[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
显示更多📈 Telegram 频道 [PYTHON:TODAY] 的分析概览
频道 [PYTHON:TODAY] (@python2day) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 64 138 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 2 049,并在 俄罗斯 地区排名第 9 497 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 64 138 名订阅者。
根据 15 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 41,过去 24 小时变化为 -15,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 18.47%。内容发布后 24 小时内通常能获得 8.88% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 11 849 次浏览,首日通常累积 5 698 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 70。
- 主题关注点: 内容集中在 github, soft, install, pip, docker 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:
“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”
凭借高频更新(最新数据采集于 16 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。
in2csv data.xls > data.csv — конвертировать XLS в CSV
➡️ in2csv data.json > data.csv — конвертировать JSON в CSV
➡️ csvjson data.csv > data.json — конвертировать в JSON
➡️ csvcut -n data.csv — извлечь столбцы
➡️ csvstat data.csv — информация о статистике и д.р полезные вещи.
➡️ Кроме того можно отправлять SQL запросы, импортировать и экспортировать данные из PostgreSQL
⚙️ GitHub/Инструкция
📁 Документация/Примеры
#python #soft #github$ pip install retina-face
Примеры использования:
from retinaface import RetinaFace
resp = RetinaFace.detect_faces("img1.jpg")
print(resp)
{
"face_1": {
"score": 0.9993440508842468,
"facial_area": [155, 81, 434, 443],
"landmarks": {
"right_eye": [257.82974, 209.64787],
"left_eye": [374.93427, 251.78687],
"nose": [303.4773, 299.91144],
"mouth_right": [228.37329, 338.73193],
"mouth_left": [320.21982, 374.58798]
}
}
}
⚙️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubPython — первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание: IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др. Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python.Год: 2024 #python #books
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
