Python/ django
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django
Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 58 385 подписчиков, занимая 2 244 место в категории Технологии и приложения и 10 292 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 58 385 подписчиков.
Согласно последним данным от 03 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -242, а за последние 24 часа — -32, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.00%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.06% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 501 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 784 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 18.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 04 ноября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
from abc import ABC, abstractmethod
class TextPrinter(ABC):
@abstractmethod
def print_text(self):
pass
class PlainTextPrinter(TextPrinter):
def __init__(self, text):
self.text = text
def print_text(self):
print(self.text)
class TextDecorator(TextPrinter):
def __init__(self, text_printer):
self.text_printer = text_printer
def print_text(self):
self.text_printer.print_text()
class BoldTextDecorator(TextDecorator):
def print_text(self):
print(f"<b>{self.text_printer.print_text()}</b>")
class ItalicTextDecorator(TextDecorator):
def print_text(self):
print(f"<i>{self.text_printer.print_text()}</i>")
# Client code
if __name__ == "__main__":
plain_printer = PlainTextPrinter("Hello, world!")
bold_printer = BoldTextDecorator(plain_printer)
italic_bold_printer = ItalicTextDecorator(bold_printer)
plain_printer.print_text()
bold_printer.print_text()
italic_bold_printer.print_text()
@pythonlgit clone https://github.com/alfredredbird/alfred
cd alfred && sudo pip install -r requirements.txt
python3 brib.py
@pythonl$ git clone https://github.com/N0rz3/Eyes.git
$ cd ./Eyes
$ pip3 install -r requirements.txt
▪Github
@pythonlpip3 install kot
▪Github
▪Docs
@pythonlimport 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$ pip install wtfpython -U
▪Github
@pythonl