддлам и сеньорам → Каждый день → Прямые контакты эйчаров! Без ссылок на х—ха ツ Подписаться на канал 🤘 Реклама. ООО «Цифровые решения», ИНН: 7707469618, erid: LatgC5pWZ

59 997

🖥 GAME USING PYGAME 2 простые игры на Pygame. ▪Drop Space ▪Space War @pythonl

59 997

🔠 tqdm: A Fast, Extensible Progress Bar for Python and CLI Фреймворк для легкого и быстрого создания прогресс-баров на Python⚡ pip install tqdm •Github @pythonl

59 997

📈 Predictive Modeling for Future Stock Prices in Python: A Step-by-Step Guide Процесс построения модели прогнозирования цен на акции с использованием Python. 1. Импорт необходимых модулей 2. Получение исторических данных о ценах на акции 3. Отбор фич. 4. Определение фич и целевой переменной 5. Подготовка данных к обучению 6. Разделение данных на обучающие и тестовые наборы 7. Построение и обучение модели 8. Составление прогнозов 9. Тестирование торговой стратегии @pythonl

59 997

✋Hand gesture recognition Распознавание жестов рук.

import cv2
import mediapipe as mp

# Initialize MediaPipe Hands module
mp_hands = mp.solutions.hands
hands = mp_hands.Hands()

# Initialize MediaPipe Drawing module for drawing landmarks
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils

# Open a video capture object (0 for the default camera)
cap = cv2.VideoCapture(0)

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        continue
    
    # Convert the frame to RGB format
    frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    # Process the frame to detect hands
    results = hands.process(frame_rgb)
    
    # Check if hands are detected
    if results.multi_hand_landmarks:
        for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
            # Draw landmarks on the frame
            mp_drawing.draw_landmarks(frame, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)
    
    # Display the frame with hand landmarks
    cv2.imshow('Hand Recognition', frame)
    
    # Exit when 'q' is pressed
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# Release the video capture object and close the OpenCV windows
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

@pythonl

59 997

🖥 What the * Python! Project attempting to explain what exactly is happening under the hood for some counter-intuitive snippets and lesser-known features in Python. Интересный проект, пытающийся объяснить, что именно происходит под капотом для некоторых сложных и малоизвестных функций Python. $ pip install wtfpython -U ▪Github @pythonl

59 997

🖥 Pyvis - a Python library for visualizing networks If you to create an interactive network graph in a few lines of Python code, use Pyvis. Если вам необходимо создать интерактивный граф в нескольких строках кода на языке Python, используйте Pyvis. pip install pyvis

from pyvis.network import Network

g = Network()
g.add_node(0)
g.add_node(1)
g.add_edge(0, 1)
g.show("basic.html")

▪Github @pythonl

59 997

🖥 Faker Faker is a Python package that generates fake data for you. Faker - это пакет Python, который генерирует фальшивые. Библиотека идеально подходит, если вам нужно заполнить базу данных, создавать красивые XML-документы, создать данные для тестирования или анонимизировать данные, полученные из вашего сервиса. pip install Faker • Github • Docs @pythonl

59 997

🔥🖥Roadmap of free courses for learning Python and Machine learning. Roadmap бесплатных курсов для изучения Python и Machine learning. ▪Data Science ▪ AI/ML ▪ Web Dev 📌Курсы с сертификатами. 1. Start with this https://kaggle.com/learn/python 2. Take any one of these ❯ https://openclassrooms.com/courses/6900856-learn-programming-with-python ❯ https://scaler.com/topics/course/python-for-beginners/ ❯ https://simplilearn.com/learn-python-basics-free-course-skillup 3. Then take this https://netacad.com/courses/programming/pcap-programming-essentials-python 4. Attempt for this certification https://freecodecamp.org/learn/scientific-computing-with-python/ 5. Take it to next level ❯ Data Scrapping, NumPy, Pandas https://scaler.com/topics/course/python-for-data-science/ ❯ Data Analysis https://openclassrooms.com/courses/2304731-learn-python-basics-for-data-analysis ❯ Data Visualization https://kaggle.com/learn/data-visualization ❯ Django https://openclassrooms.com/courses/6967196-create-a-web-application-with-django ❯ Machine Learning http://developers.google.com/machine-learning/crash-course ❯ Deep Learning (TensorFlow) http://kaggle.com/learn/intro-to-deep-learning @pythonl

59 997

🖥 Convert PDF to docx using Python Конвертируем PDF в docx с помощью Python. ▪Github @pythonl

59 997

💻 Хочешь работать с масштабными цифровыми продуктами? Учись обрабатывать большие данные MLOps — все более популярный среди компаний способ повышения производительности и создания надежных моделей корпоративного уровня. ✅ Владение инструментами MLOps открывает новые карьерные горизонты специалистам ML, Data Scientist’ам и Software инженерам. 💪 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «MLOps» от OTUS. ✍️ ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/8z3Eu/ Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

59 997

🎆✨🎉Python 3.11.5 the newest major release of the Python programming language, and it contains many new features and optimizations. Python 3.11.5 выпущен! Новая версия: — точнее указывает на причину ошибки в трейсбеке; — позволяет использовать файлы.toml для конфигов; — позволяет группировать задачи с asyncio и многое другое. https://www.python.org/downloads/release/python-3115/ @pythonl

59 997

👁Savant: Supercharged Computer Vision and Video Analytics Framework on DeepStream Savant — это Python-фреймворк от NVIDIA для компьютерного зрения и видеоаналитики. Простой в использовании, масштабируемый и гибкий инструмент для создания интеллектуальных приложений CV.

git clone https://github.com/insight-platform/Savant.git
cd Savant/samples/peoplenet_detector
git lfs pull

▪Github @pythonl