Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Python/ django
Открыть в Telegram
по всем вопросам @haarrp @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 59 997 подписчиков, занимая 2 202 место в категории Технологии и приложения и 10 246 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 59 997 подписчиков.
Согласно последним данным от 11 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -568, а за последние 24 часа — -5, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.98%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.11% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 188 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 867 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 22.
- 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 @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 12 июня, 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.
59 997
Подписчики
-524 часа
-1167 дней
-56830 день
Архив постов
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
@pythonl59 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
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
+9😲 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
59 997
+8📈 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()
@pythonl59 997
+3🖥 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
@pythonl59 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
@pythonl59 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
@pythonl59 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
@pythonl59 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
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.ru59 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