Python/ django

Відкрити в Telegram

по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM

Сітка:Machinelearning Росія10 246 Технології та додатки2 202...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 60 005 підписників, посідаючи 2 202 місце в категорії Технології та додатки та 10 246 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 60 005 підписників.

За останніми даними від 11 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -568, а за останні 24 години на -5, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.98%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.11% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 188 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 867 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 22.
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 12 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.

60 005

Підписники

-524 години

-1167 днів

-56830 день

4 188

Перегляди допису

~ 1 86724 години

~ 2 31948 годин

6.98%

Коефіцієнт залучення

~ 1

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

60 005

🖥 DataQA extractor App to extract structured fields into a spreadsheet from unstructured text. DataQA extractor - приложение на Python для извлечения структурированных полей из неструктурированного текста и добавления их в электронную таблицу. ▪Github @pythonl\

60 005

🖥 Three-Dimensional points and lines Трехмерные точки и линии @pythonl

60 005

🔥Подборка лучших обучающих каналов для программистов. ➡️Делитесь с коллегами и Сохраняйте себе, чтобы не потерять ⚡Машинное обучение Machine Learning - полезные статьи новости гайды и разбор кода Ml Собеседование - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам, кодингу Ml ru - актуальные статьи, новости, код и обучающие материалы Ml Jobs - вакансии ML ML Книги - актуальные бесплатные книги МО ML чат 🚀 Data Science Анализ данных - полезные фишки, код, гайды и советы, маст-хэв датасаентиста Data Jobs - ds вакансии Аналитик данных Data Science книги - актуальные бесплатные книги Big data 🏆 Golang Golang - подробные гайды, разбор кода, лучшие практики, заметки Golang собеседование Golang вакансии Golang книги Golang задачи и тесты Golang чат Golang news - новости go #️⃣C# С# академия С# заметки — код, лучшие практики, заметки программиста c# С# задачи и тесты С# библиотека - актуальные бесплатные книги C# вакансии - работа 🐍 Python Python/django Python Собеседование - подготовка к собеседовению python и разбор алгоритмов Pro python - статьи, новости, код и обучающие материалы Python Jobs - вакансии Python Python чат Python книги ☕ Java Java академия Java вакансии Java чат Java вопросы с собеседований Java книги 💻 C++ C++ академия С++ книги C++ задачи - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам C++ вакансии 💥 Хакинг Kali Linux Kali linux linux_kal - kali чат Информационная безопасность 🐧 Linux Linux academy 🦀 Rust Rust программирование Rust чат 🛢Базы данных Sql базы данных Библиотека баз данных SQL чат 📲 Мобильная разработка Android разработка Мобильный разработчик гайды и уроки 🖥 Javascript/React/PHP Javascript академия React программирование PHP Книги frontend Задачи frontend 🇬🇧 Английский для программистов 🧠 Искусственный интеллект ИИ и технологии Neural - нейросети для работы и жизни Книги ИИ 🔥 DevOPs Devops для программистов Книги Devops Docker 📓 Книги Библиотеки Книг для программситов 💼 Папка с вакансиями: Папка Go разработчика: Папка Python разработчика: Папка Data Science Папка Java разработчика Папка C#

60 005

🖥 statistics.stdev() and `statistics.pstdev(): These functions calculate the standard deviation and population standard deviation, respectively.



statistics.stdev()

и `statistics.pstdev(): Эти функции вычисляют стандартное отклонение и среднеквадратическое отклонениеи. @pythonl

60 005

🖥 Mixtral 8x7B - это сет из 8 нейронок, которые работают вместе https://www.youtube.com/watch?v=Z6c6fsUd3Jk Colab: https://colab.research.google.com/drive/1VeeQB6MnsdsyNGGVH81W5RmVtNV2qJHX?usp=sharing @pythonl

60 005

🔐 Lock Your Photos using Python Защита ваших фотографий с помощью Python @pythonl

60 005

🖥 Default mutable arguments in Python Мутабельные аргументы по умолчанию в Python @pythonl

60 005

🎻 Violin Plot using Python Violin plot (скрипичный график) позволяет визуализировать распределение числовой переменной по одной или нескольким группам. Каждая «скрипка» представляет собой группу или переменную @pythonl

60 005

🖥 Как использовать API ChatGpt. Работа с Api c нуля https://www.youtube.com/watch?v=kKFoM3B3mww

60 005

🖥 Turn (almost) any Python command line program into a full GUI application with one line. Превратите (почти) любую программу командной строки Python в полноценное приложение с графическим интерфейсом с помощью одной строки. 🔗 https://github.com/chriskiehl/Gooey @pythonl

60 005

🖥 Context Managers, a must-use 🐍 Python feature Most know them for file handling, but they shine in other areas too, like managing database connections. Контекстные менеджеры, обязательные для использования 🐍 функции Python 😍. Вот почему они полезны: - Управление ресурсами: С их поимщью вы можете Автоматизировать настройку и удаление ресурсов для более чистого, защищенного от утечек кода. - Обработка ошибок: Элегантно управляйте исключениями, обеспечивая экономию ресурсов. - Ясность кода: с помощью менеджеров задается четкая область использования ресурсов, что повышает читабельность. Большинство использует контекстные менеджер для работе с файлами, но они отлично работают и в других случаях, например, при управлении соединениями с базами данных. @pythonl

60 005

Питон в дата-центре Есть ли будущее у Python, и такое ли оно светлое? Зачем нужна типизация, если duck typing это так удобно? Мы в Selectel много программируем на Python и устраиваем митапы, чтобы ответить на эти вопросы. А также, поделиться опытом решения задач — например, по сбору метрик в Python без страданий. Видео с митапов выкладываем в блог, добавляем таймкоды и краткие описания докладов. Читайте и смотрите материалы шести выступлений: — Три уровня погружения в Python, — Типизация в Python: работа с Mypy, PyCharm и SQLAlchemy 2.0. А если вам интересно узнать, как мы создали, а затем героически решили проблему с разработкой системы управления выделенными серверами, читайте текст «Как и зачем у нас появился статический анализатор типов для Python». Реклама ООО «Селектел» erid 2Vtzqx81AGa

60 005

📁 Shutil: лучший инструмент для управления файлами Python https://www.youtube.com/watch?v=_q2h9qslPzI @pythonl

60 005

🖥 Hitchhiker's Guide to Python Python Best Practices Guidebook Гайд с лучшими практиками по установке, настройке и использованию, написанию кода на Python на ежедневной основе, включая pip, numpy, virtualenv и многое другое. ▪Github ▪Docs @pythonl

60 005

⚡️ Ollama — бесплатная модель уровня GPT. Используй GPT без ограничений и абсолютно бесплатно. https://www.youtube.com/watch?v=bniEv-dNcy4 @pythonl

60 005

🖥 A lesser-known case in a lesser-known function in the standard library, `itertools.groupby()` (not the `pandas` version!) Параметр `key` чаще всего встречается в `sorted()` и `.sort()` или `max()` и `min()`, но он встречается и в других функциях. Вот менее известный случай в менее известной функции из стандартной библиотеки, `itertools.groupby()` (не pandas!) @pythonl

60 005

🖥 Calculate derivatives in Python Вычисление производных на Python. @pythonl

60 005

🖥 The code for building an OpenCV Python security camera. Код для управление камеры безопасности на OpenCV Python.

import cv2
import time
import datetime

cap = cv2.VideoCapture(0)

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(
    cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml")
body_cascade = cv2.CascadeClassifier(
    cv2.data.haarcascades + "haarcascade_fullbody.xml")

detection = False
detection_stopped_time = None
timer_started = False
SECONDS_TO_RECORD_AFTER_DETECTION = 5

frame_size = (int(cap.get(3)), int(cap.get(4)))
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v")

while True:
    _, frame = cap.read()

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    bodies = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    if len(faces) + len(bodies) > 0:
        if detection:
            timer_started = False
        else:
            detection = True
            current_time = datetime.datetime.now().strftime("%d-%m-%Y-%H-%M-%S")
            out = cv2.VideoWriter(
                f"{current_time}.mp4", fourcc, 20, frame_size)
            print("Started Recording!")
    elif detection:
        if timer_started:
            if time.time() - detection_stopped_time >= SECONDS_TO_RECORD_AFTER_DETECTION:
                detection = False
                timer_started = False
                out.release()
                print('Stop Recording!')
        else:
            timer_started = True
            detection_stopped_time = time.time()

    if detection:
        out.write(frame)

    # for (x, y, width, height) in faces:
    #    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + width, y + height), (255, 0, 0), 3)

    cv2.imshow("Camera", frame)

    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

out.release()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

@pythonl

60 005

💼 QuantStats Python library that performs portfolio profiling "Библиотека QuantStats на языке Python, которая выполняет расчет портфеля, позволяя инвесторам и портфельным менеджерам лучше понимать свою работу, предоставляя им углубленную аналитику и метрики риска."

%matplotlib inline
import quantstats as qs

# extend pandas functionality with metrics, etc.
qs.extend_pandas()

# fetch the daily returns for a stock
stock = qs.utils.download_returns('META')

# show sharpe ratio
qs.stats.sharpe(stock)

# or using extend_pandas() :)
stock.sharpe()

▪ Github @pythonl

60 005

🎉 Django 5.0 released Команда Django выпустила Django 5.0. https://www.djangoproject.com/weblog/2023/dec/04/django-50-released/ @pythonl