[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 2 051 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 9 485 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 14 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 63, y en las últimas 24 horas de -10, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 18.31%. 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 11 749 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 67.
- 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 15 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.
gzip -9 file1
Поместить файл file1 в архив gzip с максимальной степенью сжатия
rar a file1.rar file1 file2 dir1
Создать rar архив file1.rar, заархивировав файлы: file1, file2 и директорию: dir1
rar a file1.rar test_file
Упаковать в rar архив file1.rar файл test_file
rar x file.rar
Разархивировать rar архив file.rar
bzip2 file1
Сжимает файл file1
bunzip2 file1.bz2
Разжимает файл file1.bz2
gzip file1
Сжимает файл file1
gunzip file1.gz
Разжимает файл file1.gz
tar -cvf archive.tar file
Упаковать в tar-архив archive.tar файл file
tar -tf archive.tar
Вывести содержимое tar архива
tar -xvf archive.tar -C /tmp
Распаковать архив в /tmp
tar -cvfz archive.tar.gz dir1
Создать tar архив и сжать его с помощью программы gzip
zip file1.zip file1
Создать сжатый zip-архив
unrar x file1.rar
Распаковать rar-архив
#doc #linuxВ очередной раз собирая образ Docker своего бота для Telegram и используя в качестве базы официальный образ python...#article #python
Вы узнаете основные принципы работы Python и изучите все основные функции, которые используются в реальных проектах чаще всего и востребованные больше всех. Вы будете выполнять на практике все примеры на протяжении курса, используя интерпретатор Python, Visual Studio Code с Code Runner. Вы изучите основной функционал Python, начиная от переменных, списков, словарей и заканчивая классами, циклами, модулями и созданием виртуальных сред. Кроме того, вы научитесь использовать функциональный и объектно-ориентированный подходы в программировании на языке Python.Язык: Русский Год: 2023 #python
$ git clone https://github.com/Duff89/parser_avito.git
$ pip install -r requirements.txt
Запуска:
$ python AvitoParser.py⚙️ GitHub/Инструкция #python #soft #github
В книге рассказывается о том, как использовать генеративные текстовые модели поколений GPT-3.5 и GPT-4 для создания приложений различного назначения, в числе которых интерактивный психотерапевт, интеллектуальный голосовой помощник, система рекомендации товаров, генератор заметок в соцсетях, система распознавания речи и многие другие. Вы научитесь использовать векторные базы данных, узнаете, как управлять уровнем креативности моделей GPT, применять современные методы генерирования высококачественного текста, и даже организуете диалог между двумя чат-ботами. Примеры и практические упражнения помогут закрепить пройденный материал. Издание предназначено для тех, кто владеет основами языка программирования Python и собирается использовать GPT в реальных сценариях для решения прикладных задач.Год: 2024 #books
$ git clone https://github.com/hyperfield/yt-channel-downloader.git
$ cd yt-channel-downloader
$ python3 -m venv .venv
$ pip install -r requirements.txt
Запуск:
$ python3 main.py
⚙️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubВ этой статье я собрал огромную коллекцию курсов, книг, и ресурсов для всех, кто любит и изучает машинное обучение. Сохраняйте себе эту подборку, чтобы не потерять, по мере выхода новых курсов, подборка будет обновляться. Благодаря этим бесплатным курсам, вы сможете расширить свои знания и навыки в области машинного обучения, data science и искусственного интеллекта, повысить свою конкурентоспособность на рынке труда и открыть для себя новые возможности в карьере. Независимо от вашего уровня подготовки и опыта, вам обязательно найдется курс, который поможет вам достичь ваших целей.#article
Python – 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.Год: 2024 #books
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
