[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
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel [PYTHON:TODAY]
Channel [PYTHON:TODAY] (@python2day) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 63 394 subscribers, ranking 2 044 in the Technologies & Applications category and 9 381 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 63 394 subscribers.
According to the latest data from 03 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -299 over the last 30 days and by -19 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 13.45%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 7.44% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 8 531 views. Within the first day, a publication typically gains 4 720 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 54.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, soft, install, pip, docker.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“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”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 04 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.
$ git clone https://github.com/soxoj/maigret && cd maigret
$ pip3 install -r requirements.txt
Использование ☠️
$ ./maigret.py --help
$ ./maigret.py username --pdf
Флаг --pdf составит PDF отчет
⚙️ GitHub/Инструкция
#soft #code #python #osint #githubRen'Py базируется на языке программирования Python, поэтому многие функции движка, структура, синтаксис и логика схожи с Python. Подробные пошаговые примеры (с разбором кода) помогут в создании игр и приложений любому уровню пользователей, от самых начинающих до профессионалов.Год: 2024 #books
pip install matplotlib seaborn pandas
2. Импортируйте библиотеки, которые вы будете использовать в своем скрипте:
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
3. Загрузите свой набор данных в pandas DataFrame. Для демонстрации мы будем использовать образец набора данных, предоставленный Seaborn:
import pandas as pd
data = sns.load_dataset("penguins")
4. Создайте график: используйте библиотеку Seaborn для создания простой диаграммы рассеяния:
sns.scatterplot(data=data, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", hue="species")
plt.title("Penguin Bill Dimensions by Species")
plt.show()
5. Настройте график добавив заголовки, метки и изменив стиль для улучшения читаемости и представления:
plt.xlabel("Bill Length (mm)")
plt.ylabel("Bill Depth (mm)")
plt.grid(True)
plt.show()
Почему именно Python используется для визуализации данных?
📊 Мощные библиотеки: Python предлагает универсальные библиотеки, такие как:
1. Matplotlib: для базовых графиков.
2. Seaborn: для статистических визуализаций.
3. Plotly: для интерактивных визуализаций.
#python #cheatsheet #doc