fa
Feedback

فریب کلاهبرداران را نخورید! تل‌متریو این کانال‌ها را شناسایی و برچسب‌گذاری می‌کند 👉 برای مشاهده برچسب، اشتراک تهیه کنید

Python/ django

Python/ django

رفتن به کانال در Telegram

📈 تحلیل کانال تلگرام Python/ django

کانال Python/ django (@pythonl) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 58 385 مشترک است و جایگاه 2 244 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 10 292 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 58 385 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 03 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -242 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -32 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.00% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.06% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 3 501 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 784 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 18 است.
  • علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند github, claude, контекст, архитектура, api تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fm...”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 04 نوامبر, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.

58 385
مشترکین
-3224 ساعت
-1807 روز
-24230 روز
آرشیو پست ها
📁 Shutil: лучший инструмент для управления файлами Python https://www.youtube.com/watch?v=_q2h9qslPzI @pythonl
📁 Shutil: лучший инструмент для управления файлами Python https://www.youtube.com/watch?v=_q2h9qslPzI @pythonl

🖥 Hitchhiker's Guide to Python Python Best Practices Guidebook Гайд с лучшими практиками по установке, настройке и использов
🖥 Hitchhiker's Guide to Python Python Best Practices Guidebook Гайд с лучшими практиками по установке, настройке и использованию, написанию кода на Python на ежедневной основе, включая pip, numpy, virtualenv и многое другое. ▪Github ▪Docs @pythonl

⚡️ Ollama — бесплатная модель уровня GPT. Используй GPT без ограничений и абсолютно бесплатно. https://www.youtube.com/watch?
⚡️ Ollama — бесплатная модель уровня GPT. Используй GPT без ограничений и абсолютно бесплатно. https://www.youtube.com/watch?v=bniEv-dNcy4 @pythonl

🖥 A lesser-known case in a lesser-known function in the standard library, `itertools.groupby()` (not the `pandas` version!)
🖥 A lesser-known case in a lesser-known function in the standard library, `itertools.groupby()` (not the `pandas` version!) Параметр `key` чаще всего встречается в `sorted()` и `.sort()` или `max()` и `min()`, но он встречается и в других функциях. Вот менее известный случай в менее известной функции из стандартной библиотеки, `itertools.groupby()` (не pandas!) @pythonl

🖥 Calculate derivatives in Python Вычисление производных на Python. @pythonl
🖥 Calculate derivatives in Python Вычисление производных на Python. @pythonl

🖥 The code for building an OpenCV Python security camera. Код для управление камеры безопасности на OpenCV Python. import cv2 import time import datetime cap = cv2.VideoCapture(0) face_cascade = cv2.CascadeClassifier( cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml") body_cascade = cv2.CascadeClassifier( cv2.data.haarcascades + "haarcascade_fullbody.xml") detection = False detection_stopped_time = None timer_started = False SECONDS_TO_RECORD_AFTER_DETECTION = 5 frame_size = (int(cap.get(3)), int(cap.get(4))) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v") while True: _, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) bodies = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) if len(faces) + len(bodies) > 0: if detection: timer_started = False else: detection = True current_time = datetime.datetime.now().strftime("%d-%m-%Y-%H-%M-%S") out = cv2.VideoWriter( f"{current_time}.mp4", fourcc, 20, frame_size) print("Started Recording!") elif detection: if timer_started: if time.time() - detection_stopped_time >= SECONDS_TO_RECORD_AFTER_DETECTION: detection = False timer_started = False out.release() print('Stop Recording!') else: timer_started = True detection_stopped_time = time.time() if detection: out.write(frame) # for (x, y, width, height) in faces: # cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + width, y + height), (255, 0, 0), 3) cv2.imshow("Camera", frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break out.release() cap.release() cv2.destroyAllWindows() @pythonl

💼 QuantStats Python library that performs portfolio profiling "Библиотека QuantStats на языке Python, которая выполняет расч
💼 QuantStats Python library that performs portfolio profiling "Библиотека QuantStats на языке Python, которая выполняет расчет портфеля, позволяя инвесторам и портфельным менеджерам лучше понимать свою работу, предоставляя им углубленную аналитику и метрики риска." %matplotlib inline import quantstats as qs # extend pandas functionality with metrics, etc. qs.extend_pandas() # fetch the daily returns for a stock stock = qs.utils.download_returns('META') # show sharpe ratio qs.stats.sharpe(stock) # or using extend_pandas() :) stock.sharpe() ▪ Github @pythonl

🎉 Django 5.0 released Команда Django выпустила Django 5.0. https://www.djangoproject.com/weblog/2023/dec/04/django-50-released/ @pythonl

🖥 SQLModel 0.0.14 with support for pydantic v2 ✨🚀 SQLModel 0.0.14 с поддержкой pydantic v2 🎉 Уверен, что это самый большой
🖥 SQLModel 0.0.14 with support for pydantic v2 ✨🚀 SQLModel 0.0.14 с поддержкой pydantic v2 🎉 Уверен, что это самый большой релиз за все время 🤓. SQLModel - это библиотека для взаимодействия с базами данных SQL из кода Python, с объектами Python. Она создана для того, чтобы быть интуитивно понятной, простой в использовании, хорошо совместимой и надежной. $ pip install sqlmodel ▪ Github @pythonl

Python-разработчики, готовы к новым карьерным возможностям? Тогда One Day Offer от Сбера для вас! 16 декабря вы сможете пройт
Python-разработчики, готовы к новым карьерным возможностям? Тогда One Day Offer от Сбера для вас! 16 декабря вы сможете пройти fast-интервью и при успешном прохождении получить оффер. Чем предстоит заниматься? — Решать технические задачи при разработке новых и доработке существующих сервисов с использованием Python — Взаимодействовать с другими сервисами посредством различных API — Работать с заказчиками, аналитиками и смежными командами. Присоединяйтесь к команде SberDevices, которая создает голосовые продукты, умные устройства, виртуальных персонажей и другие интересные проекты: • Поисковый сервис SmartSearch • Краудсорсинговую платформу TagMe для разметки данных • Intelligent Document Processing – продукты для решения задач обработки неструктурированного контента • Мультимодальную нейросетевую модель GigaChat. Работа в крупнейшем IT-сообществе ждет вас. Все, что нужно сделать – зарегистрироваться на One Day Offer и готовиться к интервью.

🖥 Python module to get stock data/cryptocurrencies from the Alpha Vantage API. Python-модуль для получения данных о акциях/к
🖥 Python module to get stock data/cryptocurrencies from the Alpha Vantage API. Python-модуль для получения данных о акциях/криптовалютах из API Alpha Vantage Бесплатный API для получения финансовых данных и индикаторов в реальном времени. pip install alpha_vantage from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries import matplotlib.pyplot as plt ts = TimeSeries(key='YOUR_API_KEY', output_format='pandas') data, meta_data = ts.get_intraday(symbol='MSFT',interval='1min', outputsize='full') data['4. close'].plot() plt.title('Intraday Times Series for the MSFT stock (1 min)') plt.show() ▪Github @pythonl

🖥 Public APIs A collective list of free APIs for use in software and web development Огромный список бесплатных API для испо
🖥 Public APIs A collective list of free APIs for use in software and web development Огромный список бесплатных API для использования в программном обеспечении и веб-разработке. ▪Github @pythonl

✌️ Привет! На связи организатор онлайн-конференций Podlodka Crew. Проект на Python вырос и стал плохо сопровождаться? Всё вре
✌️ Привет! На связи организатор онлайн-конференций Podlodka Crew. Проект на Python вырос и стал плохо сопровождаться? Всё время уходит на поиск багов, а фичи выпускаются раз в месяц? Нагрузка растёт, а что делать не понятно? 🐍 Приходите на Podlodka Python Crew — обсудите свои боли и проблемы с экспертами из КРОК, Точка, Контур, X5 Tech, Skillbox, а также в компании единомышленников. Стартуем 4 декабря. Свежие подробности сессий: 🔸Обсудим, а нужны ли практики из Java в коммерческой Python-разработке. В формате круглого стола проговорим основные вопросы проектирования enterprise-приложений на python. Вас ждёт дискуссия про выбор архитектуры, соблюдение слоёв, связи и контексты, абстрактные классы. 🔸Узнаем, как переезжать на pyproject и tox. Разберёмся с bash-скриптами, настроим лаконичный CI/CD с помощью простых инструментов. 🔸Послушаем про внедрение feature flags на тернистом пути к TBD. 🤑 Промокод на скидку 500 руб: python_crew_2_wXPEbG Больше подробностей на сайте: https://podlodka.io/pythoncrew

🦾 nrich A command-line tool to quickly analyze all IPs in a file and see which ones have open ports/ vulnerabilities. Инстру
🦾 nrich A command-line tool to quickly analyze all IPs in a file and see which ones have open ports/ vulnerabilities. Инструмент командной строки, позволяющий быстро проанализировать все IP-адреса в файле и увидеть, какие из них имеют открытые порты/уязвимости. Также может передавать данные из stdin для использования в конвейере данных. wget https://gitlab.com/api/v4/projects/33695681/packages/generic/nrich/latest/nrich_latest_x86_64.deb $ sudo dpkg -i nrich_latest_x86_64.deb ▪ GIthub @pythonl

Душа питона— авторский канал про нейросети глазами девушки. Рассказывает о новых возможностях нейросетей в доступной форме с
Душа питона— авторский канал про нейросети глазами девушки. Рассказывает о новых возможностях нейросетей в доступной форме с иронией и юмором. Как использовать Нейросети на максимум? Подумайте сами, KaiberAi нарисует спецэффекты для вашего видео, насколько хорош GigaChat и почему Mathgptpro умнее ChatGPT, InstAi - помогает набрать подписчиков в инст, OSINT инструменты с ИИ выдают все информацию по по одной ссылке с VK. Присоединяйся, чтобы быть в курсе всех новостей в области искусственного интеллекта.

💥 Here is an amazing Python cheat sheet for you all! Объемная шпаргалка по Python по всем основным темам. @pythonl

🎞 Pytube is a lightweight #Python library that enables you to download #YouTube videos and playlists in specific formats and
🎞 Pytube is a lightweight #Python library that enables you to download #YouTube videos and playlists in specific formats and resolutions. pytube - это быстрая библиотека #Python, которая позволяет скачивать видео и плейлисты #YouTube в определенных форматах и разрешениях. ▪Github @pythonl

🖥Security of data storage in Python We recommend storing sensitive information in an .env file and loading it into a Python
🖥Security of data storage in Python We recommend storing sensitive information in an .env file and loading it into a Python script using python-dotenv. 🔒Безопасность хранения данных в Python🔒 Рекомендуется хранить конфиденциальную информацию в файле .env и загружать ее в сценарий Python с помощью python-dotenv. Это позволяет защитить информацию от раскрытия в кодовой базе или системах контроля версий. @pythonl

Салют, GigaChat! Речевые технологии и большие языковые модели. Приглашаем ML-разработчиков и Data Science-специалистов на вст
Салют, GigaChat! Речевые технологии и большие языковые модели. Приглашаем ML-разработчиков и Data Science-специалистов на встречу с командами разработки продакшен GigaChat и речевых технологий. 📍 Онлайн / Офлайн в Москве 🗓 4 декабря в 18:00 (МСК, GMT+3) В программе: ✔ Григорий Лелейтнер — «Что мы улучшили в процессе pre-training LLM» ✔ Эмиль Шакиров и Никита Сидоров — «Наш путь в процессе Alignment для совершенства моделей глубокого обучения» ✔ Александр Максименко — «Speech-only Pre-training: обучение универсального аудиоэнкодера» ✔ Григорий Федоров — «Intended Query Detection: распознаем только нужные запросы» ✔ Гриша Стерлинг — «Как мы заставили модель синтеза речи 2023 года говорить лучше модели 2018 года» Участвуйте в дискуссиях с другими участниками митапа и задавайте вопросы спикерам во время докладов. Количество мест в офлайне ограничено. Для участия необходимо зарегистрироваться на сайте. Реклама. ПАО Сбербанк. ИНН 7707083893.