Python/ django
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 60 010 suscriptores, ocupando la posición 2 209 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 256 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 60 010 suscriptores.
Según los últimos datos del 10 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -595, y en las últimas 24 horas de -15, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.91%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.31% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 148 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 986 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 20.
- 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 11 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.
git clone https://github.com/danielmiessler/fabric.git
cd fabric
sudo apt install pipx
pipx install .
fabric --setup
fabric представляет собой модульную структуру для решения конкретных задач с помощью продвинутого набора промптов ИИ.
🖥 GitHub
🟡 Обзор fabric от создателя
@pythonlpip install pyqlib
Qlib — это платформа для количественных (quantitative) инвестиций, которая стремится раскрыть потенциал AI и смежных технологий в количественных инвестициях.
Позволяет легко испытывать свои идеи для создания более эффективных стратегий инвестирования.
На изображении приведены различные компоненты, из которых состоит Qlib. Компоненты разработаны как свободно соединенные модули, и каждый из них может быть использован отдельно.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlbrew install checkov
Также Checkov — это инструмент анализа состава программного обеспечения (SCA) для образов и пакетов с открытым исходным кодом.
Сканирует облачную инфраструктуру, созданную с помощью Terraform, Terraform plan, Cloudformation, AWS SAM, Kubernetes, Helm charts, Kustomize, Dockerfile, Serverless, Bicep, OpenAPI или ARM Templates, и обнаруживает ошибки в безопасности и соответствии требованиям.
Checkov также использует Prisma Cloud Application Security — платформу, ориентированную на разработчиков, которая упрощает безопасность облачных сред на протяжении всего жизненного цикла разработки. Prisma Cloud выявляет, исправляет и предотвращает неправильные конфигурации в облачных ресурсах и файлах инфраструктуры как кода.
🖥 GitHub
@pythonlgit clone https://github.com/alexfazio/viral-clips-crew.git
pip install poetry
poetry install
Этот помощник выбирает самые интересные фрагменты подкастов и выступлений и полностью самостоятельно добавляет к ним субтитры.
Для его работы помимо Python потребуется CrewAI и ключ OpenAI API.
🖥 GitHub
@pythonl$ python llama3.py "I have a dream" """ I have a dream. He dream of a big, beautiful garden full of flower and tree. He dream of playing with hi friend and eating yummy snack. One day, he wa walking in the garden when he saw Token count: 50, elapsed: 1.53s, 33 tokens/s """🖥 GitHub 🟡 Подробное описание реализации @pythonl
python -m pip install featuretools
Featuretools — это Python библиотека для автоматизированной разработки фич, т.е. определения переменных из набора данных для обучения ML-модели.
Featuretools отлично справляется с преобразованием временных и реляционных наборов данных в матрицы признаков для машинного обучения.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_analysis_mldocker run -p 80:80 kennethreitz/httpbin
🖥 GitHub
🟡 Методы и запросы
@pythonl
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
