Python/ django
Открыть в Telegram
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.
58 385
Подписчики
-3224 часа
-1807 дней
-24230 дней
Архив постов
58 382
Хотите усовершенствовать навыки работы с аналитическими СУБД? 🚀
11 мая 20:00 пройдет открытый урок «Визуализация данных на основе Clickhouse и Apache Superset». Вебинар приурочен к старту онлайн-курса «Data Warehouse Analyst» в OTUS.
Вы узнаете:
✅ Как подготовить БД Clickhouse для загрузки данных и их эффективного использования
✅ Основные принципы работы популярного BI-инструмента Apache Superset
✅ Как связать все воедино, начиная от хранилища и метода загрузки данных, заканчивая графиками
В результате урока вы получите понимание об одном из способов построения хранилища, направленного на визуализацию информации, познакомитесь с современными инструментами формирования отчетности, примените полученные знания на практике.
👨🎓 Занятие проведет Алексей Железной, Data Engineer в Wildberries и преподаватель OTUS. Продолжить обучение вы сможете на курсе, его можно оплатить разными способами.
Для участия пройдите вступительный тест 👉 https://otus.pw/JGA5/
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru
58 382
58 382
15 лучших бесплатных курсов для изучения Python в 2023 году
Если вы новичок и ищете бесплатные ресурсы по Python, чтобы начать своё путешествие по программированию в 2023 году, то вы попали в нужное место.
В прошлом я делился лучшими книгами и курсами по изучению Python, а сегодня я поделюсь списком из лучших онлайн-курсов, которые вы можете пройти, чтобы бесплатно изучить программирование на Python.
▪Читать
@pythonl🖥 Github
@pythonl
58 382
🖥 Deepdoctection
deepdoctection is a Python library that orchestrates document extraction and document layout analysis tasks using deep learning models.
Библиотека Python, которая использует модели глубокого обучения для извлечения информации PDF, PNG документов и анализа макета документа
🖥 Github
⚜️ Model
@pythonl
58 382
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии.
👉 Вам сюда: @devsp
А любителям читать статьи в оригинале вот сюда:
👉 @ds_international
Добро пожаловать!
58 382
🖥 MLC LLM
MLC LLM is a universal solution that allows any language models to be deployed natively on a diverse set of hardware backends and native applications, plus a productive framework for everyone to further optimize model performance for their own use cases.
MLC LLM - это универсальное решение, позволяющее развертывать любые языковые модели на различных платформах и в различных приложениях, а также основа для дальнейшей оптимизации производительности моделей.
🖥 Github
@pythonl
58 382
У языка программирования Python много возможностей. Хотите узнать больше? Попробуйте свои силы на бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox с 4 по 6 мая в 21:00 по московскому времени.
Успейте записаться и получить статью «Экспекто Питонум: 10 заклинаний на змеином языке» при регистрации. В ней — полезные скрипты на Python: https://epic.st/_Ey_cv
За 3 дня вы:
✔️ изучите основы программирования на Python;
✔️ разработаете сервер для прослушивания подключений;
✔️ научитесь программировать клиентскую часть для подключения и передачи сообщений;
✔️ поработаете с библиотеками PyQT, Kivy, wxWidgets, Тkinter;
✔️ напишете мессенджер на Python.
💬 Спикер интенсива — старший разработчик МТС-Диджитал Алексей Коновалов. Он также ведёт личный проект по парсингу сайта и анализу данных. Алексей даст советы и рекомендации, ответит на вопросы.
🎁 Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на скидку 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
58 382
58 382
💀PentestGPT
A GPT-empowered penetration testing tool
Python инструмент для пентестинга на основе ChatGPT.
🖥 Github
@pythonl
58 382
🎞 VLog: Video as a Long Document
Transform Video as a Document with ChatGPT, CLIP, BLIP2, GRIT, Whisper, LangChain.
Проект на Python, алгоритм принимает длинное видео, мы превращаем его в документ, содержащий визуальную и звуковую информацию. Отправив этот документ в ChatGPT, мы можем общаться по видео!
🖥 Github
@pythonl
58 382
58 382
58 382
🔥 Хардкорный тест для Go-разработчиков!
💻 Ответьте на 20 вопросов за 30 минут и проверьте, готовы ли вы к обучению на онлайн-курсе «Golang Developer. Professional» от OTUS. Сейчас Go становится все востребованнее, благодаря своей производительности, масштабируемости и экосистеме.
После 5 месяцев обучения вы сможете:
— Писать production-ready код, многопоточные и конкурентные программы.
— Понимать синтаксис и внутреннее устройство языка Go.
— Разворачивать микросервисы с помощью docker.
— Создавать свои микросервисы на Go.
Также вас ждет прокачка навыков на реальных коммерческих кейсах и под руководством экспертов в этой области. Возможна рассрочка.
👉 Пройти вступительный тест — https://otus.pw/gOgU/
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
58 382
🖥 Segment and Track Anything (SAM-Track)
An open-source project dedicated to tracking and segmenting any objects in videos, either automatically or interactively. The primary algorithms utilized include the Segment Anything Model (SAM) for key-frame segmentation and Associating Objects with Transformers (AOT) for efficient tracking and propagation purposes.
Проект с открытым исходным кодом для отслеживания и сегментации любых объектов в видео. Основные используемые алгоритмы включают Segment Anything Model (SAM) для сегментации по ключевым кадрам и Associating Objects with Transformers (AOT) для эффективного отслеживания объектов.
🖥 Github
@pythonl
58 382
Начните знакомство с Python на бесплатном буткемпе! Это удобный мини-курс для тех, кто хочет узнать о разных направлениях Python-разработки: вы на практике познакомитесь с задачами разработчиков и поймёте, ваша ли это профессия. Научитесь создавать полезные приложения для заработка или решения личных задач. Для 200 первых участников буткемп доступен бесплатно: https://epic.st/ViPAF
Кому будет полезен буткемп:
— тем, кто хочет попасть в IT, но сомневается, что им подойдёт эта сфера;
— тем, кто уже знает основы Python и хочет дополнить базовые знания крутой практикой;
— тем, кто хочет карьерных перемен и развития в новой профессии.
Спикер — Анастасия Борнева. Руководитель направления по исследованию данных в Сбере. Опыт в программировании более 12 лет. С 2018 года — эксперт по автоматизации процессов с помощью искусственного интеллекта в Сбере.
Что будете делать:
— разберёте базовый синтаксис языка;
— создадите бота для Telegram, который умеет переводить голос в текст;
— сделаете бота умнее: «научите» его обрабатывать фотографии;
— узнаете, как парсить сайты — собирать информацию с веб-страниц в удобные таблицы;
— напишете сайт с помощью инструмента Flask.
В финале буткемпа вас ждёт прямой эфир, где вы сможете обсудить практические работы и задать вопросы спикеру.
Все участники получат в подарок полезные материалы с чек-листами, гайдами, скринкастами и другими бонусами.
Участвуйте в буткемпе уже сейчас!
58 382
58 382
Создание рекомендательных систем — один из ключевых навыков для специалистов в области DS/ML/DL.
Как быстро сделать рекомендательную систему для текстов? Узнайте на открытом уроке в OTUS 26 апреля в 20:00 мск.
На занятии мы:
🔹 Узнаем, как быстро сделать рекомендательную систему для текстов.
🔹 Поговорим об автоматизированной транскрибации с помощью современных нейросетевых моделей.
🔹 Рассмотрим задачу NER (поиска именованных сущностей) и поиска текстов.
Вы узнаете, как переводить звук в текст, как делать текст короче, искать похожие по смыслу и тематике тексты.
Спикер — Александр Брут-Бурляко, преподаватель-практик, DS-инженер в СБЕР Neurolab. Продолжить изучать рекомендательные системы возможно на курсе, доступном в рассрочку.
Перед мероприятием нужно пройти вступительный тест 👉 https://otus.pw/pbCA/
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru
58 382
🖥 Prompt Generator API
Простой API генератор промтов для Stable Diffusion / Midjourney / Dall-e на основе Python
API принимает первоначальную подсказку из нескольких слов и генерирует расширенную и подробную подсказку.Языковая модель обучена на 2 470 000 описательных подсказок Stable Diffusion
🖥 Github
@pythonl
58 382
+1Prettymaps
Небольшой набор функций Python для построения красивых карт на основе данных OpenStreetMap. Основан на библиотеках osmnx, matplotlib и shapely.
https://github.com/marceloprates/prettymaps
@pythol
58 382
Параллельное и асинхронное программирование развязывают руки разработчикам и усиливают их скиллы: помогают выдерживать нагрузки и писать эффективный код, не теряя скорости разработки — ни один крупный проект не обходится без них. Для тех, кто решил изучить принципы асинхронности в Яндекс Практикуме есть курс «Асинхронное программирование на Python». Курс подойдет вам, если:
• у вас есть опыт написания кода на Python;
• вы знакомы с принципами ООП и умеете их применять;
• вы умеете работать с консолью и Git, настраивать рабочее окружение;
• вы понимаете работу БД и SQL, знакомы с HTTP и REST.
На всех этапах вас будут сопровождать опытные разработчики: мы не дадим просесть по учёбе и поможем выкроить время на образование. Вы будете практиковаться на реальных кейсах и положите в портфолио работающие проекты. А карьерные консультации подготовят вас к разговору о повышении или помогут с поиском новой работы.
Записаться на курс можно здесь: https://practicum.yandex.ru/async-python/