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

Сеть:Machinelearning Россия10 256 Технологии и приложения2 209...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 60 010 подписчиков, занимая 2 209 место в категории Технологии и приложения и 10 256 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 60 010 подписчиков.

Согласно последним данным от 10 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -595, а за последние 24 часа — -15, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.91%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.31% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 148 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 986 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 @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 11 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.

60 010

Подписчики

-1524 часа

-1277 дней

-59530 день

4 148

Просмотры поста

~ 1 98624 часа

~ 2 48148 часов

6.91%

Коэффициент вовлеченности

~ 1

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

60 010

🖥 Distilabel — фреймворк Python для создания синтетических данных для AI и не только для этого — pip install distilabel --upgrade Помимо создания синтетических данных, Distilabel помогает организовать сложные конвейеры обработки данных; эти конвейеры могут содержать любое количество разных шагов. 🖥 GitHub 🟡 Доки @pythonl

60 010

⚡️Хочешь разработать решение технологического кейса для внедрения в работу НКО? Тогда регистрируйся на Smart Social: Хакатон! 🏆Гранты на 1 200 000 рублей! Smart Social: Хакатон – это командное соревнование для программистов, дизайнеров, менеджеров, аналитиков и других IT-специалистов, которые в сжатые сроки решают технологическую задачу. 👨‍💻Кейсы: - Сервис для онлайн-записи на музейные мероприятия; - Телеграм-бот для быстрого сбора, передачи и выгрузки информации для участников проекта "Накорми"; - Приложение для туристических маршрутов; - Инструмент для анонимизации документов пользователей сервиса «Просто спросить»; - Алгоритм для систематизации архивных материалов; - Приложение-путеводитель по музею. 📆Даты хакатона: C 10 по 18 Июня 2024 г 📍Формат: Онлайн/Офлайн 🔥Дедлайн регистрации: 6 Июня, 23:59 (МСК) Не нашел для себя задачу? Смотри еще кейсы по ссылке: https://tglink.io/85445a9e0b4c 🚀Сделай Добро – помоги НКО!

60 010

🖥 Marker — Python-утилита для быстрого и точного преобразования PDF в MD — pip install marker-pdf Процесс преобразования PDF при помощи Marker состоит из таких шагов: — извлечение текста, при необходимости использование OCR (эвристические методы, Surya, Tesseract) — определение макета страницы и порядка чтения (Surya) — подготовка и форматирование каждого блока (эвристика, Texify) — объединение блоков и постобработка полного текста (Heuristics, Pdf_postprocessor) Marker использует ML-модели только там, где это необходимо, что повышает скорость и точность Пример использования: marker_single /path/to/file.pdf /path/to/output/folder --batch_multiplier 2 --max_pages 10 --langs English 🖥 GitHub 🟡 Пример использования @pythonl

60 010

⭐️ Сравниваем DBSCAN и OPTICS Поговорим сегодня о 2 популярных алгоритмах кластеризации — DBSCAN и OPTICS, посмотрим их особенности и сравним Поехали! https://habr.com/ru/articles/818889/ @pythonl

60 010

🖥 Шпаргалка по Python, в которой собраны небольшие скрипты для решения повседневных задач Вот, кстати, некоторые из них: — добавить файл sample.txt к архиву .tar.gz:


import tarfile
with tarfile.open('sample.tar.gz', 'w:gz') as tar:
    tar.add('sample.txt')

— понятный вывод различий между строками


import difflib
diff = difflib.ndiff('one\ntwo\nthree\n'.splitlines(keepends=True),
                     'ore\ntree\nemu\n'.splitlines(keepends=True))
print(''.join(diff))

📎 Шпаргалка @pythonl

60 010

🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 12-13 июня в 19:00 мск. О перспективах направления Python и многом другом расскажет Грегори Салиба, старший разработчик ЭквантаЛаб с опытом в разработке более 3 лет. На вебинаре вы: ☑️ Самостоятельно напишете Telegram-бота с карточными мини-играми. ☑️ Познакомитесь с синтаксисом языка и сферами его применения. ☑️ Поймете как продолжить обучение, какие навыки потребуются, чтобы стать backend-разработчиком на Python. ☑️ Узнаете, чего ждут работодатели от junior-разработчиков и что делать, чтобы найти работу без опыта. 🎁 Приятные бонусы: полезный гайд для начинающего Python-разработчика и гайд о сленге в IT всем участникам интенсива!

60 010

🖥 geemap — библиотека Python для интерактивного геопространственного анализа и визуализации с помощью Google Earth Engine — pip install geemap Библиотека geemap Python создана на базе ipyleaflet и ipywidgets и позволяет пользователям анализировать и визуализировать наборы данных Earth Engine в интерактивном режиме в среде, основанной на Jupyter. 🖥 GitHub @pythonl

60 010

⚡️ ЛУЧШИЕ БЕСПЛАТНЫЕ Курсы и Книги для изучения МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ. https://www.youtube.com/watch?v=j0BrMPgrCuo @bigdatai

60 010

🖥 DeepChem — демократизация Deep Learning для открытия лекарств, квантовой химии, материаловедения и биологии — pip install deepchem DeepChem предоставляет отличный набор open-source инструментов, который демократизирует использование Deep Learning для открытия лекарств, материаловедения, квантовой химии и биологии. 🖥 GitHub 🟡 Туториалы 🟡 Модели Deep Learning от DeepChem @pythonl

60 010

🖥 PDM — современный менеджер пакетов и зависимостей Python, поддерживающий последние стандарты PEP — curl -sSL https://pdm-project.org/install-pdm.py | python3 - PDM — это инструмент управления зависимостями и пакетами Python нового поколения. Если вам не хватает чего-то в Pipenv или Poetry, вероятно, вам подойдёт PDM. 🖥 GitHub 🟡 Доки @pythonl

60 010

🖥 Repo2txt — утилита на Python, которая позволяет сохранить любой репозиторий в виде текстового файла Repo2txt может пригодиться для интеллектуального анализа текстов или обучения LLM. При написании Repo2txt автор не использовал сторонние зависимости и уместил всё в один файл. Для лучшей производительности применяется многопоточность. Кроме того, Repo2txt учитывает файлы в .gitignore, чтобы исключать их из вывода, поддерживается вывод двоичных файлов (аудио, изображений). Сам исходный файл понятен человеку и может легко токенизироваться для обучения моделей. Кроме возможности обучать на полученных данных нейросети, разработчик приводит и другие сценарии использования Repo2txt: — анализ данных; — резервное копирование; — локальное версирование. Сперва утилиту необходимо скачать, локально клонировав исходный репозиторий. После этого для копирования репозиториев надо выполнить файл main.py с указанием пути к репозиторию и флагами: — -d, --directory — путь к каталогу (обязательно). — -t, --tree — вывод дерева репозитория (без содержимого файлов, отключен по умолчанию). — -e, --embed — включить дерево в начале вывода. — -b, --binary — ключить двоичные файлы (отключен по умолчанию). — -g, --gitignore — использовать .gitignore для исключения файлов. — -i, --ignore — можно через запятую указать дополнительный шаблон для исключения файлов. — -o, --output — имя файла на выходе. 🖥 GitHub @pythonl

60 010

🖥 PyTorch-Ignite — библиотека Python, помогающая гибко и прозрачно обучать и оценивать нейросети в PyTorch — pip install pytorch-ignite Особенности PyTorch-Ignite: — позволяет запускать любые обработчики на любые встроенные или кастомные события — даёт возможность устанавливать контрольные точки, делать раннюю остановку, выполнять профилирование, планирование параметров и многое другое — позволяет без проблем подключать дополнительные CPU, GPU и TPU — имеет 50+ метрик, позволяющих легко оценивать модели — бесшовно интегрируется с Tensorboard, MLFlow, WandB, Neptune 🖥 GitHub 🟡 Доки 🟡 Google Colab для экспериментов @pythonl

60 010

🖥 Pyre — отличная библиотека для добавления статической типизации в Python (а вернее проверки типов)

sudo apt-get install python3 python3-pip python3-venv watchman
pip install pyre-check

Особенности Pyre: — эффективно работает на больших кодовых базах с миллионами строк Python. — может отмечать ошибки типов интерактивно в терминале или в рантайме в IDE — следует стандартам PEPs 484, 526, 612, активно развивается и постоянно улучшается — Pyre поставляется с Pysa, инструментом статического анализа, ориентированным на безопасность 🖥 GitHub 🟡 Доки @pythonl

60 010

🖥 Как легко вырезать фон на изображении с помощью Python

# pip install rembg pillow

from rembg import remove
from PIL import Image

input_path = "in.png"
output_path = "out.png"

input = Image.open(input_path)
output = remove(input)
output.save(output_path)

Перед началом ставим rembg и pillow, конечно же В процессе подтянется моделька https://github.com/danielgatis/rembg/releases/download/v0.0.0/u2net.onnx @pythonl

60 010

🖥 Dataherald — движок для преобразования естественного языка в запросы SQL Позволяет создать API, чтобы получать ответы на вопросы по БД; при этом вопросы можно будет задавать на простом английском языке. 🖥 GitHub 🟡 Доки @pythonl

60 010

🖥 PyRIT — библиотека Python для оценивания безопасности LLM

conda create -y -n <environment-name> python=3.11
pip install pyrit

PyRIT автоматизирует задачи AI Red Team, помогает выявлять такие нарушения безопасности, как неправомерное использование LLM, нарушение конфиденциальности — в общем позволяет проактивно находить риски в ИИ-системах. 🖥 GitHub 🟡 How-to гайд для PyRIT @pythonl

60 010

⭐️ LM-Studio. Запускаем у себя на ПК АНАЛОГ GPT. Генерируем Flask приложение с помощью ИИ. https://www.youtube.com/watch?v=bsbW8UoA0zA @data_analysis_ml

60 010

🖥 Celery — open-source распределенная очередь задач, написанная на Python — pip install -U Celery Celery — это гибкая и надежная распределенная система для обработки огромного количества сообщений. Ориентирована на обработку в реальном времени, а также поддерживающает планирование задач. Для отправки и получения сообщений Celery требуется решения типо RabbitMQ и Redis. Помимо полноценной поддержки RabbitMQ и Redis есть и поддержка множества других экспериментальных решений, включая использование SQLite для локальной разработки. Celery может работать на одной машине, на нескольких машинах или даже в разных ЦОДах. В дополнение к Python-версии существуют node-celery и node-celery-ts для Node.js, а также PHP-клиент. 🖥 GitHub 🟡 Доки @pythonl

60 010

🖥 Rich — библиотека Python для отображения текста в терминале с поддержкой цвета, разных стилей и форматирования — pip install rich Rich позволяет сделать CLI-утилиты более информативными и удобными в использовании. Также поддерживает подсветку синтаксиса структур данных. Rich работает везде — в macOS, Linux и Windows. 🖥 GitHub 🟡 Доки @pythonl

60 010

🖥 Python-скрипт для озвучивания PDF

# Importing necessary libraries
import PyPDF2
import pyttsx3

# Prompt user for the PDF file name
pdf_filename = input("Enter the PDF file name (including extension): ").strip()                        

# Open the PDF file
try:
    with open(pdf_filename, 'rb') as pdf_file:

        # Create a PdfFileReader object
        pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)

        # Get an engine instance for the speech synthesis
        speak = pyttsx3.init()        

        # Iterate through each page and read the text
        for page_num in range(len(pdf_reader.pages)):
            page = pdf_reader.pages[page_num]
            text = page.extract_text()
            if text:
                speak.say(text)
                speak.runAndWait()       

        # Stop the speech engine
        speak.stop()      
        print("Audiobook creation completed.")

except FileNotFoundError:
    print("The specified file was not found.")

except Exception as e:
    print(f"An error occurred: {e}")

@pythonl