Python/ django
رفتن به کانال در Telegram
по всем вопросам @workakkk @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 58 425 مشترک است و جایگاه 2 244 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 10 303 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 58 425 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 01 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -234 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -37 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.02% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.07% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 3 517 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 792 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 @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 02 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.
58 425
مشترکین
-3724 ساعت
-1687 روز
-23430 روز
آرشیو پست ها
58 424
🖥 Stay Undetected While Scraping the Web
Как легко отправлять HTTP-запросы, имитирующие работу браузера
Имитируйте данные браузера при скрейпинге веб-сайтов, чтобы остаться незамеченным
- Маскируйте TLS-отпечатки запросов с помощью пакета curl_cffi
- Автоматическое извлечение метаданных из HTML-ответов, включая заголовок страницы, описание, автора и многое другое.
- Легко конвертируйте HTML-ответы в объекты lxml и BeautifulSoup.
pip install stealth_requests
📌 Github
@pythonl
58 424
58 424
🖥 Множества в Python - это мощный инструмент, который может значительно повысить эффективность вашего кода. Вот почему множества так полезны:
🔹 Множества автоматически устраняют дубликаты
🔹 Проверка принадлежности в наборах происходит молниеносно
🔹 Легко выполнять операции объединения, пересечения и разности
@pythonl
58 424
🏆 Российский AutoML побеждает на международной арене
Команда “LightAutoML testers” победила в международном соревновании Kaggle AutoML Grand Prix! Наши ребята: Александр Рыжков, Дмитрий Симаков, Ринчин Дамдинов и Иван Глебов с помощью решений на основе LightAutoML обошли известных конкурентов по индустрии, включая команды из Amazon и H2O!
🚀 LightAutoML - бесплатный и открытый инструмент
Ключом к успеху стала open-source библиотека LightAutoML (LAMA), которая автоматизирует построение моделей машинного обучения. Благодаря использованию библиотеки ускоряется построение моделей и, зачастую, повышается качество. Инструмент подойдет как новичкам, так и профессионалам - решение можно получить как в несколько строк, так и с полной кастомизацией.
🌍 Kaggle AutoML Grand Prix 2024
Это - онлайн соревнование, приуроченное к ежегодной международной конференции International Conference on Automated Machine Learning, которая в этом году пройдет в Париже. Соревнование проходило на Kaggle (самой масштабной мировой платформе для соревнований по анализу данных) в 5 этапов, в каждом из которых было необходимо создать качественную модель машинного обучения всего за 24 часа.
🎓 Делимся опытом
Хотите узнать секреты победителей? Не пропустите вебинар, где команда расскажет о своих решениях и ответит на ваши вопросы! Он пройдет в 17:30 уже сегодня в канале @lightautoml!
58 424
58 424
K2 Cloud и PiterPy2024 — бесплатный день конференции для питонистов.
Ребята из K2 Cloud помогли организовать Community Day для python-разработчиков. 18 сентября ты сможешь бесплатно послушать часть докладов конференции PiterPy: от мастерства карьерного роста до хитростей асинхронного программирования. Для участия нужно только зарегистрироваться.
Подробнее на сайте
58 424
🖥 С помощью библиотек, pdfplumber и gTTS Вы можете создать аудиокнигу всего за несколько строк кода! 🚀
@pythonl
58 424
📚 Справочник-шпаргалка по методологиям и паттернам на Python
Это обширный гайд на «Хабре», который расскажет о:
▪паттернах (порождающих, структурных, поведенческих);
▪разработке через тестирование (TDD);
▪разработке, основанной на описании поведения (BDD);
▪предметно-ориентированном проектировании (DDD).
🔗 Ссылка
@machinelearning_interview
58 424
58 424
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pro_python_code
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/devOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Linux: t.me/linuxacademiya
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
💼 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
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
58 424
🔎 Разведочный анализ данных, c помощью одной строки кода
Разведочный анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA) — это выявление скрытой информации в наборе данных.
sweetviz — библиотека, которая предоставляет важную информацию о наборе данных без написания большого количества кода.
pip install sweetviz
➡️ Читать дальше
🖥 Github
@pythonl58 424
✂️ CSV Trimming
CSV Trimming - это Python пакет , предназначенный для очистки кривых CSV - таких, которые вы получаете при паркинге сайтов, устаревшими системами или плохо собранными данными и преобразовании их в чистые, хорошо отформатированные CSV с помощью всего одной строки кода.
Нет необходимости в сложных настройках или больших языковых моделях.
pip install csv_trimming
Python
import pandas as pd
from csv_trimming import CSVTrimmer
# Load your csv
csv = pd.read_csv("tests/documents/noisy/sicilia.csv")
# Instantiate the trimmer
trimmer = CSVTrimmer()
# And trim it
trimmed_csv = trimmer.trim(csv)
# That's it!
58 424
Бесплатные доклады PiterPy 2024 для всех на Community Day
18 сентября стартует PiterPy 2024. Часть докладов первого дня в онлайне будет доступна всем желающим бесплатно — нужно только зарегистрироваться 🔥
Благодаря Community Day любой желающий может бесплатно поучаствовать в конференции и перенять часть знаний и опыта спикеров. Новые участники оценят формат и контент, а те, кто давно не участвовал в PiterPy, — освежат воспоминания и вновь почувствуют себя частью комьюнити.
Посмотрите, что входит в программу Community Day.
Все эти доклады и активности — для вас! Регистрируйтесь до 18 сентября, включительно.
Если хотите посмотреть все доклады и посетить офлайн-часть конференции лично — еще есть время приобрести билет за счет компании или купить его самостоятельно.
Промокод
DJANGO даст 15% скидку на билет «Для частных лиц».
Уверены, что точно увидимся на PiterPy 2024 💜
Реклама. ООО «Джуг Ру Груп». ИНН 780134144658 424
+1
🪐 Mapping The Solar System
Код, данные и инструкции для построения карт орбит астероидов в Солнечной системе.
Этот репозиторий содержит пошаговое руководство по созданию карты Солнечной системы с использованием открытого кода и данных NASA. Программные инструменты: Python 3.7.1, NASA HORIZONS, Illustrator CC 2019 и Photoshop CC 2019.
• Github
@pythonl
