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
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django
Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 58 473 подписчиков, занимая 2 248 место в категории Технологии и приложения и 10 301 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 58 473 подписчиков.
Согласно последним данным от 30 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -191, а за последние 24 часа — -26, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.03%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.00% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 527 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 755 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 21.
- 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 31 октября, 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.
58 473
Подписчики
-2624 часа
-1227 дней
-19130 дней
Архив постов
58 471
+2
«Ядро планеты Python»: большой интерактивный учебник по Python, который дополняет сообщество
Учебник охватывает основные темы Python, но коротко и достаточно ёмко, чтобы раскрыть специфику, удобство, красоту и силу этого языка.
Всё с кучей примеров и небольшими дорожными картами по каждой теме, а последнее изменение — меньше недели назад: https://github.com/amaargiru/pycore
#python
58 471
⚡ AstrBot – Мультиплатформенный LLM-чатбот
Готовый чатбот и фреймворк для интеграции LLM в различные мессенджеры (QQ, Telegram, WeChat и др.).
Поддерживает несколько популярных моделей и имеет встроенный WebUI. Описание проекта на китайском, лучше включите автоперевод в браузере, проект реально полезный, для тех, кто пилит ботов.
🖥 Github
@pythonl
58 471
⚡ ai-hedge-fund – -инструмен для анализа финансовых рынков на основе ИИ
Новый репозиторий от команды AI Hedge Fund, который включает в себя экспериментальные скрипты и модули для анализа финансовых данных с использованием Python.
git clone https://github.com/virattt/ai-hedge-fund.git
cd ai-hedge-fund
▪ Github
@pythonl58 471
💥 Почему ансамблирование — это must-have в ML?
Даже лучшие ML-модели не идеальны. Но что если можно усилить их точность, объединив несколько алгоритмов?
На открытом уроке разберём популярные методы ансамблирования:
- Бэггинг снижает дисперсию модели, делая её устойчивее
- Градиентный бустинг усиливает предсказания, обучая модели на ошибках
Вы узнаете, как эти методы повышают точность прогнозов, и разберёте их на практике.
📅 Встречаемся онлайн 17 марта в 18:00 мск. Открытый урок пройдёт в преддверии старта курса «Специализация Machine Learning», а все участники получат скидку на обучение.
➡️ Ссылка для регистрации: https://otus.pw/trnl/?erid=2W5zFHGPX7E
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
58 471
🖥 Groovy — это транспилер, преобразующий функции Python в их эквиваленты на JavaScript!
🌟 Он используется в библиотеке Gradio, позволяя разработчикам писать функции на Python, которые затем выполняются на стороне клиента как JavaScript, обеспечивая быструю работу. Groovy поддерживает подмножество стандартной библиотеки Python и некоторые специфические классы Gradio, с акцентом на подробное сообщение об ошибках при попытке транспиляции неподдерживаемого кода.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
58 471
🔥 Cloudflare Agents — это фреймворк, позволяющий создавать интеллектуальных, сохраняющих состояние агентов, которые функционируют на периферии сети, используя глобальную инфраструктуру Cloudflare!
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
58 471
Python-разработчики и не только, кто на челлендж?
Задача: за 4 дня собрать 4 работающих проекта.
Прокачайте навыки на бесплатном мини-курсе по Python-разработке и разберите реальные кейсы.
Он состоит из практики чуть менее, чем полностью. Вы создадите:
1️⃣ Бота для Telegram, который умеет переводить голос в текст — автоматизация в пару кликов
2️⃣ Бота для Telegram, который обрабатывает фотографии по команде
3️⃣ Парсер — чтобы вытаскивать инфу с сайтов
4️⃣ Веб-сайт (с помощью фреймворка Flask) — первый шаг в бэкенд
В общем, прокачаете навыки, освежите память и наверняка узнаете что-то новое.
Регистрируйтесь в Telegram-боте по ссылке: https://epic.st/29ImA?erid=2VtzqvXrSCW
🎁 А ещё подарки: персональная карьерная консультация, скидка 10 000 рублей на любой курс Skillbox и подборка полезных материалов.
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
58 471
🖥 Prefect — это фреймворк оркестрации рабочих процессов с открытым исходным кодом, предназначенный для создания надежных конвейеров обработки данных на Python!
💡 Он позволяет превращать Python-скрипты в производственные рабочие процессы с минимальными усилиями, обеспечивая автоматическое отслеживание состояния, обработку ошибок, планирование задач и мониторинг в реальном времени. С помощью Prefect вы можете строить динамические и устойчивые конвейеры данных, которые адаптируются к изменениям и восстанавливаются после сбоев.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
58 471
🖥 simplejson — это библиотека для Python, обеспечивающая простое, быстрое и расширяемое кодирование и декодирование JSON!
🌟 Она полностью написана на Python и не имеет внешних зависимостей, но включает необязательное C-расширение для повышения производительности. Поддерживает Python версии 3.3 и выше, а также имеет обратную совместимость с Python 2.5+.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
58 471
🖥 Preswald — это платформа, предназначенная для создания, развертывания и управления интерактивными приложениями для работы с данными!
💡 Она объединяет процессы сбора, хранения, преобразования и визуализации данных в одном легковесном и мощном SDK. Preswald позволяет разработчикам быстро создавать прототипы внутренних инструментов или развертывать полнофункциональные приложения, снижая сложность и затраты без ущерба для гибкости.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
58 471
🖥 Guillotina — это современная RESTful-платформа на основе Python, разработанная для эффективного управления большими объемами данных! Она построена с использованием asyncio, что обеспечивает высокую производительность и масштабируемость при работе с асинхронными операциями.
🔐 Лицензия: BSD-2
🖥 Github
@pythonl
58 471
🔍 Как повысить грейд и зарплату х2❔
1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_py_bot
2. Ответь на пару вопросов
3. Бронируй удобный слот на бесплатную индивидуальную встречу для тестирования
4. Сразу же на звонке узнаешь свой грейд и точки роста — на основе опыта менторов из бигтеха
Переходи в бота и записывайся на бесплатную диагностику 📂 @shortcut_py_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxduHWv
58 471
🖥 В этой статье объясняется, что такое OpenTelemetry и как интегрировать его в Django-приложение для мониторинга и трассировки запросов!
🌟 Автор рассказывает о ключевых компонентах OpenTelemetry, таких как метрики, логи и трассировки, а также демонстрирует установку и настройку инструментов для сбора данных.
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
58 471
🖥 Swifter — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для оптимизации применения функций к объектам DataFrame и Series в библиотеке pandas!
🌟 Она автоматически определяет наиболее эффективный способ выполнения операции, будь то векторизация, параллельная обработка с использованием Dask или стандартный метод apply.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
58 471
VDS — хардкор? Вы ещё не слышали про Bare Metal 😎
27 февраля эксперт облачного провайдера Cloud․ru Евгений Константинов расскажет:
😶🌫️что это за технология;
😶🌫️чем Bare Metal отличается от виртуальных машин;
😶🌫️какой путь мы прошли при создании нашего сервиса Evolution Bare Metal.
Это не просто вебинар, а демо. Вам покажут, как использовать технологию эффективно, и ответят на все вопросы.
Зарегистрироваться можно здесь 👈
58 471
🖥 Guillotina — это современная RESTful-платформа на основе Python, разработанная для эффективного управления большими объемами данных! Она построена с использованием asyncio, что обеспечивает высокую производительность и масштабируемость при работе с асинхронными операциями.
🔐 Лицензия: BSD-2
🖥 Github
@pythonl
58 471
⚡️ Челлендж: 12 IT-проектов за 12 месяцев — попробуй сам!
Собрали крутые кейсы, для тех, кто хочет запустить свой первый IT-продукт, но не знаете, с чего начать, присмотрись к комьюнити инди-хакеров, которые тестируют простой, но эффективный подход:
✅ Разработка + запуск за 1 месяц
✅ Минимальные вложения (средний бюджет на продвижение — $150)
✅ Честный разбор: что сработало, а что — нет
Вот несколько примеров их проектов:
👉 Кейс о генераторе картинок – американцы платят $40, хотя есть бесплатные аналоги. Разработка заняла 4 недели.
👉 Темная тема с тарифами от $5 до $99 – 2 недели работы, пассивный доход, сравнимый с зарплатой разработчика.
👉 Что бывает, если пилить сложный продукт 2 года без теста на рынке – не повторяй эту ошибку!
👉 Математическое приложение, которое через 4 месяца вышло на $1200/месяц – всего за 30 дней разработки.
👉 Бот для фотокниг, который принес 1 700 000 рублей – кейс с разбором ошибок и удачных решений.
💡 Что полезного можно взять из их опыта?
1️⃣ Метод быстрого запуска: как сделать рабочий продукт за 1 месяц.
2️⃣ Эффективное продвижение: как привлечь тысячи пользователей без больших бюджетов.
Здесь можно следить за быстрыми запусками и, возможно, попробовать создать свой продукт! 🚀
58 471
🖥 ScrapeServ — это API, который принимает URL и возвращает файл с данными веб-сайта и его скриншотами!
🌟 Он разработан для запуска в Docker-контейнере и использует браузерные технологии для обработки JavaScript на страницах. Среди возможностей ScrapeServ — прокрутка страницы с созданием скриншотов различных разделов, автоматическая обработка перенаправлений и корректная работа с ссылками на загрузку файлов. Задачи обрабатываются в очереди с настраиваемым распределением памяти, обеспечивая эффективное использование ресурсов.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
58 471
Кластеризация временных рядов: хаос или скрытые паттерны?
Финансовые данные, сенсоры, котировки акций — данные приходят потоком, но как выявить закономерности и сгруппировать их правильно? Стандартные методы не работают, а временные ряды ведут себя слишком нестабильно.
Разбираем на открытом вебинаре «Кластеризация временных рядов» 5 марта в 20:00 (мск):
- Изучим метрику DTW (Dynamic Time Warping)
- Разберём методы понижения размерности
- Найдём связи в котировках акций на реальных данных
Всем участникам — скидка на большое обучение «Machine Learning. Professional».
➡️ Регистрируйтесь, чтобы не пропустить: https://otus.pw/iIy6/?erid=2W5zFJUDfeQ
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
58 471
🔥 ERD Lab — это бесплатный онлайн-инструмент, предназначенный для профессионального проектирования и визуализации баз данных с использованием диаграмм "сущность-связь" (ERD)!
Он позволяет импортировать существующие SQL-скрипты или создавать новые базы данных без необходимости писать код, что упрощает процесс разработки и документирования структур данных.
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
