اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
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📈 تحلیل کانال تلگرام Python/ django
کانال Python/ django (@pythonl) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 60 007 مشترک است و جایگاه 2 206 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 10 253 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 60 007 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 10 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -595 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -15 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.91% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.31% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 4 148 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 986 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 20 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 11 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.
60 007
مشترکین
-1524 ساعت
-1277 روز
-59530 روز
آرشیو پست ها
60 006
⚡Хакатон ML TALENT MATCH
Примите участие в трехдневном хакатоне гибридного формата с 28 февраля по 1 марта, выполните задание одного из трёх кейсов на выбор и станьте победителем!
📊 Кейсы:
1. Алгоритм для мэтчинга кандидатов
2. Алгоритм для структурирования информации в резюме кандидатов
3. Алгоритм для сопоставления резюме и вакансии
Для кого:
- Junior и Middle разработчики;
- Product-менеджеры;
- ML-специалисты;
- NLP- специалисты;
- Аналитики;
- Студенты;
- Команды от 3 до 5 человек.
🏆Призовой фонд - 300 000 рублей.
📍Формат: онлайн/офлайн награждение в г. Москва, Кластер Ломоносов (ИНТЦ МГУ «Воробьёвы горы»)
Подробная информация и регистрация:
https://clck.ru/38b9Wb
60 006
60 006
⚡Очное обучение Python в НИУ ВШЭ
Освойте Python и научитесь применять его для анализа данных на курсе «Python для автоматизации и анализа данных» от Центра непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ. Подойдет как начинающим, так и тем, у кого уже есть опыт в программировании.
За 9 недель вы:
✔Научитесь программировать, даже если раньше этого никогда не делали.
✔Погрузитесь в сбор данных в Python: узнаете, как извлекать данные с веб-страниц и и обрабатывать массивы данных.
✔Познакомитесь с программными интерфейсами популярных сервисов.
✔Потренируетесь в автоматизации рутинных процессов — например, научитесь записывать данные в таблицы.
✔Освоите анализ и визуализацию данных с помощью Python.
Обучение очное в кампусе НИУ ВШЭ в Москве.
Старт: 6 февраля.
Стоимость: 70 000₽. Оплату можно разделить на 2 части.
Полная программа и регистрация: по ссылке.
Реклама.НИУ ВШЭ.
ИНН 7714030726
Erid: 2SDnjbuLYmv
60 006
60 006
60 006
🖥 Rawdog: Generate and auto-execute Python scripts in the cli
Помощник CLI, который отвечает на запросы, генерируя и автоматически выполняя Python скрипты.
Примеры запросов:
"Сколько папок в моем home каталоге являются git-репозиториями?" ... "Отсоритируй их по размеру диска".
"Какие порты сейчас активны?" ... "Закрой их, пожалуйста".
pip install rawdog-ai
▪Github
@pythonl60 006
🖥 JupySQL: Better SQL in Jupyter
JupySQL позволяет запускать SQL и строить графики для больших датасетов в Jupyter с помощью магий
%sql, %%sql и %sqlplot.
JupySQL совместим со всеми основными базами данных (например, PostgreSQL, MySQL, SQL Server), хранилищами данных (например, Snowflake, BigQuery, Redshift) и встроенными движками (SQLite и DuckDB).
pip install jupysql
▪Github
▪Docs60 006
Погрузитесь в мир Python с нашим бесплатным курсом!
🎓 Включено 45 уроков, 56 упражнений в тренажере и 163 проверочных теста. Узнаете, как создавать программы, работать с условиями и функциями.
Что вы освоите:
— Составление программ из нескольких модулей.
— Анализ ошибок в коде с использованием отладочной печати.
📚 Курс охватывает основы Python: синтаксис, условия, циклы, типы данных и библиотеки. Практика на каждом шаге поможет вам уверенно использовать язык.
Начните свое обучение с бесплатного базового курса Python и вы сможете создавать несложные программы, а так же анализировать ошибки в коде!
60 006
60 006
Хочешь начать карьеру в IT под индивидуальным менторством?
Приходи на бесплатный Тестовый урок — оценку твоих знаний проведёт опытный Python-разработчик.
Мы дадим максимум пользы за 40 минут. Что нужно сделать?
1) Запишись на бесплатный Тестовый урок в боте
2) Реши задание (даже если раньше никогда ничего не кодил)
3) Получи обратную связь от Ментора
4) Построй траекторию обучения в IT на ближайший год
5) В обучение включена реальная стажировка!
Записаться на Тестовый урок можно в боте после прохождения небольшого опроса, он займёт 1 минуту.
Реклама. ООО «ДЕВМАН»
ИНН: 5001149108.
ОГРН: 1225000116131.
erid: 2SDnjceCnWt
60 006
60 006
🖥 datetime.combine() function that lets you combine date and time objects into datetime objects
Вы когда-нибудь использовали
datetime.combine() в Python?
Это удобная функция, которая позволяет объединять объекты даты и времени в объекты datetime.
@pythonl60 006
🖥 A plug-and-play Django app for sending outgoing webhooks on model changes.
Django-приложение для отправки исходящих веб-хуков при изменении модели.
Django имеет встроенную сигнальную систему, которая позволяет программистам планировать выполнение функций при изменении модели. django-webhook использует сигнальную систему вместе с Celery для отправки HTTP-запросов при изменении модели.
• Github
• Docs
@pythonl
60 006
+9🐍 10 different data graphs using Python
10 графиков данных с помощью Python.
1. Line Chart (Линейная диаграмма): рис. 1
2. Bar Chart (Столбчатые диаграммы): рис. 2
3. Pie Chart (Круговая диаграмма): рис.3
4. Histogram (Гистограмма): рис. 4
5. Scatter Plot (Диаграмма рассеяния): рис. 5
6. Box Plot (Коробчатый график): рис. 6
7. Violin Plot (Скрипичный сюжет): рис. 7
8. Heatmap (Тепловая карта): рис. 8
9. Area Chart (Диаграмма территории): рис. 9
10. Radar Chart (Радарная диаграмма): рис. 10
@pythonl
60 006
60 006
60 006
Тинькофф запускает All to Scala — бесплатный курс для опытных разработчиков, которые хотят расширить экспертизу или сменить карьерный трек.
Три четверти API в Тинькофф написаны на Scala. Этот язык быстро и эффективно работает, прост для понимания, а выполнение распараллеливается без проблем с конкурентным доступом к памяти. А главное — он отлично подходит для высоконагруженных систем, так что многие крупные компании работают именно на Scala.
Этот курс подойдет Java-, .Net-, Python- и Kotlin-разработчикам с опытом от двух лет, а также тем, кто уже базово владеет функциональным программированием, давно пишет в прод, но этот язык не знает. Занятия онлайн, так что проходить можно из любого города России, Беларуси, Армении и Казахстана.
Лекции будут раз в неделю, по вечерам, в течение трех месяцев.
Чтобы поступить, необходимо оставить заявку и пройти отборочные испытания до 20 февраля
erid:2Vtzqur4Gx6
Реклама, АНО ДПО “Тинькофф Образование”, ИНН 7743270426
60 006
🐍 Tip: use `itertools.cycle` when you need to infinitely repeat a series of actions in a loop (`itertools.cycle` creates an infinite iterator).
Совет: используйте функцию
`itertools.cycle`, когда вам нужно бесконечно повторять серию действий в цикле (`itertools.cycle` создает бесконечный итератор).
В этом примере мы используем его для переключения лампочек в повторяющейся последовательности. Для демонстрации мы используем только 6 элементов.
`_` обозначает "отбрасываемую" переменную, поскольку ее значение не нужно.
@pythonl60 006
Хотите попробовать себя в роли аналитика и попрактиковаться на реальных задачах? Приходите на бесплатный курс-симулятор Нетологии и Yandex Cloud «Основы анализа данных в SQL, Python, Power BI, DataLens».
В этой профессии много разных направлений — аналитик данных, BI-аналитик, продуктовый аналитик, Data Scientist. Но везде пригодится навык работы с инструментами-помощниками, которые вы и освоите на курсе.
Эксперты-практики расскажут, как делать простые отчёты, исследовать данные и строить интерактивные дашборды. А чтобы понять, что анализ данных — это точно ваше, вместе решите практические задачи из реальных кейсов.
Воспользуйтесь шансом попробовать новые инструменты и запишитесь на бесплатный курс Нетологии.
Регистрация: https://netolo.gy/cLye
Реклама. ООО "Нетология". Erid LatgBiRUs
60 006
🖥 MongoDB для Python - NoSQL база данных.
https://www.youtube.com/watch?v=THXT_SGo6xs&ab_channel=Uproger
@pythonl
