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

Red:Machinelearning Rusia10 239 Tecnologías y Aplicaciones2 207...

📈 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 60 044 suscriptores, ocupando la posición 2 207 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 239 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 60 044 suscriptores.

Según los últimos datos del 07 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -567, y en las últimas 24 horas de -16, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.93%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.38% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 163 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 030 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 08 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.

60 044

Suscriptores

-1624 horas

-1237 días

-56730 días

4 163

Visitas de la publicación

~ 2 03024 horas

~ 2 48948 horas

6.93%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

60 044

Repost from Machinelearning

🌟 Apollo: семейство мультимодальных моделей для понимания медиаконтента. Apollo - набор MMLM, которые умеют решать разные задачи с видеоконтентом. Они могут понимать длинные видео, рассуждать о событиях во времени и поддерживать многосторонние видео-диалоги. Модели показывают высокую производительность даже при относительно небольшом размере в 3 млрд. параметров, превосходя по эффективности конкурентов с моделями в 7В-30В параметров. Этого удалось достичь благодаря тщательному проектированию и комбинированию SigLIP-SO400M (для изображений) и InternVideo2 (для видео). Их синергия дает более устойчивое представление на задачах временных рассуждений. ▶️ Семейство состоит из трех моделей: 🟢Apollo 7B 🟢Apollo 3B 🟢Apollo 1.5B ⚠️ Код для тонкой настройки, применение LoRA в Apollo и документацию разработчики обещают опубликовать позднее. Пока в репозитории проекта размещен только пример инференса на Transformers. 📌Лицензирование кода : Apache 2.0 License. 🟡Страница проекта 🟡Набор моделей 🟡Arxiv 🟡Demo Apollo-3B 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #MMLM #Apollo

60 044

👩‍💻 Рисунки в консоли с помощью Python! @pythonl

60 044

Думаете, почему Python так востребован? Он простой, интуитивно понятный и подходит для любого уровня подготовки. Хотите убедиться? Регистрируйтесь на бесплатный мини-курс «Python для всех»: https://goo.su/P8lKf?erid=2VtzqvAACvT Сами пощупаете, напишете сайт и пару Telegram-ботов, вот тогда и поговорим. Времени много не займёт: всего 4 занятия в записи — можно смотреть когда удобно. После видео практика и тесты. А ещё подарки: подборка полезных материалов по Python-разработке, скидка 10 000 рублей на любой курс Skillbox и персональная карьерная консультация. Последняя очень кстати: не зайдёт Python — разберётесь с экспертом, что зайдёт, и получите тестовый доступ к профессии. Переходите и регистрируйтесь 😉 Новогодний сюрприз от Skillbox: дарим скидки до 60% и 3 курса в подарок! Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880

60 044

📞 Plumbum — библиотека для Python, которая упрощает выполнение команд в стиле shell и их обработку в коде! 💡 Эта библиотека предоставляет интерфейсы для выполнения системных команд, построения конвейеров (pipelines), управления процессами и работы с удалёнными серверами через SSH. Plumbum задуман как мощный инструмент для автоматизации задач, объединяя понятный синтаксис Python и функциональность shell. 🔍 Основные возможности Plumbum: 🌟 Вызов системных команд: Команды представляются как объекты, которые можно вызывать, передав параметры так, как это делается в командной строке. 🌟 Пайплайны и перенаправление ввода/вывода: Поддержка гибкого перенаправления стандартных потоков и построения пайплайнов. 🌟 SSH-интерфейс: Управление удалёнными хостами через SSH, включая выполнение команд на удалённой машине. 🌟 Локальные и удалённые команды: Возможность однородного вызова локальных и удалённых команд. 🌟 Обработка ошибок: Исключения для различных ошибок выполнения команд. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

60 044

👩‍💻 Совет по Python: возврат нескольких значений из функции с помощью именованных кортежей! 💡 По умолчанию функция возвращает одно значение и останавливает выполнение функции. Есть несколько способов вернуть несколько значений. Например, вы можете использовать именованный кортеж из модуля collections. Это поможет вам определить структуру возвращаемых значений. В коде на картинке мы создаем именованный кортеж и назначаем поля: имя, возраст и автомобиль, а затем присваиваем эти значения переменным вне функции! @pythonl

60 044

⚡️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 Linux: t.me/linuxacademiya 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 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 ИИ: t.me/vistehno 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 Разработка игр: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg 💼 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

60 044

👩‍💻 Курс: Освойте мультимодальный анализ данных с помощью LLM и Python! 🌟 Мультимодальный анализ данных включает анализ данных из нескольких источников, таких как аудио, текст и изображения. И вы можете использовать LLM и Python, чтобы сделать это. Здесь вы узнаете о классификации текста, анализе изображений, обработке аудио и многом другом. 🕞 Продолжительность: 1:42:51 🔗 Ссылка: *клик* #курс #python #dataanalysis @pythonl

60 044

🖥 markitdown: Новый пакет Python с открытым исходным кодом Этот пакет позволяет легко конвертировать различные файлы в Markdown (например, для индексирования, анализа текста и т.д.). API инструмента очень прост. Github

60 044

👩‍💻 Graphiti — это инструмент для визуализации графов, который интегрируется с различными источниками данных, такими как базы данных или API! 🌟 Он предназначен для построения, исследования и анализа взаимосвязей в данных с использованием графических представлений. Graphiti упрощает работу с графами через доступный интерфейс и поддержку популярных форматов графов. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @pythonl

60 044

Учишь Python, но как дело доходит до собственного кода — всё, кирдык? 😥 На форумах только одно: «Больше практиковаться!» А толку? Ноль понимания и никакой поддержки от профи… Плавали - знаем)) Поэтому специально для тебя - чат для начинающих и продолжающих Python-щиков 🤝 Что получишь? 1️⃣ Сможешь задавать любые вопросы без страха и осуждения и получать ответы за минуты, а не часы поиска в инете 2️⃣ Регулярные плюшки в виде стримов от препода с 15-ти летним опытом 3️⃣ Общение с единомышленниками и заряд мотивации ➡️ А еще, забирай в закрепе БЕСПЛАТНЫЙ вводный курс по Python Короче, всё для прокачки! Залетай к нам — ссылка на чат (тык)

60 044

👩‍💻 Kong — популярный и высокопроизводительный API Gateway с открытым исходным кодом, который используется для управления, мониторинга и защиты API! 🌟 Он обеспечивает маршрутизацию, балансировку нагрузки, аутентификацию, контроль скорости запросов и другие ключевые функции. Kong Gateway работает на основе Nginx и Lua, что делает его легковесным, быстрым и легко расширяемым благодаря поддержке плагинов. 🌟 Этот инструмент особенно полезен в микросервисной архитектуре, где он помогает управлять взаимодействиями между различными сервисами, обеспечивая масштабируемость и безопасность. Он поддерживает как облачное управление через Kong Konnect, так и локальные установки, что делает его универсальным решением для компаний разного уровня. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @pythonl

60 044

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 🎁 После бесплатного курса вы пройдете карьерную консультацию и сможете дальше развивать навыки на курсе Аналитик данных или Data Scientist в Нетологии с выгодой до 50%. Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5ycbjMJ

60 044

🖥 Свежие версии Python для скачивания Доступны версии Python 3.13.1, 3.12.8, 3.11.11, 3.10.16 и 3.9.21 ➡️ Скачать: https://pythoninsider.blogspot.com/2024/12/python-3131-3128-31111-31016-and-3921.html

60 044

💉 Fingerprint-suite Это комплект инструментов для создания и инъекции отпечатков браузера, позволяющий пользователям избегать трекинга на веб-сайтах. В состав входят npm-пакеты, среди которых header-generator для формирования HTTP-заголовков, fingerprint-generator для генерации отпечатков, fingerprint-injector для внедрения их в браузеры, а также generative-bayesian-network для использования байесовских генеративных сетей. pip install megaparse ▪ Github @pythonl

60 044

K2 Cloud выкатил кастомные реакции на Хабре! Теперь можно выражать эмоции от статей. Для этого пройди квиз: выбери одну из ИТ-профессий и проведи миграцию в облако. В конце и реакции разблокируешь, и в розыгрыше примешь участие — K2 Cloud дарит новогодние мистери боксы и другие призы. Квиз тут

60 044

👩‍💻 fastapi-plugins — набор плагинов для упрощения разработки приложений на базе FastAPI! 🌟 Он расширяет возможности FastAPI, добавляя функционал для работы с такими задачами, как аутентификация, логирование, обработка ошибок, интеграция с базами данных, кэширование и другие типичные задачи для создания веб-приложений. 🌟 Проект ориентирован на ускорение разработки и уменьшение повторяющегося кода, позволяя разработчикам легко интегрировать стандартные решения с минимальными усилиями. Он полезен для тех, кто работает с FastAPI и хочет использовать уже готовые решения для типовых задач. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

60 044

Какие инструменты для разработки выбирает ИТ-сообщество Решение Platform V Works компании СберТех отмечено национальной наградой в сфере информационных технологий TAdviser IT Prize 2024. Победа присуждена в номинации «Платформа года для повышения продуктивности команд разработки». Platform V Works позволяет ускорить цикл разработки и повысить производительность команд: быстрее писать код за счет AI-ассистентов, настраивать конвейеры DevOps по шаблонам, готовить синтетические данные и нагрузочные тесты. В Platform V Works входит 4 набора инструментов: • Управление проектами, задачами и знаниями. • Написание кода и контроль его качества. • Построение DevOps-конвейера. • Тестирование ПО. Продукты Platform V Works от СберТеха подходят для задач импортозамещения и могут быть использованы как в средних, так и в крупных компаниях. Выберите набор или отдельный инструмент — улучшайте процессы и ускоряйте выход отдельных фич или продуктов. Узнать больше и запросить демонстрацию

60 044

🖥 diagram-as-code — Python-библиотека для программного создания диаграмм, таких как архитектурные схемы, диаграммы процессов и потоки данных! 🌟 Этот инструмент позволяет создавать и обновлять диаграммы с помощью кода, что особенно полезно для автоматизации документации и визуализации, особенно в контексте облачной инфраструктуры, например AWS. 🖥 Github @pythonl

60 044

Хочешь переходить с Python на Go? Посмотри как выглядит собес на Мидла 12 декабря в 19:00 (мск) Сергей Парамошкин, Team Lead в Yandex Cloud, проведет открытое собеседование на Middle-позицию: – Задаст реальные вопросы и задачи разработчику. – Даст подробную обратную связь: объяснит, зачем задавал тот или иной вопрос, как лучше на него ответить или решить задачу. Эфир будет полезен, если ты: – Планируешь переходить с Python на Go. – Думаешь о переходе с Python в другие стеки. – Уже знаешь Go, но боишься начать проходить собеседования. Это бесплатно? Бесплатно 👾 Регистрируйся на эфир в боте Эйч Навыков и получи грейд-карту навыков по Go, необходимых при найме в бигтех-компаниях.