[PYTHON:TODAY]
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام [PYTHON:TODAY]
تُعد قناة [PYTHON:TODAY] (@python2day) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 63 856 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 000 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 9 364 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 63 856 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 01 سبتمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -95، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -18، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 14.70%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 7.71% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 9 387 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 4 922 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 59.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل github, soft, install, pip, docker.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 02 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
config.yaml, где вы указываете логин и пароль ВКонтакте или токен, а также данные для Telegram API.
➡️ Поддержка прокси-серверов (SOCKS5) для обхода блокировок.
➡️ Возможность настройки интервала проверки новых постов (по умолчанию — раз в час).
➡️ Фильтрация контента с помощью черного списка и списка стоп-слов.
➡️ Добавление заголовков и футеров к сообщениям с поддержкой Markdown.
➡️ Поддержка Docker для удобного развертывания.
🗳 Установка и запуск:
1. Установите TG_AutoPoster с помощью pip:
pip3 install -U TG-AutoPoster
2. Создайте файл config.yaml на основе config.yaml.example и заполните необходимые параметры.
3. Запустите бота командой:
python3 -m TG_AutoPoster
4. Активируйте бота в чате командой /start
📄 Пример конфигурации:
vk:
login: "your_vk_login"
pass: "your_vk_password"
token: "your_vk_token" # предпочтительно использовать токен
telegram:
api_id: 123456
api_hash: "your_api_hash"
bot_token: "your_bot_token"
proxy:
enabled: false
hostname: ""
port: 0
username: ""
password: ""
⚙️ GitHub/Инструкция
👇 Готовый бот в архиве
#python #soft #github.capitalize() — делает первую букву заглавной: 'hello WORLD' → 'Hello world'.
.lower() / .upper() — регистр вниз или вверх.
.center(10, '*') — выравнивает строку по центру с символами вокруг: 'Python' → 'Python'.
.count('0') — считает вхождения символа.
.find() и .index() — находят позиции символов.
.replace() — ищет и заменяет.
.split() — разрезает строку.
.isalnum(), .isnumeric(), .islower(), .isupper() — проверяют, из чего состоит строка.
#doc #python #cheatsheetpip install weasyprint
📚 Документация
💡 Примеры
⚙️ Исходники/Инструкция на GitHub
Отличный выбор, если вы хотите автоматизировать генерацию PDF в своих проектах — будь то веб-приложение, отчет из бота или документооборот 👍
#python #soft #githubPython — один из самых распространенных языков программирования в Data Science (третье место в опросе разработчиков StackOverflow). Популярность языка обусловлена наличием множества пакетов, которые можно использовать для решения различных задач в области науки о данных, включая машинное обучение, предварительную обработку данных, анализ данных и их визуализацию. Новичку в этой области может быть сложно понять, с чего начать, особенно при таком обилии ресурсов — в Python имеется более 100 000 встроенных библиотек, и выучить их все просто невозможно. Именно поэтому в этой статье мы рассмотрим 8 самых полезных библиотек Python для Data Science.#article #python #doc
