[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 63 852 подписчиков, занимая 1 989 место в категории Технологии и приложения и 9 312 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 63 852 подписчиков.
Согласно последним данным от 31 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -88, а за последние 24 часа — -9, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 15.05%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 7.71% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 9 613 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 4 922 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 58.
- 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 01 сентября, 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.
• Gamma • Grok 3 • Perplexity AI • Gemini 2.5 Flash💬 Поиск и ресёрч информации
• ChatGPT • YouChat • Abacus • Perplexity • Copilot • Gemini💬 Генерация пикч
• Fotor • Stability AI • GPT-4o • Midjourney • Microsoft Designer💬 Тексты, научные работы
• Jasper • Jenny AI • Textblaze • Quillbot💬 Генерация видео
• Klap • Kling • InVideo • HeyGen • Runway💬 Созвоны
• Tldv • Otter • Noty AI • Fireflies💬 SEO-оптимизация
• VidIQ • Seona AI • BlogSEO • Keywrds ai • Outrank AI💬 Презентации
• Decktopus • Slides AI • Gamma AI • Designs AI • Beautiful AI💬 Дизайн
• Canva • Flair AI • Designify • Clipdrop • Autodraw • Magician design💬 Маркетинг
• Pencil • Ai-Ads • AdCopy • Simplified • AdCreative💬 Идеи для стартапа
• Tome • Ideas AI • Namelix • Pitchgrade • Validator AI⚡️ Больше никаких "как это сделать?" — просто выбирай нужный раздел и нейросеть. 👍 Сохраняй, пригодится! #nn #soft
<div class="loader"></div>
🔥 Особенно круто:
💬 не нужно подключать библиотеки;
💬 работает везде;
💬 можно вставлять даже в Telegram WebApps, React, Vue, Flask и т.д.
📂 Сохрани — обязательно пригодится!
#soft**Хочешь, чтобы твой код работал быстрее и жрал меньше памяти? Это именно про это.** Когда дело доходит до оптимизации, на помощь приходят не магия и костыли, а… **алгоритмы**. И не просто список непонятных формул, а **практика, адаптированная под реальную разработку**. Автор не грузит вас университетской математикой и доказательствами из мира Computer Science. Он пошёл по другому пути: 💠 коротко, понятно и по делу рассказывает, **как использовать алгоритмы в Python**, чтобы писать **быстрые, надёжные и экономные программы**. 📌 Что внутри: – только нужные алгоритмы, без теоретических завалов – решение реальных задач, которые встречаются в коде ежедневно – примеры, которые можно сразу вставить в свой проект – объяснение, **почему это работает** и **в каких случаях стоит применять** ⚙️ Это не учебник для студентов, а **инструмент для разработчиков, тестировщиков, аналитиков, инженеров** и всех, кто хочет понимать, как ускорить код, не переписывая всё с нуля. 😰 Всё изложено на Python — современно, просто и мощно.Если хочешь не просто писать код, а писать эффективный код, это точно стоит прочитать. #books
npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli
Кодишь → спрашиваешь → вставляешь — не переключаясь на браузер.
♎️ GitHub/Инструкция
#soft #nn# pip install GPUtil tabulate
import GPUtil
from tabulate import tabulate
from typing import List, Tuple
def gpu_info() -> str:
"""
Получает информацию о доступных GPU: загрузка, температура, объём памяти.
Возвращает отформатированную таблицу.
"""
gpus = GPUtil.getGPUs()
gpus_list: List[Tuple] = []
for gpu in gpus:
gpus_list.append((
gpu.id,
gpu.name,
f"{gpu.load * 100:.1f}%",
f"{gpu.memoryFree}MB",
f"{gpu.memoryUsed}MB",
f"{gpu.memoryTotal}MB",
f"{gpu.temperature}°C"
))
return tabulate(
gpus_list,
headers=["id", "name", "load", "free memory", "used memory", "total memory", "temperature"],
tablefmt="pretty"
)
if __name__ == "__main__":
print(gpu_info())
🔥 Поддерживается работа с несколькими GPU.
Проверь, как там твоя RTX под стрессом.
#python #soft #code #cheatsheetOpenAI Gym — отличная точка входа в мир умных агентов и ИИ.
🧮 Feature Engineering
Сырые данные — это только начало.
🔧 Featuretools помогает автоматически преобразовывать их в ценные признаки для моделей.
👨💻 Machine Learning & AI
Прогнозы, классификация, кластеризация — всё это проще с
⚙️ Scikit-Learn, TensorFlow, XGBoost.
📈 Анализ и подготовка данных
➡️ Pandas и NumPy — мастхэв для каждого дата-сайентиста.
С ними хаос превращается в порядок.
📊 Визуализация данных
Когда числа — это не всё.
✍️ Matplotlib, Seaborn, Plotly оживляют отчёты, графики и дашборды.
🗣 Обработка текста (NLP)
Работа с естественным языком?
📚 NLTK, SpaCy и Transformers помогут машине "понять" человеческую речь.
⚙️ Data Engineering & ETL
Управляй потоками данных, как профи.
⛓️ Airflow, Luigi и DVC — чтобы не утонуть в пайплайнах.
📆 Time Series & Forecasting
Прогнозы на основе истории.
📊 Statsmodels, Prophet, tsfresh — для анализа временных рядов.
💥 Big Data & Распределённые вычисления
Когда данные уже не помещаются в оперативку:
🔥 PySpark, Dask и Modin — мощь распределённого анализа.
🔐 Безопасность данных
🛡 Обеспечь приватность и соответствие требованиям
— от Diffprivlib до инструментов для очистки и защиты.
📉 Anomaly Detection
Найди выбросы до того, как они станут проблемой.
🚨 PyOD и другие библиотеки выявят аномалии в потоке данных.
🚀 Data Science — это не про магию, а про инструменты.
И Python — твой главный союзник.
📂 Сохраняй, чтобы не потерять!
#cheatsheet #python #doc