[PYTHON:TODAY]
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram [PYTHON:TODAY]
El canal [PYTHON:TODAY] (@python2day) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 64 138 suscriptores, ocupando la posición 2 049 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 9 497 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 64 138 suscriptores.
Según los últimos datos del 15 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 41, 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 18.47%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 8.88% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 11 849 visualizaciones. En el primer día suele acumular 5 698 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 70.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, soft, install, pip, docker.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 16 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.
in2csv data.xls > data.csv — конвертировать XLS в CSV
➡️ in2csv data.json > data.csv — конвертировать JSON в CSV
➡️ csvjson data.csv > data.json — конвертировать в JSON
➡️ csvcut -n data.csv — извлечь столбцы
➡️ csvstat data.csv — информация о статистике и д.р полезные вещи.
➡️ Кроме того можно отправлять SQL запросы, импортировать и экспортировать данные из PostgreSQL
⚙️ GitHub/Инструкция
📁 Документация/Примеры
#python #soft #github$ pip install retina-face
Примеры использования:
from retinaface import RetinaFace
resp = RetinaFace.detect_faces("img1.jpg")
print(resp)
{
"face_1": {
"score": 0.9993440508842468,
"facial_area": [155, 81, 434, 443],
"landmarks": {
"right_eye": [257.82974, 209.64787],
"left_eye": [374.93427, 251.78687],
"nose": [303.4773, 299.91144],
"mouth_right": [228.37329, 338.73193],
"mouth_left": [320.21982, 374.58798]
}
}
}
⚙️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubPython — первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание: IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др. Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python.Год: 2024 #python #books
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
