Python/ django
前往频道在 Telegram
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
显示更多
网络:📈 Telegram 频道 Python/ django 的分析概览
频道 Python/ django (@pythonl) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 59 009 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 2 162，并在 俄罗斯 地区排名第 10 185 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 59 009 名订阅者。
根据 31 八月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -263，过去 24 小时变化为 40，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 6.38%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.44% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 3 762 次浏览，首日通常累积 2 030 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 21。
- 主题关注点： 内容集中在 github, claude, контекст, архитектура, api 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
凭借高频更新（最新数据采集于 01 九月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
59 009
订阅者
+4024 小时
-177 天
-26330 天
帖子存档
59 008
👩💻 Polar — Универсальная платформа финансирования и монетизации для разработчиков.
🌟Продавайте доступ к своим репозиториям GitHub, каналам поддержки Discord, загрузке файлов, лицензионным ключам и многому другому с помощью цифровых продуктов и подписок.
Организуйте краудфандинг для решения ваших проблем на GitHub
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
59 008
59 008
+1
💡 Как найти края на изображениях с помощью #Python и skimage, используя всего несколько строк кода!
@pythonl
59 008
Необязательно искать удобный планировщик задач: его можно создать самостоятельно! А заодно — узнать, насколько вам интересно программирование.
Бесплатный курс «Основы Python: создаём Telegram-бота» — надёжный вариант, чтобы самоопределиться в профессии. Вы выясните, как устроены процессы разработки, создадите планировщик задач, бота-помощника и поймёте, подходит ли вам этот язык.
Получите доступ в чат с экспертами и однокурсниками для помощи в практике, а также сертификат Нетологии после прохождения курса → записывайтесь.
Также после бесплатного курса вы получите карьерную консультацию и скидку до 50% для продолжения обучения на курсе-профессии «Python-разработчик».
Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5yeVYzC
59 008
👩💻 Mesop — это фреймворк от Google, упрощающий создание AI веб-приложений на Python. Он ориентирован на ускоренную разработку AI-приложений и демонстрационных интерфейсов, не требуя навыков в JavaScript, CSS или HTML.
🌟 Mesop поддерживает горячую перезагрузку, обеспечивая быструю настройку интерфейсов. Код создается с помощью Python, в том числе с использованием готовых компонентов и API для упрощенного подключения модели.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@machinelearning_ru
59 008
👩💻 Что выведет этот код и почему?
❗️ Ответ: C (30). Объяснение:
🌟 В классе Rectangle у нас есть атрибуты width и __height. Здесь __height является "приватным" атрибутом из-за двойного подчеркивания перед именем.
🌟 Когда создается объект rect = Rectangle(5, 3), он инициализируется значениями width = 5 и __height = 3.
🌟 Затем rect.width изменяется на 10, и это изменение успешно применяется, так как width не является приватным атрибутом.
🌟 Следующая строка rect.__height = 5 не изменяет оригинальное значение __height, потому что Python использует name mangling для приватных атрибутов. Это означает, что к оригинальному атрибуту __height обращаются как к _Rectangle__height. Таким образом, rect.__height = 5 создает новый атрибут __height, который не влияет на оригинальный атрибут _Rectangle__height.
🌟 Когда вызывается rect.area(), метод использует self.width (которое теперь равно 10) и self.__height (оригинальное значение _Rectangle__height, которое осталось равным 3).
🌟 Следовательно, результат rect.area() будет 10 * 3 = 30
@pythonl
59 008
👩💻 Вчера был выпущен Django 5.1.3 с поддержкой Python 3.13.
Теперь вы можете использовать последние стабильные версии Python и Django вместе.
Скачать:
python -m pip install Django==5.1.3
#Python #Python313 #Django #Release
https://docs.djangoproject.com/en/5.1/releases/5.1.3/
@pythonl59 008
👩💻 Учебник по работе с потоками в Python: от базового до продвинутого!
🌟 Изучите потоки Python от базовых до продвинутых концепций, включая параллелизм, многопоточность, создание потоков, синхронизацию и сравнение скорости с многопоточностью и многопроцессорностью!
🕞 Продолжительность: 13:17
🔗 Ссылка: *клик*
@python_job_interview
59 008
+3
😉 Уже есть опыт работы с хранилищами данных, но хочешь прокачать скилы и открыть новые карьерные горизонты?
Приглашаем на обучение в Открытые школы Т1!
За месяц ты бесплатно получишь новые знания, практический опыт и шанс продолжить карьеру в крупнейшей российской ИТ-компании — Холдинге Т1!*
А также:
🧩 бесплатное обучение в гибком формате: по вечерам, онлайн, из любого города РФ;
🧩 материалы от HR для прокачки резюме и подготовки к интервью в Т1;
🧩 знакомство с ИТ-командой, погружение в нашу культуру, проекты и процессы;
🧩 много практики и уникальный рыночный опыт;
🧩 поддержка от опытных преподавателей и карьерный фаст-трек до мидла в Т1 для выпускников.
🧩 реальный шанс получить оффер в Т1 и воспользоваться всеми преимуществами аккредитованной ИТ-компании: современным техстеком, ДМС, удаленкой и крутыми офисами, спортом и обучением, митапами и ИТ-конференциями, программами признания и развития и многим другим для твоего роста.
Сделай первый шаг в будущее этой осенью — подай заявку до 8 ноября и начни карьеру в бигтехе! Старт обучения уже 11–12 ноября!
*По выручке по версии RAEX и CNews Analytics 2023.
Реклама. ООО «Т1» ИНН: 7720484492. Erid: 2SDnjcU8yLo
59 008
👩💻 Chunkr — это инструмент на Python для обработки документов с использованием моделей компьютерного зрения, разработанный Lumina AI для извлечения сегментов и OCR из PDF
💡 Репозиторий предоставляет решение, которое позволяет быстро и эффективно обрабатывать документы с помощью Actix-сервера на Rust, поддерживая как GPU, так и CPU среды. Применяется для высокоточного извлечения данных из больших массивов документов, обеспечивая значительное ускорение и снижение затрат по сравнению с традиционными методами обработки данных
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github
@pythonl
59 008
59 008
⚡️Хакатон BIV Hack Challenge
BIV Hack Challenge – командное соревнование по разработке ML и NLP технологий.
🚀Попробуйте себя в одном из трех предложенных кейсов, и поборитесь за звание лучшей команды:
- Кейс №1. Автоматизация разбора платежей
- Кейс №2. Алгоритм выявления связей между контрагентами
- Кейс №3. Конфигуратор страхового продукта
Хакатон пройдет полностью в онлайн-формате, все, что необходимо для участия - компьютер, стабильный интернет и желание забрать лучший приз!
🏆Призовой фонд: 300 000 руб.
🔥Дедлайн регистрации: 12 ноября 2024 года, 23:59
📅Даты проведения: 15 - 17 ноября
👨💻Для кого: Разработчики, ML-специалисты, NLP специалисты
Зарегистрируйтесь для участия в хакатоне: https://tglink.io/e9169d096ef3?erid=LjN8K2hDs
#реклама
О рекламодателе
59 008
👩💻 Posting — это мощный HTTP-клиент с текстовым интерфейсом (TUI), разработанный на Python для работы из терминала и доступный для установки на macOS, Linux и Windows. Аналогичный по функциям таким инструментам, как Postman и Insomnia, Posting ориентирован на клавиатурные рабочие процессы и поддерживает работу через SSH, что делает его удобным для удаленного использования
🔍 Основные функции:
🌟 Навигация в режиме "jump mode"
🌟 Поддержка переменных и автозаполнение
🌟 Подсветка синтаксиса с использованием tree-sitter
🌟 Темы оформления, команды Vim и конфигурация через YAML-файлы
💡 Инструмент можно установить через pipx или uv, причем предпочтительным способом считается uv, обеспечивающий более быструю установку
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
59 008
Присоединяйтесь к бесплатному мини-курсу «Симулятор профессии дата-сайентист»
За 3 дня с нуля создадите виртуального робота-помощника (как Siri, Олег или Маруся) и решите несколько типичных задач дата-сайентиста, чтобы понять, подходит ли вам это направление
А еще:
- поймете, какие навыки нужны для работы в Data Science
- познакомитесь с языком Python
- узнаете о библиотеках Pandas, Plotly, Numpy
- освоите основы машинного обучения
- поработаете с Google Colab
- напишете AI-driven прототип
Все участники получат подарки: чек-листы и гайды, и чтобы больше узнать о профессии, бессрочный доступ к курсу «Основы Python: пишем чат-бота»
Записаться на мини-курс и забрать подарки
59 008
👩💻 screenshot-to-code — простой инструмент на Python для преобразования скриншотов, макетов и дизайнов Figma в чистый, функциональный код с использованием ИИ, такого как ChatGPT или Claude!
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
59 008
Самостоятельно изучаете Python и хотите стать востребованным разработчиком? 🤔
Чтобы быстрее и эффективнее прийти к этой цели, обратите внимание на обучение от IT Mentor 👨💻
Чем они отличаются от других? Это один из немногих курсов, где команда нацелена на ваше трудоустройство, потому что оплату берут только после выхода на работу. Не нашли проект после обучения? Ничего не должны! ❌
В программе — только самый актуальный стек, который вы сможете осваивать вместе с опытным ментором Senior-разработчиком:
📚 Основы Python, Базы данных, Django, FastApi, Git и другие технологии и инструменты, необходимые для дальнейшего трудоустройства. А закрепить полученные знания на практике вам поможет реальный проект, где настроена практика для студентов под руководством тимлида.
🚀 Готовы получить буст своей карьеры с IT Mentor? Присоединяйтесь к ближайшей группе для Python-разработчиков по ссылке https://clck.ru/3EPfZz
Старт уже в этом ноябре!
Реклама. ИП Тюльников ИНН 526223159257.
59 008
59 008
🔵 Любишь IT и интересуешься перспективными индустриями? Тогда этот канал для тебя!
На своем канале СЕО 1win показывает всю внутрянку iGaming-рынка и делится опытом управления крупной компанией в высококонкурентной нише. Полезно для тех, кто ищет свежие идеи и новые ниши в бизнесе.
Подписывайся на Owner 1win и будь на волне iGaming трендов! 🖥
59 008
👩💻 Git2Text — утилита на Python для извлечения и форматирования структуры кода в виде текстового файла, что облегчает передачу кода в такие инструменты, как ChatGPT или другие модели обработки естественного языка
🔍 Основные возможности:
🌟 Извлечение всей кодовой базы и форматирование её в Markdown
🌟 Поддержка как локальных, так и удалённых Git-репозиториев
🌟 Автоматическая генерация структуры каталогов
🌟 Поддержка синтаксического выделения кода
🌟 Совместимость с Windows, macOS и Linux
💡 Эта утилита упрощает работу с кодом для передачи его в LLM, предоставляя форматированные выводы и поддержку глобальных шаблонов для исключения/включения файлов
🖥 Github
@pythonl
