Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
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
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 60 025 підписників, посідаючи 2 214 місце в категорії Технології та додатки та 10 257 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 60 025 підписників.
За останніми даними від 08 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -577, а за останні 24 години на -31, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.94%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.45% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 167 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 074 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 @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 09 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.
60 025
Підписники
-3124 години
-1357 днів
-57730 день
Архів дописів
60 013
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!
60 013
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
60 013
🖥 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
60 013
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
60 013
🖥 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
@pythonl60 013
⚡️ 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
@pythonl60 013
⚡️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
60 013
⚡️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
60 013
🖥 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
60 013
🎞 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
@pythonl60 013
+2
🔊 Audio Sample - это мощная библиотека для обработки звука на numpy, созданная для исследователей и используемая разработчиками.
Библиотека поддерживает сложные операции со звуком и предлагает простой синтаксис для тех, кто привык к numpy.
AudioSample идеально подходит для загрузки данных и ETLS, поскольку работает быстро и занимает мало места в памяти.
▪ Github
@pythonl
60 013
60 013
Поднимаем Кафку, не опуская рук. Отказоустойчивый кластер на вашем ПК
22 августа приглашаем вас на вебинар от Слёрма с Василием Калугиным, владельцем корпоративного сервиса Apache Kafka в АО «ЭР-Телеком Холдинг», чтобы поговорить про Кафку и научиться разворачивать кластер на своём железе.
На вебинаре:
✅ Расскажем про язык Кафки: топики, партиции, продюсеры-консьюмеры, кластер, ноды.
✅ Рассмотрим принципы её работы: как работают очереди сообщений, сколько должно быть консьюмеров для эффективной вычитки, как повысить надёжность кластера с помощью репликации данных.
✅ И покажем, как развернуть кластер Кафки на своём ПК с 3 нодами, schema-registry и авторизацией.
Обычно в инструкциях кластер из 1 ноды, зукипера и 1 брокера, но это не наш путь. Учим работать с реальными исходными данными, а не на теоретических примерах 😉
⚡И наш традиционный розыгрыш — один из участников вебинара получит бесплатное место на курс «Apache Kafka для разработчиков».
➡️ 22 августа в 14:00 мск
➡️ Регистрация — по ссылке
erid: LjN8KTWBt
60 013
🔥 UnpromptedControl
Unprompted Control — это утилита, которая автоматически удаляет объекты с изображений и восстанавливает поврежденные области, используя методы глубокого обучения и смешивания. В этом процессе ключевую роль играют модели Control Net и Stable Diffusion Inpaint Pipeline, которые направляют восстановление и обеспечивают естественное слияние результатов с остальным изображением.
Однако метод имеет свои ограничения, особенно при работе с изображениями лиц и тел людей. В таких случаях может потребоваться маскирование не только самого объекта, но и его теней для достижения наилучшего результата.
Несмотря на эти сложности, репозиторий предлагает ценный инструмент для бесшовного восстановления и удаления объектов.
- Githiub
- Colab
@pythonl
60 013
⚡️ Очень красивая шпаргалка с Python-фреймворками для самых разных задач.
Обработка данных, машинное обучение, визуализация, статистика, парсинг - всё это в одном месте.
@pythonl
60 013
🖥 sqlite-vec
Чрезвычайно маленькое и "достаточно быстрое" расширение для векторного поиска SQLite, которое работает в любом месте!
Проект преемник sqlite-vss.
- Храните и запрашивайте float, int8 и двоичные векторы в виртуальных таблицах vec 0.
- Написан на чистом C, без зависимостей, работает везде, где работает SQLite (Linux/ macOS /Windows, в браузере с WASM, Raspberry Pis и т.д.)
- Предварительная фильтрация векторов с rowid В подзапросах (...)
▪ Github
@pythonl
60 013
