Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Python/ django
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 60 005 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 60 005 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.
pip install --user opencv-python insightface matplotlib
# скачай 'inswapper_128.onnx' отсюда 'clck.ru/36ct6v' и закинь в папку с кодом
import cv2
import insightface
from insightface.app import FaceAnalysis
import matplotlib.pyplot as plt
app = FaceAnalysis(name='buffalo_l')
app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640))
swapper = insightface.model_zoo.get_model('inswapper_128.onnx')
def swap_faces(img):
img = cv2.imread(img)
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 5))
ax.imshow(img[:,:,::-1])
ax.axis('off'); plt.show()
faces = app.get(img)
face1, face2 = faces[0], faces[1]
imgnew = img.copy()
imgnew = swapper.get(imgnew, face1, face2, paste_back=True)
imgnew = swapper.get(imgnew, face2, face1, paste_back=True)
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 5))
ax.imshow(imgnew[:,:,::-1])
ax.axis('off'); plt.show()
return imgnew
swap_faces('ТУТ ТВОЁ ИЗОБРАЖЕНИЕ')
@pytholpip install PyPDF2
Вы можете легко объединить PDF-файлы, используя приведенный Ввше код. Просто замените имена в списке pdf-файлов на имена pdf-файлов, которые вы хотите объединить (если они находятся в том же каталоге, что и ваш Python-скрипт), или на ссылки на pdf-файлы.
@pythonl
Розыгрыш призов
4 подписок Telegram Premium на 3 месяцев
Дата объявления победителей
pip install tarsier
@pythonl