[PYTHON:TODAY]
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала [PYTHON:TODAY]
Канал [PYTHON:TODAY] (@python2day) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 63 387 подписчиков, занимая 2 044 место в категории Технологии и приложения и 9 381 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 63 387 подписчиков.
Согласно последним данным от 04 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -299, а за последние 24 часа — -20, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 13.49%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 7.45% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 8 552 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 4 720 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 52.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как github, soft, install, pip, docker.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
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.
FastAPI - это молодой, но надежный фреймворк, который использует преимущества новых функций Python в чистом дизайне. Как следует из названия, FastAPI действительно быстр, конкурируя с аналогичными фреймворками на таких языках, как Golang. Автор Билл Любанович рассказывает о тонкостях разработки FastAPI с помощью практических руководств по различным темам, таким как формы, доступ к базе данных, графика, карты и многое другое, которые выведут вас за рамки основ. В эту книгу также включены практические руководства, которые помогут вам быстро освоить RESTful API, проверку данных, авторизацию и производительность. Благодаря сходству с такими фреймворками, как Flask и Django, вам будет легко начать работу с FastAPI. Из этой книги вы узнаете: 🌵 Как создавать веб-приложения с помощью FastAPI 🌵 Разберетесь в различиях между FastAPI, Starlette и pydantic 🌵 Изучите две функции, отличающие FastAPI: асинхронные функции и проверку типов данных 🌵 Изучите новые возможности Python 3.8+, особенно аннотации типов 🌵 Разберитесь в различиях между sync и async Python 🌵 Узнаете, как подключаться к внешним API и сервисамГод: 2024 #books #python
В данном руководстве систематизирована информация по извлечению данных из iPhone и некоторых других устройств Apple, описаны подходы, стратегии и особенности разных методов, а также типичные ошибки.Год: 2023 #books #pentest #redteam
$ pip install financetoolkit -U
Пример использования:
from financetoolkit import Toolkit
companies = Toolkit(["AAPL", "MSFT"], api_key=API_KEY, start_date="2017-12-31")
# a Historical example
historical_data = companies.get_historical_data()
# a Financial Statement example
income_statement = companies.get_income_statement()
# a Ratios example
profitability_ratios = companies.ratios.collect_profitability_ratios()
# a Models example
extended_dupont_analysis = companies.models.get_extended_dupont_analysis()
# a Performance example
factor_asset_correlations = companies.performance.get_factor_asset_correlations(period='quarterly')
# a Risk example
value_at_risk = companies.risk.get_value_at_risk(period="weekly")
# a Technical example
ichimoku_cloud = companies.technicals.get_ichimoku_cloud()
💰API ключ можно получить бесплатно
⚙️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github