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 58 425 подписчиков, занимая 2 244 место в категории Технологии и приложения и 10 303 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 58 425 подписчиков.
Согласно последним данным от 01 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -234, а за последние 24 часа — -37, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.02%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.07% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 517 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 792 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 20.
- 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 02 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.
58 425
Подписчики
-3724 часа
-1687 дней
-23430 дней
Архив постов
58 424
🖥 Stay Undetected While Scraping the Web
Как легко отправлять HTTP-запросы, имитирующие работу браузера
Имитируйте данные браузера при скрейпинге веб-сайтов, чтобы остаться незамеченным
- Маскируйте TLS-отпечатки запросов с помощью пакета curl_cffi
- Автоматическое извлечение метаданных из HTML-ответов, включая заголовок страницы, описание, автора и многое другое.
- Легко конвертируйте HTML-ответы в объекты lxml и BeautifulSoup.
pip install stealth_requests
📌 Github
@pythonl
58 424
58 424
🖥 Множества в Python - это мощный инструмент, который может значительно повысить эффективность вашего кода. Вот почему множества так полезны:
🔹 Множества автоматически устраняют дубликаты
🔹 Проверка принадлежности в наборах происходит молниеносно
🔹 Легко выполнять операции объединения, пересечения и разности
@pythonl
58 424
🏆 Российский AutoML побеждает на международной арене
Команда “LightAutoML testers” победила в международном соревновании Kaggle AutoML Grand Prix! Наши ребята: Александр Рыжков, Дмитрий Симаков, Ринчин Дамдинов и Иван Глебов с помощью решений на основе LightAutoML обошли известных конкурентов по индустрии, включая команды из Amazon и H2O!
🚀 LightAutoML - бесплатный и открытый инструмент
Ключом к успеху стала open-source библиотека LightAutoML (LAMA), которая автоматизирует построение моделей машинного обучения. Благодаря использованию библиотеки ускоряется построение моделей и, зачастую, повышается качество. Инструмент подойдет как новичкам, так и профессионалам - решение можно получить как в несколько строк, так и с полной кастомизацией.
🌍 Kaggle AutoML Grand Prix 2024
Это - онлайн соревнование, приуроченное к ежегодной международной конференции International Conference on Automated Machine Learning, которая в этом году пройдет в Париже. Соревнование проходило на Kaggle (самой масштабной мировой платформе для соревнований по анализу данных) в 5 этапов, в каждом из которых было необходимо создать качественную модель машинного обучения всего за 24 часа.
🎓 Делимся опытом
Хотите узнать секреты победителей? Не пропустите вебинар, где команда расскажет о своих решениях и ответит на ваши вопросы! Он пройдет в 17:30 уже сегодня в канале @lightautoml!
58 424
58 424
K2 Cloud и PiterPy2024 — бесплатный день конференции для питонистов.
Ребята из K2 Cloud помогли организовать Community Day для python-разработчиков. 18 сентября ты сможешь бесплатно послушать часть докладов конференции PiterPy: от мастерства карьерного роста до хитростей асинхронного программирования. Для участия нужно только зарегистрироваться.
Подробнее на сайте
58 424
🖥 С помощью библиотек, pdfplumber и gTTS Вы можете создать аудиокнигу всего за несколько строк кода! 🚀
@pythonl
58 424
📚 Справочник-шпаргалка по методологиям и паттернам на Python
Это обширный гайд на «Хабре», который расскажет о:
▪паттернах (порождающих, структурных, поведенческих);
▪разработке через тестирование (TDD);
▪разработке, основанной на описании поведения (BDD);
▪предметно-ориентированном проектировании (DDD).
🔗 Ссылка
@machinelearning_interview
58 424
58 424
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pro_python_code
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/devOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Linux: t.me/linuxacademiya
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
💼 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
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
58 424
🔎 Разведочный анализ данных, c помощью одной строки кода
Разведочный анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA) — это выявление скрытой информации в наборе данных.
sweetviz — библиотека, которая предоставляет важную информацию о наборе данных без написания большого количества кода.
pip install sweetviz
➡️ Читать дальше
🖥 Github
@pythonl58 424
✂️ CSV Trimming
CSV Trimming - это Python пакет , предназначенный для очистки кривых CSV - таких, которые вы получаете при паркинге сайтов, устаревшими системами или плохо собранными данными и преобразовании их в чистые, хорошо отформатированные CSV с помощью всего одной строки кода.
Нет необходимости в сложных настройках или больших языковых моделях.
pip install csv_trimming
Python
import pandas as pd
from csv_trimming import CSVTrimmer
# Load your csv
csv = pd.read_csv("tests/documents/noisy/sicilia.csv")
# Instantiate the trimmer
trimmer = CSVTrimmer()
# And trim it
trimmed_csv = trimmer.trim(csv)
# That's it!
58 424
Бесплатные доклады PiterPy 2024 для всех на Community Day
18 сентября стартует PiterPy 2024. Часть докладов первого дня в онлайне будет доступна всем желающим бесплатно — нужно только зарегистрироваться 🔥
Благодаря Community Day любой желающий может бесплатно поучаствовать в конференции и перенять часть знаний и опыта спикеров. Новые участники оценят формат и контент, а те, кто давно не участвовал в PiterPy, — освежат воспоминания и вновь почувствуют себя частью комьюнити.
Посмотрите, что входит в программу Community Day.
Все эти доклады и активности — для вас! Регистрируйтесь до 18 сентября, включительно.
Если хотите посмотреть все доклады и посетить офлайн-часть конференции лично — еще есть время приобрести билет за счет компании или купить его самостоятельно.
Промокод
DJANGO даст 15% скидку на билет «Для частных лиц».
Уверены, что точно увидимся на PiterPy 2024 💜
Реклама. ООО «Джуг Ру Груп». ИНН 780134144658 424
+1
🪐 Mapping The Solar System
Код, данные и инструкции для построения карт орбит астероидов в Солнечной системе.
Этот репозиторий содержит пошаговое руководство по созданию карты Солнечной системы с использованием открытого кода и данных NASA. Программные инструменты: Python 3.7.1, NASA HORIZONS, Illustrator CC 2019 и Photoshop CC 2019.
• Github
@pythonl
