Python/ django
Ir al canal en Telegram
по всем вопросам @workakkk @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 58 385 suscriptores, ocupando la posición 2 244 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 292 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 58 385 suscriptores.
Según los últimos datos del 03 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -242, y en las últimas 24 horas de -32, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.00%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.06% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 501 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 784 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 @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 04 noviembre, 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.
58 385
Suscriptores
-3224 horas
-1807 días
-24230 días
Archivo de publicaciones
58 382
🖥 Crash Course on Python (From google)
Краткий бесплатный курс по Python (От google).
https://clcoding.com/2023/10/crash-course-on-python-from-google.html
@pythonl
58 382
📊 Funnel Chart in Python
Создание диаграммы воронки (Funnel chart) на Python с Matpoltlib.
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(12,10))
plt.fill_betweenx(y=[1, 3.8], x1=[10,12], x2=[8,6], color=colors[0]);
plt.fill_betweenx(y=[4, 6.8], x1=[12,14], x2=[6,4], color=colors[1]);
plt.fill_betweenx(y=[7, 9.8], x1=[14,16], x2=[4,2], color=colors[2]);
plt.fill_betweenx(y=[10, 12.8], x1=[16,18], x2=[2,0], color=colors[3]);
plt.fill_betweenx(y=[13, 15.8], x1=[18,20], x2=[0,-2], color=colors[4]);
plt.xticks([],[]);
plt.yticks([2,5,8,11,14], df["Labels"][::-1]);
for y, value in zip([2,5,8,11,14], df["Values"][::-1]):
plt.text(9, y, value, fontsize=16, fontweight="bold", color="white", ha="center");
plt.ylabel("Stages");
plt.title("Sales Funnel", loc="center", fontsize=25, fontweight="bold");
https://coderzcolumn.com/tutorials/data-science/sales-funnel-chart-using-matplotlib
@pythonl58 382
Время учить Python.
⏰ Уже 8 ноября старт Подготовительного курса!
✔️ Упражняемся в браузерном тренажере — учимся понимать и писать код на Python.
✔️ Погружаемся в реальный продакшен — создаем конвертер валют вместе с наставником.
✔️ Размещаем изменения на GitHub — получаем основу для своего первого пет-проекта.
База по Python 8 ноября. На практике. За 990 рублей.
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid: LjN8KUydZ
58 382
🖥A Python API which utilises fast C++ data-processing
Python API, использующий быструю обработку данных на языке C++.
Особенности:
- Эффективные запрос временных рядов, содержащих миллиарды строк.
- В одном символе может храниться 400 000 ценных бумаг
- Оптимизирован для работы с потоковыми данными
🐱 GitHub
@pythonl
58 382
Бэкенд-команды Яндекса отправляются в тур по городам России
С 13 по 17 ноября ребята из наших команд проведут встречи в Москве, Нижнем Новгороде, Екатеринбурге, Новосибирске и Санкт-Петербурге. Мы хотим рассказать местным разработчикам о себе: как устроены наши сервисы, что за технологии мы используем, почему гордимся тем, что делаем. Участвуют представители 14 разных сервисов Яндекса. После официальной части вместе отдохнём: послушаем стендап Севы Ловкачева и поболтаем о жизни в неофициальной обстановке.
Кроме этого, мы устроим онлайн-трансляцию встречи из Москвы — вы сможете подключиться и пообщаться с нашими разработчиками из любого города России.
Вот расписание встреч:
🔸 13 ноября онлайн-трансляция
🔸 13 ноября офлайн-встреча в Москве
🔸 14 ноября офлайн-встреча в Нижнем Новгороде
🔸 15 ноября офлайн-встреча в Екатеринбурге
🔸 16 ноября офлайн-встреча в Новосибирске
🔸 17 ноября офлайн-встреча в Санкт-Петербурге
А с 20 по 26 ноября мы проведём Week Offer Backend: предложим всего за одну неделю получить офер в одну из 14 участвующих команд. Приглашаем кандидатов с опытом разработки от трёх лет на одном из этих языков программирования: С++, С#, Python, Java, Go и Scala. Принимаем заявки до 19 ноября.
Узнать подробности и зарегистрироваться можно здесь.
Реклама. ООО "Яндекс". erid: 2VtzqwfRiE2
58 382
🖥 #Python и #SQLAlchemy tip:
You can set the isolation level of a Connection from Engine.connect(). See image for example!
Вы можете установить уровень изоляции соединения из
Engine.connect(). Пример смотрите на картинке!
Возможные значения:
"AUTOCOMMIT"
"READ COMMITTED"
"READ UNCOMMITTED"
"REPEATABLE READ"
"SERIALIZABLE"
@pythonl58 382
Открыта регистрация на отборочный этап Всероссийского хакатона по биометрии с призовым фондом 1 000 000 рублей!
⠀
Тебе предстоит решить интересные задачи, чтобы победить в отборочном туре и принять участие в финале Всероссийского хакатона по биометрии, который пройдет уже 24-25 ноября в Москве.
Кейсы:
• Создание дипфейков для тестирования
• Обнаружение дипфейков
• Некооперативный фронтальный алгоритм защиты от атак предъявления
• Решения для использования новых биометрических модальностей на пользовательских устройствах
⠀ ⠀
🗓 Даты отборочного этапа в ОНЛАЙН-ФОРМАТЕ: 3-5 ноября 2023 года
❗️Даты финала: 24-25 ноября 2023 года 📍 Место: Москва
❗️ Формат: смешанный (отборочный этап в онлайн-формате, а финал на площадке в Москве)
👉 Регистрация на отборочный тур открыта до 29 октября 2023 года: https://tglink.io/0efc0de31b22
Реклама. ООО "АКСЕЛЕРАТОР ВОЗМОЖНОСТЕЙ". ИНН 9704005146. erid: LjN8KZtYn
58 382
🖥 Numpy Methods that Data Scientists use all the time
Шпаргалка по методы
Numpy, которые постоянно используют датасаентисты.
@pythonl58 382
Хороший профессионал разбирается не только в своей теме. Хороший профи широко эрудирован во многом. Он должен понимать, как устроен мир, люди, бизнес, экономика, технологии и так далее
Канал «Рациональные числа» как раз поможет получать знания об этих сферах, потому что регулярно публикует статистику и визуализации данных из самых разных сфер: от экономики и технологий, до медицины и поведенческой психологии
Примеры постов, чтобы был понятен охват тем:
— Как зависит прибыль при продаже биткоина от времени его удержания (HODL)
— Доля взрослого населения с ожирением по странам мира, 1975–2016
— Количество кошек и собак в 9 странах мира, 2021
— Число выпущенных в прокат фильмов с 1909 по 2022
— Как изменился режим дня работающего россиянина, 1934/2021
— Распределение объектов на орбите Земли
— Точное число возможных комбинаций в игре го, которые не противоречат правилам игры
Подписывайтесь: @rationalnumbers
58 382
🖥 Testing in Python with Pytest
Learn how to use pytest, the powerful testing framework for Python.
Важно убедиться в том, что ваш код читаем и функционирует так, как должен.
Именно здесь на помощь приходит тестирование.
В этом бесплатном курсе рассматриваются тесты на основе классов, фикстуры, мокинг и многое другое, и вы узнаете, как тестировать Python-код с помощью фреймворка Pytest.
🎞 Course
@pythonl
58 382
Хочешь поступить в ШАД? Или, может быть, в магистратуру по Data Science?
Ищешь материалы и советы по подготовке?
Тогда подпишись на канал "Поступашки ШАД"!
Канал ведут преподаватели МГУ, ВШЭ и ШАД. Там тебя ждут:
🔺Подборки материалов по математике, алгоритмам, ML/DL;
🔺Советы, как поступить в ШАД, Ai masters или в магистратуры по Data Science;
🔺Инсайды и анонсы об актуальных стажировках, образовательных проектах и олимпиадах.
...и еще много полезного =)
Подписывайся и поступай вместе с нами ⬇️
@postypashki_old
58 382
58 382
🖥 Harvard's popular CS50 series has an intro to Python course taught by David J. Malan himself.
В популярной гарвардской серии курсов CS50 есть курс "Введение в Python", который ведет сам Дэвид Джей Малан.
В курсе рассматриваются основы Python, такие как циклы и условия, а также написание и использование API.
Попутно вы создадите приложение с использованием таких фреймворков, как Django и React.
▪Course
▪Video
@pythonl
58 382
🖥 Did you know you can create #Python decorators by writing a class? 🐍🔥
Знаете ли вы, что декораторы #Python можно создавать, написав класс.
Это особенно полезно, когда вы создаете декоратор, принимающий аргументы. Их легче читать.
#junior #python
@pythonl
58 382
Как начать развиваться в профессии дата-инженера?
👨💻Освойте лучшие практики работы с данными на онлайн-курсе «Data Engineer» от OTUS.
➡️За 4 месяца вы научитесь собирать данные, разрабатывать архитектуру данных в компании и создавать сервисы для обработки данных больших объемов. Одна из фишек курса — метод кейсов. На занятиях разбираем примеры внедрений, использования инструментов, оптимизации производительности, а также возможные проблемы и ошибки.
Старт занятий — 27 октября.
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ https://otus.pw/NKtjo/
Успейте пройти вступительный тест и занять место в группе по спец.цене.
Приобрести курс возможно в рассрочку.
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KUHbr
58 382
58 382
PiterPy — конференция для тех, кто работает с Python
PiterPy 2023 будет идти 3 дня: 7 ноября в онлайне и 13–14 в Санкт-Петербурге (с возможностью онлайн-участия).
Главные темы конференции — Python и Rust, ML и Data Science, Performance, Testing, Backend. Будет много практико-ориентированных докладов, которые можно сразу использовать в работе. И, конечно, обсудим несколько холиварных тем, о которых можно поспорить со спикерами в дискуссиях и на нетворкинге. Кроме докладов будут активности от партнеров, нетворкинг и афтерпати.
Если вам хочется познакомиться с комьюнити и узнать, чем живут разные компании или просто сменить обстановку и перезагрузиться, то приходите на офлайн-часть PiterPy.
Если идете за свой счет, то ищите билеты здесь. По промокоду
DJANGO они будут еще дешевле.
Если билет вам покупает работодатель, то пришлите ему эту ссылку.
Реклама, ООО «Джуг Ру Груп», ИНН 7801341446, erid 2RanymLonwJ