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 58 382 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 58 382 подписчиков.
Согласно последним данным от 04 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -248, а за последние 24 часа — -10, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.91%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.11% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 452 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 813 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 17.
- 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 05 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.
58 382
Подписчики
-1024 часа
-1547 дней
-24830 дней
Архив постов
58 381
Python’s with Statement and Context Managers
https://www.blog.pythonlibrary.org/2021/04/07/pythons-with-statement-and-context-managers/
@pythonl
58 381
OverflowError: Python int too large to convert to C long
https://www.pythonpool.com/overflowerror-python-int-too-large-to-convert-to-c-long-solved
@pythonl
58 381
Вы уже зарегистрировались на about:cloud — ML& AI ’21?
Если нет, то самое время, еще есть места в оффлайне
https://cloud.yandex.ru/events/363
📆 Когда
Вечером в понедельник, 31 мая.
📍 Где
Оффлайн (офис Яндекса в Москве) + онлайн
❓О чем
about:cloud — ML& AI — это митап Yandex.Cloud об искусственном интеллекте и облачных технологиях. В этот раз будем говорить про Data Science и ML-разработку.
3 ключевых доклада вечера
🔁 Как выглядит полный цикл современного машинного обучения в облаке или DataSphere для пользователей Colab
✔️ ML-разработка для Enterprise. Главные фичи и возможности для крупного бизнеса
🎙 Yandex SpeechKit, который живет в DataSphere: как мы обучаем голосовые модели
Регистрация и подробности
👉🏻 https://cloud.yandex.ru/events/363
58 381
Learning about Python Conditional Import
https://www.pythonpool.com/python-conditional-import/
@pythonl
58 381
Creating a REST API in Python with Django
https://stackabuse.com/creating-a-rest-api-in-python-with-django/
@pythonl
58 381
Dictionary Comprehension in Python
https://www.pythonforbeginners.com/dictionary/dictionary-comprehension-in-python
@pythonl
58 381
Хотите быстро прокачаться в разработке на Django и освоить его на профессиональном уровне?
Участвуйте в "Лаборатория Django-разработки" от школы Thinknetica. Это полностью практический способ освоения Django. За 8 недель вы разработаете серьезный проект с code-review от Senior наставника и прокачаетесь больше, чем за полгода самостоятельно.
Старт потока уже 24 мая!
Интересно? Узнай все подробности по кнопке ниже
Подробнее
58 381
Neural-network-from-scratch
Github: https://github.com/Joaomlg/neural-network-from-scratch
Code: https://github.com/Joaomlg/neural-network-from-scratch/archive/refs/heads/main.zip
@pythonl
58 381
Погрузитесь в продвинутые инструменты Machine Learning!
Начните обучение уже 27 мая с демо-занятия «О чем говорят депутаты или тематическое моделирование Госдумы».
На занятии вы проанализируете открытые данные при помощи ML. Узнаете, о чем за последние 20+ лет говорили депутаты российских партий, как можно по топикам выступлениям проследить за изменениями, происходившими в обществе и при чём здесь лемматизация и когерентность.
Демо-занятие является частью онлайн-курса «Machine Learning. Advanced» в OTUS, где вас ждет еще больше увлекательных проектов и полезнейших технологий.
Для регистрации на урок пройдите вступительный тест https://otus.pw/1Xxz/
58 381
Python Webscraper Regex
https://blog.finxter.com/python-regex-tutorial/
Ru: https://dev-gang.ru/article/python-regex-superpower-7xqe9zqzek/
@pythonl
58 381
How to download youtube video as audio using python
https://kalebujordan.dev/how-to-download-youtube-video-as-audio-using-python/
@pythonl
58 381
🐍Какие навыки нужны Python-разработчику на Middle+ уровне?
18 мая Станислав Ступников, эксперт с 6-летним опытом промышленной разработки, поделится своим опытом и раскроет, что 2021 году ожидают работодатели от специалистов backend-разработки на Python.
⚡️Станислав расскажет, какие навыки позволят выделиться из толпы и обеспечить себе карьерный рост, а также представит программу онлайн-курса «Python Developer. Professional».
👉🏻Зарегистрируйтесь, чтобы участвовать в трансляции и задать свои вопросы эксперту: https://otus.pw/COdc/
58 381
Use Selenium wait for page to load with Python
https://www.lambdatest.com/blog/selenium-wait-for-page-to-load/
@pythonl
58 381
Как добиться, чтобы модели Machine Learning приносили пользу?
Научитесь делать код модели удобным и поддерживаемым с помощью пайплайнов. 24-25 мая OTUS приглашает на открытый интенсив «Деплой ML модели: от грязного кода в ноутбуке к рабочему сервису». В первый день вы разберетесь, как сохранять обученные модели на диск и развернуть модель в качестве микросервиса. Всё это позволит перейти от набросков в ноутбуке к приносящему пользу сервису. Во второй день вы превратите чужой код модели в работающий микросервис.
После интенсива вы сможете продолжить обучение на онлайн-курсе «Machine Learning. Professional» по спец.цене.
Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/wj3l/
58 381
Converting an Image to ASCII with Python
https://www.blog.pythonlibrary.org/2021/05/11/converting-an-image-to-ascii-with-python/
Code: https://gist.github.com/tonybaloney/decd142c20ce19ba23e80235e56676d4
@pythonl
58 381
Asynchronous Tasks with Celery in Python
https://www.thepythoncode.com/article/async-tasks-with-celery-redis-and-flask-in-python
Code: https://www.thepythoncode.com/code/async-tasks-with-celery-redis-and-flask-in-python
@pythonl
58 381
Готовы прокачивать свои навыки Machine Learning?
Тогда ждем вас 17 мая на демо-занятии «Кластеризация временных рядов» в OTUS.
Вместе с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist и автором онлайн-курса «Machine learning. Advanced», вы разберете интереснейшую задачу, связанную с временными рядами.
Можно ли найти похожие друг на друга по динамике финансовые активы на бирже, как сгруппировать пользователей по их поведению, кто подставил кролика Роджера? Ответы на некоторые из этих вопросов получим на занятии.
Для участия пройдите вступительный тест https://otus.pw/VkcC/
58 381
GRASP Controller pattern in Python
https://breadcrumbscollector.tech/grasp-controller-pattern-in-python/
@pythonl
58 381
How to Create a Chrome Plugin using Python
https://morioh.com/p/0e3b33fe9851
Ru: https://dev-gang.ru/article/kak-sozdat-plagin-chrome-s-pomosczu-python-8zd9qvtwao/
@pythonl
