Python/ django

رفتن به کانال در Telegram

по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM

نمایش بیشتر

شبکه:Machinelearning روسيا10 246 فناوری و برنامه‌ها2 202...

📈 تحلیل کانال تلگرام Python/ django

کانال Python/ django (@pythonl) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 59 997 مشترک است و جایگاه 2 202 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 10 246 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 59 997 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 11 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -568 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -5 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.98% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.11% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 4 188 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 867 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 22 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 @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fmxm...”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 12 ژوئن, 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.

59 997

مشترکین

-524 ساعت

-1167 روز

-56830 روز

4 188

نمایش های پست

~ 1 86724 ساعت

~ 2 31948 ساعت

6.98%

نرخ مشارکت

~ 1

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

59 997

28 сентября, 19:00 Selectel Python Meetup. Три уровня погружения: процессы под капотом, архитектура кода, развитие языка Ребята из Selectel проводят митап для Python-разработчиков, где расскажут о сборе метрик и мониторинге, проектировании микросервисной архитектуры, изменениях в Python и о том, что ждет язык в будущем. Темы докладов: ◽️ «Мультипроцессность и сбор метрик в Python: как построить мониторинг без сюрпризов», Никита Моторный, Selectel ◽️ «Заносим микросервисы и Kubernetes в облако», Александр Шишебаров, Selectel ◽️ «Такое ли светлое будущее у Python?», Денис Аникин, Райффайзенбанк Всех, кто будет в этот день в Санкт‑Петербурге, приглашаем в офис Selectel: https://slc.tl/07eau А если не сможете присоединиться лично, подключайтесь к трансляции по предварительной регистрации: https://slc.tl/fuwbz Реклама ООО «Селектел» 2VtzqwqSUKA

59 997

🖥 KOT database The KOT database is a Flexible, secure and scalable database and your python cloud that supports multiple data formats. База данных KOT - это гибкая, безопасная и масштабируемая база данных облачная база python, поддерживающая множество форматов данных. Она имеет встроенные функции сжатия и шифрования данных и совместима со всеми операционными системами. pip3 install kot ▪Github ▪Docs @pythonl

59 997

⚡Легкий способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: Data Science: t.me/data_analysis_ml Java: t.me/javatg Базы данных: t.me/sqlhub Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data Go: t.me/Golang_google C/C++/ t.me/cpluspluc C#: t.me/csharp_ci Хакинг: t.me/linuxkalii Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi Python: t.me/python_job_interview Rust: t.me/rust_code Javascript: t.me/javascriptv React: t.me/react_tg PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Linux: t.me/+A8jY79rcyKJlYWY6 Big Data: t.me/bigdatai Devops: t.me/devOPSitsec Тестирование:https://t.me/+F9jPLmMFqq1kNTMy Собеседования: https://t.me/machinelearning_interview 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers ИИ: t.me/vistehno 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

59 997

💼 Briefcase Briefcase is a tool for converting a Python project into a standalone native application. Briefcase - это инструмент для преобразования Python-проекта в самостоятельное нативное приложение. ▪ Github ▪Tutorial @pythonl

59 997

Всем привет! На связи Яндекс Практикум. Сейчас наша команда продуктовых исследователей проводит исследование, связанное с профессией Python-разработчик, и мы ищем представителей разных компаний — тех, кто участвует в найме Python-разработчиков уровня Junior и Middle: технических лидов, лидов команд, hr-менеджеров. Если вы участвуете в найме, хотите помочь нам и готовы пообщаться с нами (формат: около 60 минут в зуме) — заполните анкету и мы с вами свяжемся. В знак благодарности за участие в исследовании поделимся небольшим приятным бонусом Реклама АНО ДПО "Образовательные технологии Яндекса", ИНН:7704282033, erid: LjN8KG8gn

59 997

😲 Awesome useful Python scripts Полезные готовые скрипты Python. 1. JSON ↔️ CSV (рис. 1) 2. Password generator (рис. 2) 3. Строковый поиск из нескольких файлов (рис. 3) 4. Получение всех ссылок с заданной веб-страницы (рис. 4) 5. Добавляем водяной знак (рис. 5) 6.Парсер и загрузчик изображений с WEB-страницы (рис. 6) 7. Сортировка папки загрузки (рис. 7) 8. Массовая рассылка электронных писем из CSV-файла (рис. 8) 9. Получение IP-адреса и имени хоста веб-сайта (рис. 9) 10. Прогресс-бар терминала (рис. 10) ▪Scripts @pythonl

59 997

Коротко и по работному делу! → Море IT вакансий на удалёнку разработчикам джунам, миддлам и сеньорам → Каждый день → Прямые контакты эйчаров! Без ссылок на х—ха ツ Подписаться на канал 🤘 Реклама. ООО «Цифровые решения», ИНН: 7707469618, erid: LatgC5pWZ

59 997

🖥 GAME USING PYGAME 2 простые игры на Pygame. ▪Drop Space ▪Space War @pythonl

59 997

🔠 tqdm: A Fast, Extensible Progress Bar for Python and CLI Фреймворк для легкого и быстрого создания прогресс-баров на Python⚡ pip install tqdm •Github @pythonl

59 997

📈 Predictive Modeling for Future Stock Prices in Python: A Step-by-Step Guide Процесс построения модели прогнозирования цен на акции с использованием Python. 1. Импорт необходимых модулей 2. Получение исторических данных о ценах на акции 3. Отбор фич. 4. Определение фич и целевой переменной 5. Подготовка данных к обучению 6. Разделение данных на обучающие и тестовые наборы 7. Построение и обучение модели 8. Составление прогнозов 9. Тестирование торговой стратегии @pythonl

59 997

✋Hand gesture recognition Распознавание жестов рук.

import cv2
import mediapipe as mp

# Initialize MediaPipe Hands module
mp_hands = mp.solutions.hands
hands = mp_hands.Hands()

# Initialize MediaPipe Drawing module for drawing landmarks
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils

# Open a video capture object (0 for the default camera)
cap = cv2.VideoCapture(0)

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        continue
    
    # Convert the frame to RGB format
    frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    # Process the frame to detect hands
    results = hands.process(frame_rgb)
    
    # Check if hands are detected
    if results.multi_hand_landmarks:
        for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
            # Draw landmarks on the frame
            mp_drawing.draw_landmarks(frame, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)
    
    # Display the frame with hand landmarks
    cv2.imshow('Hand Recognition', frame)
    
    # Exit when 'q' is pressed
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# Release the video capture object and close the OpenCV windows
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

@pythonl

59 997

🖥 What the * Python! Project attempting to explain what exactly is happening under the hood for some counter-intuitive snippets and lesser-known features in Python. Интересный проект, пытающийся объяснить, что именно происходит под капотом для некоторых сложных и малоизвестных функций Python. $ pip install wtfpython -U ▪Github @pythonl

59 997

🖥 Pyvis - a Python library for visualizing networks If you to create an interactive network graph in a few lines of Python code, use Pyvis. Если вам необходимо создать интерактивный граф в нескольких строках кода на языке Python, используйте Pyvis. pip install pyvis

from pyvis.network import Network

g = Network()
g.add_node(0)
g.add_node(1)
g.add_edge(0, 1)
g.show("basic.html")

▪Github @pythonl

59 997

🖥 Faker Faker is a Python package that generates fake data for you. Faker - это пакет Python, который генерирует фальшивые. Библиотека идеально подходит, если вам нужно заполнить базу данных, создавать красивые XML-документы, создать данные для тестирования или анонимизировать данные, полученные из вашего сервиса. pip install Faker • Github • Docs @pythonl

59 997

🔥🖥Roadmap of free courses for learning Python and Machine learning. Roadmap бесплатных курсов для изучения Python и Machine learning. ▪Data Science ▪ AI/ML ▪ Web Dev 📌Курсы с сертификатами. 1. Start with this https://kaggle.com/learn/python 2. Take any one of these ❯ https://openclassrooms.com/courses/6900856-learn-programming-with-python ❯ https://scaler.com/topics/course/python-for-beginners/ ❯ https://simplilearn.com/learn-python-basics-free-course-skillup 3. Then take this https://netacad.com/courses/programming/pcap-programming-essentials-python 4. Attempt for this certification https://freecodecamp.org/learn/scientific-computing-with-python/ 5. Take it to next level ❯ Data Scrapping, NumPy, Pandas https://scaler.com/topics/course/python-for-data-science/ ❯ Data Analysis https://openclassrooms.com/courses/2304731-learn-python-basics-for-data-analysis ❯ Data Visualization https://kaggle.com/learn/data-visualization ❯ Django https://openclassrooms.com/courses/6967196-create-a-web-application-with-django ❯ Machine Learning http://developers.google.com/machine-learning/crash-course ❯ Deep Learning (TensorFlow) http://kaggle.com/learn/intro-to-deep-learning @pythonl

59 997

🖥 Convert PDF to docx using Python Конвертируем PDF в docx с помощью Python. ▪Github @pythonl

59 997

💻 Хочешь работать с масштабными цифровыми продуктами? Учись обрабатывать большие данные MLOps — все более популярный среди компаний способ повышения производительности и создания надежных моделей корпоративного уровня. ✅ Владение инструментами MLOps открывает новые карьерные горизонты специалистам ML, Data Scientist’ам и Software инженерам. 💪 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «MLOps» от OTUS. ✍️ ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/8z3Eu/ Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

59 997

🎆✨🎉Python 3.11.5 the newest major release of the Python programming language, and it contains many new features and optimizations. Python 3.11.5 выпущен! Новая версия: — точнее указывает на причину ошибки в трейсбеке; — позволяет использовать файлы.toml для конфигов; — позволяет группировать задачи с asyncio и многое другое. https://www.python.org/downloads/release/python-3115/ @pythonl

59 997

👁Savant: Supercharged Computer Vision and Video Analytics Framework on DeepStream Savant — это Python-фреймворк от NVIDIA для компьютерного зрения и видеоаналитики. Простой в использовании, масштабируемый и гибкий инструмент для создания интеллектуальных приложений CV.

git clone https://github.com/insight-platform/Savant.git
cd Savant/samples/peoplenet_detector
git lfs pull

▪Github @pythonl