Python/ django
по всем вопросам @haarrp @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 60 010 підписників, посідаючи 2 209 місце в категорії Технології та додатки та 10 256 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 60 010 підписників.
За останніми даними від 10 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -595, а за останні 24 години на -15, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.91%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.31% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 148 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 986 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 20.
- 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 @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 11 червня, 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.
python -m pip install 'xonsh[full]'
Xonsh — это кроссплатформенный язык-оболочка и командный интерпретатор, работающий на языке Python и ориентированный на Unix.
Можно использовать Xonsh вместо дефолтного Bash — это позволяет применять мощь Python в работе с файлами и в любых других действиях, которые вы привыкли делать из терминала.
Xonsh является надмножеством Python 3.6+ (т.е. поддерживает все его возможности) с дополнительными примитивами оболочки, взятыми из Bash и IPython.
Xonsh работает на всех основных системах, включая Linux, OSX и Windows.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install deepface
⏩deepface — лёгковесная библиотека Python, позволяет находить лица и анализировать по фотографии разные атрибуты: возраст, пол, эмоции.
Вобрал в себя лучшее моделей VGG-Face, FaceNet, OpenFace, DeepFace, DeepID, ArcFace, Dlib, SFace и GhostFaceNet.
⏩Вот так можно сравнить схожесть 2 лиц, результат на изображении:
from deepface import DeepFace
result = DeepFace.verify(img1_path = "img1.jpg", img2_path = "img2.jpg")
🖥 GitHub
@pythonlpython3 -m pip install localstack
🟡LocalStack - это эмулятор облачных сервисов, который запускается в 1 контейнере на вашем ноутбуке или в вашей среде CI.
С помощью LocalStack вы можете запускать свои приложения AWS или Lambdas полностью на своей локальной машине без подключения к удаленному облачному провайдеру.
🟡Если вы тестируете сложные приложения CDK или конфигурации Terraform или только начинаете знакомиться с сервисами AWS, LocalStack поможет ускорить и упростить процесс тестирования и разработки.
🖥 GitHub
@pythonlpip install bayesian-optimization
Реализация на Python глобальной оптимизации с гауссовыми процессами.
Это пакет глобальной оптимизации с ограничениями, построенный на основе байесовского вывода и гауссова процесса, который пытается найти максимальное значение неизвестной функции за минимальное количество итераций. Эта техника особенно хорошо подходит для оптимизации функций с высокой стоимостью, в ситуациях, когда важен баланс между исследованием и эксплуатацией.
🖥 GitHub
🟡 Примеры
@pythonlretry везде, где оно необходимо.
Возникла как форк retrying, при этом добавляет массу новых возможностей.
🟡Самый простой вариант использования tenacity — снова и снова вызывается функция при возникновении исключения, пока не будет возвращено нормальное значение.
🖥 GitHub
@pythonlpip install -U pyaction
https://pyaction.imsadra.me/
@pythonlpython3 -m pip install lsassy
▪ Github
@pythonlpip install scrapegraphai
▪ Github
▪ Docs
@pythonl
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
