现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Python/ django
前往频道在 Telegram
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
显示更多📈 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 60 005 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 2 202，并在 俄罗斯 地区排名第 10 246 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 60 005 名订阅者。
根据 11 六月, 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 -568，过去 24 小时变化为 -5，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 6.98%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.11% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 4 188 次浏览，首日通常累积 1 867 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 22。
- 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 @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
凭借高频更新（最新数据采集于 12 六月, 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。
60 005
订阅者
-524 小时
-1167 天
-56830 天
帖子存档
60 005
Станьте специалистом широкого профиля в работе с данными — научитесь разрабатывать архитектуру данных на курсе Яндекс Практикума.
За 6,5 месяцев мы научим:
◾️ проектировать хранилища и пайплайны;
◾️ использовать инструменты DE: оркестраторы, контейнеры и не только;
◾️ работать со стриминговой обработкой данных и облачными хранилищами;
◾️ создавать хранилища Data Warehouse и Data Lake.
→ Курс для специалистов с опытом. Пройдите вводное тестирование бесплатно.
60 005
60 005
🐍 Не просто сложно, а очень сложно... пройти хардкорный тест по Python от OTUS.
Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «Python Developer. Professional» от OTUS.
🔹На обучении вас ждет продвинутые темы и практика на «боевых» задачах уровня Middle+
🔹Проектная работа, которой можно показать свой уровень на собеседовании
Овладейте лучшими практиками и навыками Python для уверенного карьерного роста
✔️ Проверьте формат обучение на открытом уроке 23 января — FastAPI в действии: быстрое создание API для веб-приложений
👉 Пройти тест
https://otus.pw/4DCv/?erid=LjN8KEVoA
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
60 005
🖥 A curated collection of awesome Python scripts from basic to advance with automation task scripts.
Коллекция полезных скриптов на Python от базовых до продвинутых со скриптами автоматизации.
▪Github
▪10 скриптов Python для автоматизации 2024.
@pythonl
60 005
🖥 Open-source library in Python that will help you build dashboards in a breeze
Блокноты Jupyter отлично подходят для изучения данных.
Но не так хороши для визуализации данных.
Вот библиотека с открытым исходным кодом на Python, которая поможет вам быстро создавать информативные и красивые.
pip install panel
▪Github
@pythonl60 005
🖥 in Python you can use
get_close_matches() from the difflib module to return a list of the best “good enough” matches.
В #Python вы можете использовать get_close_matches() из модуля difflib, чтобы вернуть список лучших совпадений.
@pythonl60 005
60 005
📢 Introducing CRUXEval, a benchmark to measure Python code execution!
CRUXEval - это новый бенчмарк, состоящий из 800 функций Python для тестирования кода.
🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/cruxeval
🏠Homepage: https://crux-eval.github.io
📜Paper: http://crux-eval.github.io/paper/cruxeval.pdf
🏆Leaderboard: https://crux-eval.github.io/leaderboard.html
🔎Sample Explorer: https://crux-eval.github.io/demo.html
📊HF Dataset: https://huggingface.co/datasets/cruxeval-org/cruxeval
@pythonl
60 005
❗️Как развиваться Python-разработчику?
Наращивать объем знаний и навыков. За этим приходите на вебинар, приуроченный к старту онлайн-курса «Python Developer. Professional» в OTUS.
✅ На вебинаре речь, конечно же, пойдет про SOLID, о котором так любят спрашивать на собеседованиях.
🔹Мы пройдемся по каждой букве в отдельности с примерами кода и описанием, не забыв про актуальность и применимость в мире Python разработки
Встречаемся 10 января в 20:00 мск, занятие будет приурочено к старту курса «Python Developer. Professional».
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ для регистрации на открытый урок
https://otus.pw/dDsT/?erid=LjN8KA2J8
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
60 005
🧑✈️ GPT PILOT
It's a dev tool that writes scalable apps from scratch.
Только что открыл для себя GPT Pilot. На Github у него почти 20 тысяч звезд.
Это инструмент для разработчиков, который пишет масштабируемые приложения с нуля.
Просто опишите свое приложение, и GPT Pilot сделает следующее:
1. Задаст правильные вопросы
2. Создаст продукт и технические требования
3. Настроит среду
4. Поможет написать приложение шаг за шагом.
Вам остается только проверять готовый код.
▪Github
@pythonl
60 005
🖥 The updated versions of Python Cheat Sheets are here.
Обновленные версии большой Python Шпаргалки.
@pythonl
60 005
60 005
60 005
🖥 The `concurrent.futures` module wraps both threading and multiprocessing, which makes the interfaces even nicer.
Python предоставляет вам возможность создавать пулы процессов. Вы можете создавать их с помощью модуля Python `
threading` или модуля `concurrent.futures`.
Модуль `concurrent.futures` оборачивает и потоки, и многопроцессорность, что делает их интерфейсы еще более приятными.
@pythonl60 005
🖥 The dataclass decorator automatically adds generated special methods such as
__init__() and __repr__() to user-defined classes.
Вы уже пробовали использовать dataclass в Python?
Декоратор dataclass автоматически добавляет сгенерированные специальные методы, такие как `__init__()` и `__repr__()` в ваши классы.
@pythonl60 005
🎄 Happy New Year 2024 using Python
Поздравление с Новым 2024 годом с помощью Python.
@pythonl
60 005
💼 Y'ORG
Y'ORG объединяет большин языковые модель с Jupyter Notebook для выполнения различных задач.
Цель Y'ORG - предоставить удобный интерактивный способ (1) изучения кода, (2) составления планов и задач для работы, (3) написания кода и добавления новых функций. Он также помогает ученым и аналитикам (4) проводить анализ данных и (5) создавать полноценные отчеты.
▪ Github
@pythonl
60 005
Все для изучения Data Science
Собрали все что потребуется для изучения data science
👉 Data Science | Machinelearning - канал для изучения data science и machinelearning
👉 Python - канал для изучения python и его аспектов связанных с data science.
Добро пожаловать!
60 005
🖥
class difflib.SequenceMatcher: This module provides classes and functions for comparing sequences.
Этот модуль предоставляет классы и функции для сравнения последовательностей. Он может быть использован, например, для сравнения файлов и может выдавать информацию о различиях в файлах в различных форматах, включая HTML, контекстные и унифицированные диффы. Для сравнения каталогов и файлов см. также модуль filecmp.
https://docs.python.org/3/library/difflib.html
@pythonl