Python/ django
Відкрити в Telegram
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Показати більше
📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python/ django
Канал Python/ django (@pythonl) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 58 385 підписників, посідаючи 2 244 місце в категорії Технології та додатки та 10 292 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 58 385 підписників.
За останніми даними від 03 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -242, а за останні 24 години на -32, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.00%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.06% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 501 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 784 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 18.
- 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 04 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.
58 385
Підписники
-3224 години
-1807 днів
-24230 днів
Архів дописів
58 382
🖥 The easiest way to 10x your development environment:
Start managing experiments, logging prompts, and tracking your code.
Самый простой способ улучшения среды разработки:
Начните управлять тестами, регистрировать подсказки и отслеживать свой код.
Вы можете сделать все sэто бесплатно, используя такой инструмент, как
Cometml, с помощью пары строк кода.
Посмотрите на прилагаемый скриншот:
Интеграция Comet + OpenAI будет отслеживать все автоматически:
- сообщения и function_call как входы
- варианты как выходы
- токен использования как метаданные
- работми с метаданными
pip install comet_llm
Этот блокнот Colab продемонстрирует вам пример работы Cometml:
https://colab.research.google.com/github/comet-ml/comet-examples/blob/master/integrations/llm/openai/notebooks/Comet_and_OpenAI.ipynb#scrollTo=A0-thQauBRRL
▪ Github
@pythonl58 382
Команда Тинькофф проведет Python-митап в Екатеринбурге 🐍
Встречу соберут 7 декабря. Сначала разработчики обсудят кейсы и инструменты:
— вспомнят, зачем в язык добавлена глобальная блокировка и как она работает;
— расскажут, как устроена диалоговая платформа голосовых роботов, написанная на Python;
— разберутся, как подружить sync и async.
После докладов ребята останутся понетворкать и поболтать с участниками!
📆 Tinkoff Python Meetup, 7 декабря, лофт Louis. Не забудьте зарегистрироваться и позвать с собой коллег!
erid:2VtzqxdKhaH
Реклама. АО "Тинькофф Банк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673
58 382
58 382
Присоединяйтесь к SberAutoTech — компании, создающей будущее в области беспилотного транспорта.
Наши автомобили находятся на дорогах с декабря 2020 года: проходят тестирование в условиях плотного городского трафика, с учётом различных погодных условий и времени суток. Кроме легковых, мы активно развиваем технологию на грузовых автомобилях, а в июне запустили коммерческие автономные грузоперевозки вместе с компанией-партнёром.
Для развития автономной транспортной системы нам нужны амбициозные и перспективные специалисты, разделяющие нашу веру в беспилотное будущее.
Вместе мы сможем решать самые смелые задачи, затрагивающие:
•разработку универсальной технологии автономного вождения и беспилотных транспортных средств;
•автомобильную ОС для комфортных и безопасных поездок;
•экосистему сервисов для автономного транспорта.
Давайте создавать будущее индустрии вместе. Присоединяйтесь к команде!
58 382
🖥 Эти фишки реально ускорят Python код! Numba+ Taichi+ С
https://www.youtube.com/watch?v=b7BFQB2MF2w
@pythonl
58 382
🖥 Define categories with the Enum Python module and use auto() for automatic numbering.
Классы Enum в #Python делают ваш код более читабельным! Определите категории с помощью модуля Enum Python и используйте auto() для автоматической нумерации.
@pythonl
58 382
58 382
58 382
Python meetup - Online
✔️ Экономия железа для МЛ-моделей в продакшен — Олег Бугримов, Тимлид, Авито
У нас десятки сервисов с применением МЛ. Вопрос оптимального использования железа стоит очень остро, мы успешно решаем эту проблему с помощью нашей библиотеки aqueduct. В этом докладе расскажу как мы решаем проблему в общем и что появилось нового за последний год разработки.
✔️ INSTLD: когда управление зависимостями проще быть уже не может — Евгений Блинов, Руководитель команды, VK
Краткий рассказ о возможностях библиотеки / cli-инструмента INSTLD.
✔️ How to build dating application with python — Константин Березин, Backend developer, Emet
Как создать backend для приложения для знакомств посредством python
✅ Регистрация на мероприятие
✅ Телеграмм канал с анонсами митапов
Реклама. ООО "ЭВРОНЕ.РУ". ИНН 3663057399.
58 382
🎁 #Django 5.0 RC 1 is out.
Вышел Django 5.0 RC 1:
https://djangoproject.com/weblog/2023/nov/20/django-50-rc1/
Это последний шанс протестировать его перед финальным релизом, который ожидается в начале декабря.
@pythonl
58 382
🖥 Convert Excel to CSV using Pandas in Python
Преобразование Excel в CSV с помощью Pandas в Python
https://morioh.com/a/75e6ba1e0351
@pythonl
58 382
🖥 Use the #Pillow package in Python to change the brightness of your images in #Python!
Как использовать пакет #Pillow в Python для изменения яркости изображений в #Python!
@pythonl
58 382
Все для изучения Data Science
Собрали все что потребуется для изучения data science
👉 Логово Дата Сайнтиста | Machinelearning [ru] - канал для изучения data science и machinelearning
👉 Логово питониста | Python - канал для изучения python и его аспектов связанных с data science.
Добро пожаловать!
58 382
58 382
🖥 Face swap on python.
Меняет местами 2 лица на изображении.
pip install --user opencv-python insightface matplotlib
# скачай 'inswapper_128.onnx' отсюда 'clck.ru/36ct6v' и закинь в папку с кодом
import cv2
import insightface
from insightface.app import FaceAnalysis
import matplotlib.pyplot as plt
app = FaceAnalysis(name='buffalo_l')
app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640))
swapper = insightface.model_zoo.get_model('inswapper_128.onnx')
def swap_faces(img):
img = cv2.imread(img)
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 5))
ax.imshow(img[:,:,::-1])
ax.axis('off'); plt.show()
faces = app.get(img)
face1, face2 = faces[0], faces[1]
imgnew = img.copy()
imgnew = swapper.get(imgnew, face1, face2, paste_back=True)
imgnew = swapper.get(imgnew, face2, face1, paste_back=True)
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 5))
ax.imshow(imgnew[:,:,::-1])
ax.axis('off'); plt.show()
return imgnew
swap_faces('ТУТ ТВОЁ ИЗОБРАЖЕНИЕ')
@pythol58 382
🖥 Python tip: Merging PDF files using PyPDF2
Объединение PDF-файлов с помощью PyPDF2
Установите библиотеку с помощью pip.
pip install PyPDF2
Вы можете легко объединить PDF-файлы, используя приведенный Ввше код. Просто замените имена в списке pdf-файлов на имена pdf-файлов, которые вы хотите объединить (если они находятся в том же каталоге, что и ваш Python-скрипт), или на ссылки на pdf-файлы.
@pythonl58 382
58 382
Awesome Python Books –
📚 Directory of Python books
Полезные книги по Python, собранные в одном репозитории.
https://github.com/Junnplus/awesome-python-books
@pythonl
