Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
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📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django
Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 60 007 подписчиков, занимая 2 206 место в категории Технологии и приложения и 10 253 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 60 007 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.
60 007
Подписчики
-1524 часа
-1277 дней
-59530 день
Архив постов
60 005
Станьте специалистом широкого профиля в работе с данными — научитесь разрабатывать архитектуру данных на курсе Яндекс Практикума.
За 6,5 месяцев мы научим:
◾️ проектировать хранилища и пайплайны;
◾️ использовать инструменты DE: оркестраторы, контейнеры и не только;
◾️ работать со стриминговой обработкой данных и облачными хранилищами;
◾️ создавать хранилища Data Warehouse и Data Lake.
→ Курс для специалистов с опытом. Пройдите вводное тестирование бесплатно.
60 005
60 005
🐍 Не просто сложно, а очень сложно... пройти хардкорный тест по Python от OTUS.
Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «Python Developer. Professional» от OTUS.
🔹На обучении вас ждет продвинутые темы и практика на «боевых» задачах уровня Middle+
🔹Проектная работа, которой можно показать свой уровень на собеседовании
Овладейте лучшими практиками и навыками Python для уверенного карьерного роста
✔️ Проверьте формат обучение на открытом уроке 23 января — FastAPI в действии: быстрое создание API для веб-приложений
👉 Пройти тест
https://otus.pw/4DCv/?erid=LjN8KEVoA
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
60 005
🖥 A curated collection of awesome Python scripts from basic to advance with automation task scripts.
Коллекция полезных скриптов на Python от базовых до продвинутых со скриптами автоматизации.
▪Github
▪10 скриптов Python для автоматизации 2024.
@pythonl
60 005
🖥 Open-source library in Python that will help you build dashboards in a breeze
Блокноты Jupyter отлично подходят для изучения данных.
Но не так хороши для визуализации данных.
Вот библиотека с открытым исходным кодом на Python, которая поможет вам быстро создавать информативные и красивые.
pip install panel
▪Github
@pythonl60 005
🖥 in Python you can use
get_close_matches() from the difflib module to return a list of the best “good enough” matches.
В #Python вы можете использовать get_close_matches() из модуля difflib, чтобы вернуть список лучших совпадений.
@pythonl60 005
60 005
📢 Introducing CRUXEval, a benchmark to measure Python code execution!
CRUXEval - это новый бенчмарк, состоящий из 800 функций Python для тестирования кода.
🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/cruxeval
🏠Homepage: https://crux-eval.github.io
📜Paper: http://crux-eval.github.io/paper/cruxeval.pdf
🏆Leaderboard: https://crux-eval.github.io/leaderboard.html
🔎Sample Explorer: https://crux-eval.github.io/demo.html
📊HF Dataset: https://huggingface.co/datasets/cruxeval-org/cruxeval
@pythonl
60 005
❗️Как развиваться Python-разработчику?
Наращивать объем знаний и навыков. За этим приходите на вебинар, приуроченный к старту онлайн-курса «Python Developer. Professional» в OTUS.
✅ На вебинаре речь, конечно же, пойдет про SOLID, о котором так любят спрашивать на собеседованиях.
🔹Мы пройдемся по каждой букве в отдельности с примерами кода и описанием, не забыв про актуальность и применимость в мире Python разработки
Встречаемся 10 января в 20:00 мск, занятие будет приурочено к старту курса «Python Developer. Professional».
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ для регистрации на открытый урок
https://otus.pw/dDsT/?erid=LjN8KA2J8
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
60 005
🧑✈️ GPT PILOT
It's a dev tool that writes scalable apps from scratch.
Только что открыл для себя GPT Pilot. На Github у него почти 20 тысяч звезд.
Это инструмент для разработчиков, который пишет масштабируемые приложения с нуля.
Просто опишите свое приложение, и GPT Pilot сделает следующее:
1. Задаст правильные вопросы
2. Создаст продукт и технические требования
3. Настроит среду
4. Поможет написать приложение шаг за шагом.
Вам остается только проверять готовый код.
▪Github
@pythonl
60 005
🖥 The updated versions of Python Cheat Sheets are here.
Обновленные версии большой Python Шпаргалки.
@pythonl
60 005
60 005
60 005
🖥 The `concurrent.futures` module wraps both threading and multiprocessing, which makes the interfaces even nicer.
Python предоставляет вам возможность создавать пулы процессов. Вы можете создавать их с помощью модуля Python `
threading` или модуля `concurrent.futures`.
Модуль `concurrent.futures` оборачивает и потоки, и многопроцессорность, что делает их интерфейсы еще более приятными.
@pythonl60 005
🖥 The dataclass decorator automatically adds generated special methods such as
__init__() and __repr__() to user-defined classes.
Вы уже пробовали использовать dataclass в Python?
Декоратор dataclass автоматически добавляет сгенерированные специальные методы, такие как `__init__()` и `__repr__()` в ваши классы.
@pythonl60 005
🎄 Happy New Year 2024 using Python
Поздравление с Новым 2024 годом с помощью Python.
@pythonl
60 005
💼 Y'ORG
Y'ORG объединяет большин языковые модель с Jupyter Notebook для выполнения различных задач.
Цель Y'ORG - предоставить удобный интерактивный способ (1) изучения кода, (2) составления планов и задач для работы, (3) написания кода и добавления новых функций. Он также помогает ученым и аналитикам (4) проводить анализ данных и (5) создавать полноценные отчеты.
▪ Github
@pythonl
60 005
Все для изучения Data Science
Собрали все что потребуется для изучения data science
👉 Data Science | Machinelearning - канал для изучения data science и machinelearning
👉 Python - канал для изучения python и его аспектов связанных с data science.
Добро пожаловать!
60 005
🖥
class difflib.SequenceMatcher: This module provides classes and functions for comparing sequences.
Этот модуль предоставляет классы и функции для сравнения последовательностей. Он может быть использован, например, для сравнения файлов и может выдавать информацию о различиях в файлах в различных форматах, включая HTML, контекстные и унифицированные диффы. Для сравнения каталогов и файлов см. также модуль filecmp.
https://docs.python.org/3/library/difflib.html
@pythonl