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
Red:📈 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 58 473 suscriptores, ocupando la posición 2 248 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 301 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 58 473 suscriptores.
Según los últimos datos del 30 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -191, y en las últimas 24 horas de -26, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.03%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.00% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 527 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 755 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 21.
- 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 31 octubre, 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.
58 473
Suscriptores
-2624 horas
-1227 días
-19130 días
Archivo de publicaciones
58 470
У вас была ситуация, когда вы открываете новый проект или библиотеку и пытаетесь разобраться в коде?
Если в этом проекте используются аннотации типов - вы справитесь с этой задачей намного быстрее. Также на уроке рассмотрим библиотеку pydantic, которая позволяет вывести на новый уровень работу с данными в Python.
Узнайте, как эффективно реализовать интернационализацию и локализацию в Spring-приложениях.
⏺ 26 февраля в 20:00 МСК Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Python для аналитики» от Otus.
Ссылка на регистрацию: https://otus.pw/y1jh/
#реклама
О рекламодателе
58 470
🖥 glom — это библиотека Python, предназначенная для упрощения доступа и преобразования вложенных структур данных! Она предоставляет декларативный подход к извлечению и модификации данных, позволяя разработчикам эффективно работать с комплексными иерархиями объектов и коллекций.
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github
@pythonl
58 470
⚡ Data Fusion 2025 — главное событие весны для специалистов по работе с данными в пятый раз соберет на своей площадке более 250 экспертов.
Вас ждет:
• Два дня практических кейсов, 14 треков и 70+ сессий, посвященных передовым исследованиям в области больших данных и технологий AI
• Кейс-стади о применении ML в различных сферах бизнеса от финтеха и промышленности до медицины
• Экспертиза от ученых, бизнес-лидеров и представителей государства.
📅 16-17 апреля
📍 Москва, технологический кластер «Ломоносов»
Не упустите шанс узнать о главных трендах в AI и задать вопросы лидерам индустрии.
Участие бесплатное. Регистрация уже открыта — https://data-fusion.ru/
#AI #ML #BigData #DataFusion #DataScience #IT
*IT-информационные технологии
*AI-искусственный интеллект
*DS-наука о методах анализа данных.
*Нетворкинг-полезные связи
*Воркшоп-практическое обучение
58 470
🖥 FastSQLA — это асинхронное расширение для SQLAlchemy версии 2.0 и выше, разработанное для интеграции с FastAPI! Оно предоставляет готовые шаблоны, поддержку SQLModel и встроенную пагинацию, упрощая настройку и управление асинхронными соединениями с реляционными базами данных.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
58 470
У вас была ситуация, когда вы открываете новый проект или библиотеку и пытаетесь разобраться в коде?
Если в этом проекте используются аннотации типов - вы справитесь с этой задачей намного быстрее. Также на уроке рассмотрим библиотеку pydantic, которая позволяет вывести на новый уровень работу с данными в Python.
Узнайте, как эффективно реализовать интернационализацию и локализацию в Spring-приложениях.
⏺ 26 февраля в 20:00 МСК Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Python для аналитики» от Otus.
Ссылка на регистрацию: https://otus.pw/y1jh/
#реклама
О рекламодателе
58 470
🖥 PyQuery — это библиотека на языке Python, позволяющая манипулировать и извлекать данные из HTML и XML документов с использованием синтаксиса, похожего на jQuery!
🌟 Она предоставляет удобный API для выборки элементов с помощью CSS-селекторов и их последующей обработки. PyQuery построена на основе lxml, что обеспечивает быструю и эффективную работу с XML и HTML.
🖥 Github
@pythonl
58 470
🖥 Validoopsie — это легковесная и удобная библиотека для валидации данных в Python, разработанная для упрощения процесса проверки данных!
🌟 Она позволяет разработчикам легко объявлять классы и связывать различные проверки, используя стиль, напоминающий популярные библиотеки для работы с DataFrame.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
58 470
58 470
🔍 Основы A/B тестирования для выбора ML модели
Узнайте, как правильно оценивать ML-модели с помощью A/B тестирования на практическом бесплатном вебинаре
В прямом эфире обсудим:
— Особенности выбора ML модели с точки зрения оценки ее качества
— Как вычислять длительность A/B теста
— Как интерпретировать результаты A/B тестирования
📅 Занятие пройдет 3 марта в 20:00 мск. Все участники вебинара получат скидку на курс «Специализация Machine Learning»: С нуля до Middle ML инженера (Data Scientist) за 11 месяцев!
Успейте занять место на вебинаре: https://otus.pw/DYnr/?erid=2W5zFHNnLTS
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
58 470
🔥 LangWatch — это платформа для мониторинга, анализа, оценки и оптимизации конвейеров больших языковых моделей!
🌟 Она предоставляет визуальный интерфейс для работы с фреймворком DSPy, облегчая разработчикам и исследователям управление и улучшение своих LLM-проектов.
🔐 Лицензия: BSL-1.1
🖥 Github
@pythonl
58 470
Войти в айти НЕ ИЗИ! 😬
Тебя не бесят «гуру», которые обещают зп от 300к после двух недель на их легендарном курсе по Python за 150к? 😂 - Меня ДА!
Забудь про «развалить айти рыночек своим умищем»❌
Чтобы стать программистом, надо пропахать как чёрт за партой хотя бы годик!
А чтобы не свихнуться в одиночку, залетай в чат начинающих Python-щиков, где ты получишь:
1️⃣ Разбор сложных вопросов простым языком
2️⃣ Поддержку тех, кто тоже с 0 учит Python, и не боится показаться глупым
3️⃣ Регулярные плюшки в виде стримов от препода с 15-ти летним опытом
➡️А еще, в закрепе есть БЕСПЛАТНЫЙ вводный курс по Python, ну это так, к слову))
Короче, всё для прокачки! Залетай — ссылка на чат (тык)
58 470
🖥 VizTracer — это инструмент с низкими накладными расходами, предназначенный для логирования, отладки и профилирования, позволяющий трассировать и визуализировать выполнение Python-кода!
🌟 Он предоставляет подробную информацию о входе и выходе функций на временной шкале вместе с исходным кодом, поддерживает многопоточность, асинхронность и интеграцию с PyTorch. VizTracer прост в использовании и не требует изменений в исходном коде для большинства функций.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
58 470
Сожмите, разожмите👨⚕️
Это про данные, конечно! Если вы используете Apache Kafka — посмотрите видеоинструкцию от Слёрма и Василия Калугина о том, как сжимать сообщения в Kafka и экономить ресурсы.
Внутри:
👉 Библиотеки для написания producer и consumer на разных языках
👉 Как сжимать сообщения в Kafka: на producer или на брокере
👉 Конфиги для сжатия данных на producer
👉 Практика: смотрим на эффекты от сжатия
🔥Бонус: docker-compose файл со сборкой Kafka + веб-интерфейс + система мониторинга+ producer и consumer
А еще больше про особенности Kafka — на «Apache Kafka для разработчиков»⬅️
#реклама
О рекламодателе
erid: 2W5zFJVNWQG
58 470
⭐️ SkyReels V1: Human-Centric Video Foundation Model
Китайская новая модель SkyReels V1: для генерации видео с акцентом на человека в кадре.
• Файнтюнинг на огромном датасете: Модель дообучена на HunyuanVideo, который содержит 10 миллионов высококачественных фрагментов из фильмов и телешоу.
• Продвинутая анимация лиц: SkyReels V1 поддерживает 33 различных выражения лица и 400 естественных движений, что обеспечивает максимально реалистичную передачу эмоций и мимики.
• Кинематографическое освещение и эстетика: Модель уделяет особое внимание созданию качественного визуального ряда, что делает её результат похожим на профессиональное кино.
• Открытость и доступность: Исходный код I2V доступен на GitHub, а сама модель опубликована на Huggingface.
• Github: https://github.com/SkyworkAI/SkyReels-V1
• HF: https://huggingface.co/collections/Skywork/skyreels-v1-67b34676ff65b4ec02d16307
• Demo: https://www.skyreels.ai/home
@pythonl
58 470
58 470
Оцени 7 причин пройти наш бесплатный интенсив по Frontend-разработке:
1. Ты сверстаешь веб-сайт на HTML + CSS;
2. Оживишь страницу с помощью JavaScript;
3. Используешь фронтенд-фреймворк Angular;
4. Подключишь Backend и загрузишь сайт на хостинг;
5. Получишь советы по доработке от эксперта;
6. Научишься использовать ChatGPT и Giga во Frontend-разработке;
7. Узнаешь 9 способов найти первый заказ даже без опыта.
А главное, ты проведёшь 7 дней в приятной компании Fullstack-разработчика с 10-летним стажем – Романа Чернова.
👉 Проскочить на интенсив бесплатно
Начинаем уже завтра.
🔥 С нас обучение, практика и помощь с выходом на фриланс или собеседованием.
58 470
🖥 FindMy.py — это универсальная библиотека для работы с сетью Apple FindMy, объединяющая разрозненный код в единое целое. Вот что в нём полезного и как с ним работать:
• Кроссплатформенность: Не нужен Mac — можно запускать на любой системе.
• Функционал: Библиотека позволяет:
Получать и дешифровать отчёты о местоположении для официальных аксессуаров (AirTags, iDevices) и кастомных AirTags (OpenHaystack);
• Выполнять авторизацию Apple-аккаунта с поддержкой SMS и Trusted Device 2FA;
• Сканировать и декодировать информацию о близлежащих устройствах (публичные ключи, статус и т.д.);
• Импортировать или создавать собственные ключи аксессуаров.
• API: Доступны как асинхронные, так и синхронные варианты использования, что даёт гибкость при интеграции в проекты. • Как начать:
Установите пакет через PyPi:
pip install findmy
• Важно: Проект находится в стадии Alpha, поэтому API может измениться. Рекомендуется следить за обновлениями и сообщать о найденных проблемах в issue-трекере.
Эта библиотека станет отличным инструментом для разработчиков, желающих интегрироваться в экосистему Apple FindMy без лишних сложностей!
🖥 Github
@pythonl58 470
🖥 Hummingbot — это Python-фреймворк, предназначенный для создания и запуска автоматических торговых стратегий на различных централизованных и децентрализованных криптовалютных биржах!
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
58 470
Не бойся! Я друг и зову тебя на Data Fusion Contest!
Это ежегодное онлайн-соревнование по анализу данных и машинному обучению для специалистов Data Science.
Общий призовой фонд — 3 000 000 рублей 🔥
👭 Участников ждут две основные задачи:
«Label Craft» — про предсказание категории товаров;
«4 Cast» — про предсказание динамики платежей на последующие 12 недель.
А также образовательная задача — «Distribution».
🗓 Даты проведения соревнования: с 13 февраля по 7 апреля 2025 года.
❗️Формат — онлайн: участвовать можно из любой точки мира.
Торжественная церемония награждения победителей состоится в Москве во время конференции по анализу данных и технологиям ИИ DATA FUSION 2025 🎉
📤 Регистрируйся прямо сейчас!
Информация о рекламодателе
58 470
🖥 Pyper — это гибкий фреймворк для организации конкурентной и параллельной обработки данных в Python, основанный на принципах функционального программирования. Он предназначен для использования в системах ETL, микросервисах для обработки данных и системах сбора данных.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
