uk
Feedback

Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

Python/ django

Python/ django

Відкрити в Telegram

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 58 425 підписників, посідаючи 2 244 місце в категорії Технології та додатки та 10 303 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 58 425 підписників.

За останніми даними від 02 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -225, а за останні 24 години на -8, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.13%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.05% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 581 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 781 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 19.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, claude, контекст, архитектура, api.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fm...”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 03 листопада, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

58 425
Підписники
-824 години
-1537 днів
-22530 днів
Архів дописів
🔪 Pare Pare создан для того, позволить веб-разработчикам независимо масштабировать свои веб-приложения. В частности, Pare будет полезен, если у вас есть функции, которые: - интенсивные вычисления -блокирующие - изолированные - параллельные В качестве примера использования можно привести парсинг документов, агрегацию данных, обработку веб-хуков и обработку изображений. С помощью Pare вы можете разгрузить эти задачи от основного веб-сервера, а также получить автоматическое масштабирование для одновременных запросов. > pip install pare

from my_module import my_function

my_function(*args, **kwargs)  # local function call

my_function.invoke(*args, **kwargs)  # remote Lambda call

await my_function.invoke_async(*args, **kwargs)  # async remote Lambda call
📌 Github @python

🖥 Преобразование видеофайлов в Gif с помощью Python @pythonl
🖥 Преобразование видеофайлов в Gif с помощью Python @pythonl

🖥 DeltaDB Delta DB - это легкая, быстрая и масштабируемая база данных, созданная на базе polars и deltalake. pip install del
🖥 DeltaDB Delta DB - это легкая, быстрая и масштабируемая база данных, созданная на базе polars и deltalake. pip install deltabase ▪ Github @pythonl

🌟 Open Interpreter — полное управление компьютером при помощи запросов на естественном языке

pip install open-interpreter
interpreter
Open Interpreter предоставляет интерфейс естественного языка для управления компьютером. Можно общаться с Open Interpreter через ChatGPT-подобный интерфейс прямо в терминале. При помощи Open Interpreter можно на естественном языке выполнять такие действия как: — создание и редактирование фотографий, видео, PDF-файлов и т. д. — управление браузером — анализ данных, построение графиков и т.д. ▪GitHub ▪ Доки @pythonl

🖥 Преобразование картинки в карандашный скетч с помощью Python @pythonl
🖥 Преобразование картинки в карандашный скетч с помощью Python @pythonl

💻 Snoop — инструмент OSINT Snoop Project — один из самых перспективных OSINT-инструментов по поиску никнеймов и остальной ин
💻 Snoop — инструмент OSINT Snoop Project — один из самых перспективных OSINT-инструментов по поиску никнеймов и остальной информации, написанный на Python. Snoop поставляется готовыми сборками и не требует зависимостей (или установки python), то есть работает на чистой машине с OS Windows или GNU/Linux. 🗄 GitHub @pythonl

🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 27-28 августа в 19:00 мск. О перспективах направления Python
🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 27-28 августа в 19:00 мск. О перспективах направления Python и многом другом расскажет Рафаэль Мухаметшин, Middle Бэкенд-разработчик в «ПИК Digital» 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!

🖥 Преобразование эмодзи в текст на Python @pythonl
🖥 Преобразование эмодзи в текст на Python @pythonl

Foodtech tour Яндекса возвращается: стартуем с митапом в Москве 19 сентября! В программе суровая энтерпрайз-разработка для оп
Foodtech tour Яндекса возвращается: стартуем с митапом в Москве 19 сентября! В программе суровая энтерпрайз-разработка для опытных бэкендеров. Эксперты расскажут о работе с монолитами на примере Еды и переосмыслении процессинга заказов в Лавке. От Маркета заявлен воркшоп с архитектурными кейсами: без практики точно не останемся.  Foodtech tour охватит 4 столицы: Москва — 19 сентября, Санкт-Петербург — 17 октября, Казань — 14 ноября и Минск — 5 декабря.  👉🏻 Регистрируйтесь в своём городе!

Извлечение данных из вложенных структур Зачастую приводит к созданию перегруженного кода, который подвержен ошибкам. в Python
Извлечение данных из вложенных структур Зачастую приводит к созданию перегруженного кода, который подвержен ошибкам. в Python 3.10 pattern matching (Сопоставление с образцом ) обеспечивает более декларативный и понятный способ обработки сложных структур данных. #Python #pythontips @pythonl

🖥 The autogenetic AGI Agent K - это саморазвивающийся AGI ( общий ИИ (AGI) – это ИИ, который может ориентироваться в меняющихся условиях, моделировать и прогнозировать развитие ситуации. Если ситуация выходит за стандартные алгоритмы, то он должен самостоятельно найти ее решение ), состоящий из агентов, которые сотрудничают и создают новых агентов по мере необходимости для выполнения задач пользователя. ▪ Github @pythonl

Ворвись в IT с Романом Сакутиным Онлайн-школы обещают небо в алмазах для всех начинающих айтишников. Но сколько в этом правды
Ворвись в IT с Романом Сакутиным  Онлайн-школы обещают небо в алмазах для всех начинающих айтишников. Но сколько в этом правды? Роман, айтишник с 10 летним опытом, сделал бесплатный симулятор разных айти профессий для полных новичков.  В нём вы сможете пройти свой первый рабочий день под руководством наставника даже если вы абсолютный ноль и получить награду в конце.  Играйте бесплатной в боте - https://t.me/break_into_it_bot?start=TG_IN_20082024 erid: LjN8KGWhZ

🌏 Выводим карту мира с помощью Python @pythonl
🌏 Выводим карту мира с помощью Python @pythonl

🖥 BBOT Рекурсивный модульный OSINT инструмент, написанный на Python. Этот инструмент может выполнять полный процесс OSINT с одной команды, включая перечисление поддоменов, сканирование портов, создание веб-скриншотов (с помощью модуля gowitness), сканирование уязвимостей (с использованием движков) и многое другое. # stable version pipx install bbot # bleeding edge (dev branch) pipx install --pip-args '\--pre' bbot ▪ Github @pythonl

⚡️ PaletteSnap PaletteSnap — это Python-программа, предназначенная для создания читаемых цветовых палитр из любых изображений с гарантированным хорошим контрастом и удобством использования. Приложение устанавливается через pip и автоматически применяет сгенерированную палитру в качестве обоев системы. PaletteSnap также поддерживает обновление программ, позволяя применять новые палитры без необходимости перезагрузки. Программа создает отдельные папки для хранения конфигурационных и кэшированных файлов, что делает её удобной для пользователей, знакомых с pywal, аналогичным инструментом. Кроме того, PaletteSnap поддерживает шаблонизацию, что позволяет применять цветовые палитры на уровне всей системы. ▪ Github @pythonl

⚡️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 C++ собеседования: t.me/cppsobes 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

🖥 Автоматическое копирование и вставка с помощью Python @pythonl
🖥 Автоматическое копирование и вставка с помощью Python @pythonl

⚡️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/pythonl 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 C++ собеседования: t.me/cppsobes 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 СЛИТЫХ КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

🖥 Проверьте скорость Интернета с помощью Python import speedtest def Speed_Test(): test = speedtest.Speedtest() # Corrected
🖥 Проверьте скорость Интернета с помощью Python import speedtest def Speed_Test(): test = speedtest.Speedtest() # Corrected this line down_speed = test.download() down_speed = round(down_speed / 10**6, 2) print("Download Speed in Mbps: ", down_speed) up_speed = test.upload() up_speed = round(up_speed / 10**6, 2) print("Upload Speed in Mbps:", up_speed) ping = test.results.ping print("Ping: ", ping) Speed_Test() @pythonl

🎞 MeTube Это веб-интерфейс для youtube-dl с поддержкой плейлистов. Он позволяет загружать видео с YouTube и множества других сайтов, включая Reddit, LinkedIn и многие другие. Особо стоит отметить, что MeTube имеет специальные настройки для работы на iOS и расширения для браузеров Chrome и Firefox, что позволяет удобно скачивать видео прямо из браузера. docker run -d -p 8081:8081 -v /path/to/downloads:/downloads ghcr.io/alexta69/metube ▪ GitHub @pythonl