¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Python/ django
Ir al canal en Telegram
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Python/ django
El canal Python/ django (@pythonl) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 60 025 suscriptores, ocupando la posición 2 214 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 257 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 60 025 suscriptores.
Según los últimos datos del 08 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -577, y en las últimas 24 horas de -31, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.94%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.45% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 167 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 074 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 18.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“по всем вопросам @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 09 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
60 025
Suscriptores
-3124 horas
-1357 días
-57730 días
Archivo de publicaciones
60 017
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/devOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Linux: t.me/linuxacademiya
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
60 017
🖥 CircuitPython
CircuitPython — это Python библиотека с открытым исходным кодом, специально разработанная для начинающих и предназначенная для работы с микроконтроллерами — небольшими и доступными компьютерами, которые являются "мозгом" многих электронных устройств.
Микроконтроллеры часто используются в платах разработки для создания различных хобби-проектов.
Одним из главных преимуществ CircuitPython является возможность учиться программировать, связывая код с физическими устройствами.
Установка очень проста: достаточно загрузить CircuitPython на плату с USB, перетащив его на диск, а затем отредактировать файл code.py в текстовом редакторе (для новичков идеально подходит Mu). Код сразу перезапускается, и никаких дополнительных программ не требуется.
Github
Документация
#Python #Interesting
@pythonl
60 017
+4
🖥 LibrePythonista
Libre Pythonista - это опенсорс библиотека для LibreOffice Calc.
LibrePythonista добавляет в LibreOffice Calc возможности P
andas, Matplotlib и многого другого.
Весь код на python выполняется на вашем локальном компьютере.
Используя LibrePythonista, можно создавать фреймы данных, ряды, пользовательские графики и многое другое непосредственно в электронной таблице.
▪ Github
@pythonl60 017
Станьте AI-разработчиком на Python и зарабатывайте от 150.000₽ в месяц 🔥🔥🔥
Мы научим вас создавать и тренировать нейронные сети, и вы сможете:
1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тыс. ₽ в месяц
2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тыс. ₽ за проект
3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате
На интенсиве будет много практики: создадим 9 нейросетей за 1 вечер:
🧬 Прогноз стоимости золота
🧬 Сегментация изображения для робота доставщика
🧬 Трекинг людей на видео
Ведущий интенсива - Senior AI-разработчик и основатель Университета искусственного интеллекта
🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайшую среду
60 017
🖥 Email Archiver — это эффективный Python инструмент для архивации электронной почты на множество аккаунтов.
Он позволяет добавлять, обновлять и удалять учетные записи, осуществлять поиск в архивных письмах и просматривать подробную информацию о каждом сообщении.
https://github.com/bandundu/email-archiver
@pythonl
60 017
Как быстро обработать большой объем данных и ничего не потерять?
Расскажем на бесплатном вебинаре «Больше чем Pandas: библиотеки подготовки данных для ML-моделей».
Разберём:
➡️ на что стоит обратить внимание для эффективной работы с данными;
➡️ форматы работы с данными и их особенности;
➡️ фреймворки: pandas, swifter, polars, dask и cudf.
⚡️Спикер: Владимир Бугаевский, Team Lead Поиска в Купере
Бонус: демонстрационные jupyter-ноутбуки
⭐️ Когда вебинар: 24 сентября в 19:00
⭐️ Занять место на вебинаре — через бота
Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451
60 017
🖥 reCAPTCHAv2
Инструмент Python, который Решает 100% копти и превосходит показатели успешности предыдущих инструментов, которые составляли от 68% до 71%.
репо: https://github.com/aplesner/Breaking-reCAPTCHAv2
abs: https://arxiv.org/abs/2409.08831
@pythonl
60 017
⚡Хакатон IT INNO HACK
Кейс: Record Linkage для данных о клиентах. Разработай алгоритмы и методы для решения задачи о нахождении и объединении записей, которые относятся к одному и тому же клиенту из разных информационных систем.
👨💻Кого мы ждём?
Студентов, junior, middle разработчиков; ML-специалистов, NLP- специалистов; Frontend-разработчиков, Backend-разработчиков, Fullstack-разработчиков, разработчиков CRM-систем, DevOps-инженеров.
📆 Даты хакатона: 27 - 29 сентября
📌Формат: Онлайн
📍Дедлайн регистрации: 23:59 23 сентября
🏆Призовой фонд: 600.000 рублей
Подробная информация и регистрация: https://tglink.io/51994f56fd01
60 017
Освойте универсальные навыки в мире цифровых профессий — научитесь работать с SQL, Python, Power BI и DataLens на бесплатном курсе от Нетологии. В результате вы:
— разберётесь в основах Python для анализа данных и узнаете, как извлекать информацию.
— научитесь делать запросы и отчёты с помощью SQL.
— сможете строить интерактивные дашборды в Power BI и DataLens.
Курс подойдёт новичкам и тем, кто хочет расширить свои навыки.
Присоединяйтесь бесплатно
Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5z2RtBa
60 017
🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 25-26 сентября в 19:00 мск.
О перспективах направления Python и многом другом расскажет Рафаэль Мухаметшин, Middle Бэкенд-разработчик в «ПИК Digital» с опытом в разработке более 3 лет.
На вебинаре вы:
☑️ Самостоятельно напишете Telegram-бота с карточными мини-играми.
☑️ Познакомитесь с синтаксисом языка и сферами его применения.
☑️ Поймете как продолжить обучение, какие навыки потребуются, чтобы стать backend-разработчиком на Python.
☑️ Узнаете, чего ждут работодатели от junior-разработчиков и что делать, чтобы найти работу без опыта.
🎁 Приятные бонусы: полезный гайд для начинающего Python-разработчика и гайд о сленге в IT всем участникам интенсива!
60 017
🖥 Stay Undetected While Scraping the Web
Как легко отправлять HTTP-запросы, имитирующие работу браузера
Имитируйте данные браузера при скрейпинге веб-сайтов, чтобы остаться незамеченным
- Маскируйте TLS-отпечатки запросов с помощью пакета curl_cffi
- Автоматическое извлечение метаданных из HTML-ответов, включая заголовок страницы, описание, автора и многое другое.
- Легко конвертируйте HTML-ответы в объекты lxml и BeautifulSoup.
pip install stealth_requests
📌 Github
@pythonl
60 017
60 017
🖥 Множества в Python - это мощный инструмент, который может значительно повысить эффективность вашего кода. Вот почему множества так полезны:
🔹 Множества автоматически устраняют дубликаты
🔹 Проверка принадлежности в наборах происходит молниеносно
🔹 Легко выполнять операции объединения, пересечения и разности
@pythonl
60 017
🏆 Российский AutoML побеждает на международной арене
Команда “LightAutoML testers” победила в международном соревновании Kaggle AutoML Grand Prix! Наши ребята: Александр Рыжков, Дмитрий Симаков, Ринчин Дамдинов и Иван Глебов с помощью решений на основе LightAutoML обошли известных конкурентов по индустрии, включая команды из Amazon и H2O!
🚀 LightAutoML - бесплатный и открытый инструмент
Ключом к успеху стала open-source библиотека LightAutoML (LAMA), которая автоматизирует построение моделей машинного обучения. Благодаря использованию библиотеки ускоряется построение моделей и, зачастую, повышается качество. Инструмент подойдет как новичкам, так и профессионалам - решение можно получить как в несколько строк, так и с полной кастомизацией.
🌍 Kaggle AutoML Grand Prix 2024
Это - онлайн соревнование, приуроченное к ежегодной международной конференции International Conference on Automated Machine Learning, которая в этом году пройдет в Париже. Соревнование проходило на Kaggle (самой масштабной мировой платформе для соревнований по анализу данных) в 5 этапов, в каждом из которых было необходимо создать качественную модель машинного обучения всего за 24 часа.
🎓 Делимся опытом
Хотите узнать секреты победителей? Не пропустите вебинар, где команда расскажет о своих решениях и ответит на ваши вопросы! Он пройдет в 17:30 уже сегодня в канале @lightautoml!
60 017
