Python/ django
Open in Telegram
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Show more
📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django
Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 58 382 subscribers, ranking 2 244 in the Technologies & Applications category and 10 292 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 58 382 subscribers.
According to the latest data from 04 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -248 over the last 30 days and by -10 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.91%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.11% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 452 views. Within the first day, a publication typically gains 1 813 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 17.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 05 November, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
58 382
Subscribers
-1024 hours
-1547 days
-24830 days
Posts Archive
58 382
Хотите усовершенствовать навыки работы с аналитическими СУБД? 🚀
11 мая 20:00 пройдет открытый урок «Визуализация данных на основе Clickhouse и Apache Superset». Вебинар приурочен к старту онлайн-курса «Data Warehouse Analyst» в OTUS.
Вы узнаете:
✅ Как подготовить БД Clickhouse для загрузки данных и их эффективного использования
✅ Основные принципы работы популярного BI-инструмента Apache Superset
✅ Как связать все воедино, начиная от хранилища и метода загрузки данных, заканчивая графиками
В результате урока вы получите понимание об одном из способов построения хранилища, направленного на визуализацию информации, познакомитесь с современными инструментами формирования отчетности, примените полученные знания на практике.
👨🎓 Занятие проведет Алексей Железной, Data Engineer в Wildberries и преподаватель OTUS. Продолжить обучение вы сможете на курсе, его можно оплатить разными способами.
Для участия пройдите вступительный тест 👉 https://otus.pw/JGA5/
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru
58 382
58 382
15 лучших бесплатных курсов для изучения Python в 2023 году
Если вы новичок и ищете бесплатные ресурсы по Python, чтобы начать своё путешествие по программированию в 2023 году, то вы попали в нужное место.
В прошлом я делился лучшими книгами и курсами по изучению Python, а сегодня я поделюсь списком из лучших онлайн-курсов, которые вы можете пройти, чтобы бесплатно изучить программирование на Python.
▪Читать
@pythonl🖥 Github
@pythonl
58 382
🖥 Deepdoctection
deepdoctection is a Python library that orchestrates document extraction and document layout analysis tasks using deep learning models.
Библиотека Python, которая использует модели глубокого обучения для извлечения информации PDF, PNG документов и анализа макета документа
🖥 Github
⚜️ Model
@pythonl
58 382
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии.
👉 Вам сюда: @devsp
А любителям читать статьи в оригинале вот сюда:
👉 @ds_international
Добро пожаловать!
58 382
🖥 MLC LLM
MLC LLM is a universal solution that allows any language models to be deployed natively on a diverse set of hardware backends and native applications, plus a productive framework for everyone to further optimize model performance for their own use cases.
MLC LLM - это универсальное решение, позволяющее развертывать любые языковые модели на различных платформах и в различных приложениях, а также основа для дальнейшей оптимизации производительности моделей.
🖥 Github
@pythonl
58 382
У языка программирования Python много возможностей. Хотите узнать больше? Попробуйте свои силы на бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox с 4 по 6 мая в 21:00 по московскому времени.
Успейте записаться и получить статью «Экспекто Питонум: 10 заклинаний на змеином языке» при регистрации. В ней — полезные скрипты на Python: https://epic.st/_Ey_cv
За 3 дня вы:
✔️ изучите основы программирования на Python;
✔️ разработаете сервер для прослушивания подключений;
✔️ научитесь программировать клиентскую часть для подключения и передачи сообщений;
✔️ поработаете с библиотеками PyQT, Kivy, wxWidgets, Тkinter;
✔️ напишете мессенджер на Python.
💬 Спикер интенсива — старший разработчик МТС-Диджитал Алексей Коновалов. Он также ведёт личный проект по парсингу сайта и анализу данных. Алексей даст советы и рекомендации, ответит на вопросы.
🎁 Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на скидку 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
58 382
58 382
💀PentestGPT
A GPT-empowered penetration testing tool
Python инструмент для пентестинга на основе ChatGPT.
🖥 Github
@pythonl
58 382
🎞 VLog: Video as a Long Document
Transform Video as a Document with ChatGPT, CLIP, BLIP2, GRIT, Whisper, LangChain.
Проект на Python, алгоритм принимает длинное видео, мы превращаем его в документ, содержащий визуальную и звуковую информацию. Отправив этот документ в ChatGPT, мы можем общаться по видео!
🖥 Github
@pythonl
58 382
58 382
58 382
🔥 Хардкорный тест для Go-разработчиков!
💻 Ответьте на 20 вопросов за 30 минут и проверьте, готовы ли вы к обучению на онлайн-курсе «Golang Developer. Professional» от OTUS. Сейчас Go становится все востребованнее, благодаря своей производительности, масштабируемости и экосистеме.
После 5 месяцев обучения вы сможете:
— Писать production-ready код, многопоточные и конкурентные программы.
— Понимать синтаксис и внутреннее устройство языка Go.
— Разворачивать микросервисы с помощью docker.
— Создавать свои микросервисы на Go.
Также вас ждет прокачка навыков на реальных коммерческих кейсах и под руководством экспертов в этой области. Возможна рассрочка.
👉 Пройти вступительный тест — https://otus.pw/gOgU/
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
58 382
🖥 Segment and Track Anything (SAM-Track)
An open-source project dedicated to tracking and segmenting any objects in videos, either automatically or interactively. The primary algorithms utilized include the Segment Anything Model (SAM) for key-frame segmentation and Associating Objects with Transformers (AOT) for efficient tracking and propagation purposes.
Проект с открытым исходным кодом для отслеживания и сегментации любых объектов в видео. Основные используемые алгоритмы включают Segment Anything Model (SAM) для сегментации по ключевым кадрам и Associating Objects with Transformers (AOT) для эффективного отслеживания объектов.
🖥 Github
@pythonl
58 382
Начните знакомство с Python на бесплатном буткемпе! Это удобный мини-курс для тех, кто хочет узнать о разных направлениях Python-разработки: вы на практике познакомитесь с задачами разработчиков и поймёте, ваша ли это профессия. Научитесь создавать полезные приложения для заработка или решения личных задач. Для 200 первых участников буткемп доступен бесплатно: https://epic.st/ViPAF
Кому будет полезен буткемп:
— тем, кто хочет попасть в IT, но сомневается, что им подойдёт эта сфера;
— тем, кто уже знает основы Python и хочет дополнить базовые знания крутой практикой;
— тем, кто хочет карьерных перемен и развития в новой профессии.
Спикер — Анастасия Борнева. Руководитель направления по исследованию данных в Сбере. Опыт в программировании более 12 лет. С 2018 года — эксперт по автоматизации процессов с помощью искусственного интеллекта в Сбере.
Что будете делать:
— разберёте базовый синтаксис языка;
— создадите бота для Telegram, который умеет переводить голос в текст;
— сделаете бота умнее: «научите» его обрабатывать фотографии;
— узнаете, как парсить сайты — собирать информацию с веб-страниц в удобные таблицы;
— напишете сайт с помощью инструмента Flask.
В финале буткемпа вас ждёт прямой эфир, где вы сможете обсудить практические работы и задать вопросы спикеру.
Все участники получат в подарок полезные материалы с чек-листами, гайдами, скринкастами и другими бонусами.
Участвуйте в буткемпе уже сейчас!
58 382
58 382
Создание рекомендательных систем — один из ключевых навыков для специалистов в области DS/ML/DL.
Как быстро сделать рекомендательную систему для текстов? Узнайте на открытом уроке в OTUS 26 апреля в 20:00 мск.
На занятии мы:
🔹 Узнаем, как быстро сделать рекомендательную систему для текстов.
🔹 Поговорим об автоматизированной транскрибации с помощью современных нейросетевых моделей.
🔹 Рассмотрим задачу NER (поиска именованных сущностей) и поиска текстов.
Вы узнаете, как переводить звук в текст, как делать текст короче, искать похожие по смыслу и тематике тексты.
Спикер — Александр Брут-Бурляко, преподаватель-практик, DS-инженер в СБЕР Neurolab. Продолжить изучать рекомендательные системы возможно на курсе, доступном в рассрочку.
Перед мероприятием нужно пройти вступительный тест 👉 https://otus.pw/pbCA/
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru
58 382
🖥 Prompt Generator API
Простой API генератор промтов для Stable Diffusion / Midjourney / Dall-e на основе Python
API принимает первоначальную подсказку из нескольких слов и генерирует расширенную и подробную подсказку.Языковая модель обучена на 2 470 000 описательных подсказок Stable Diffusion
🖥 Github
@pythonl
58 382
+1Prettymaps
Небольшой набор функций Python для построения красивых карт на основе данных OpenStreetMap. Основан на библиотеках osmnx, matplotlib и shapely.
https://github.com/marceloprates/prettymaps
@pythol
58 382
Параллельное и асинхронное программирование развязывают руки разработчикам и усиливают их скиллы: помогают выдерживать нагрузки и писать эффективный код, не теряя скорости разработки — ни один крупный проект не обходится без них. Для тех, кто решил изучить принципы асинхронности в Яндекс Практикуме есть курс «Асинхронное программирование на Python». Курс подойдет вам, если:
• у вас есть опыт написания кода на Python;
• вы знакомы с принципами ООП и умеете их применять;
• вы умеете работать с консолью и Git, настраивать рабочее окружение;
• вы понимаете работу БД и SQL, знакомы с HTTP и REST.
На всех этапах вас будут сопровождать опытные разработчики: мы не дадим просесть по учёбе и поможем выкроить время на образование. Вы будете практиковаться на реальных кейсах и положите в портфолио работающие проекты. А карьерные консультации подготовят вас к разговору о повышении или помогут с поиском новой работы.
Записаться на курс можно здесь: https://practicum.yandex.ru/async-python/