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
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python/ django
Канал Python/ django (@pythonl) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 58 473 підписників, посідаючи 2 248 місце в категорії Технології та додатки та 10 301 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 58 473 підписників.
За останніми даними від 30 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -191, а за останні 24 години на -26, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.03%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.00% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 527 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 755 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 21.
- 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 31 жовтня, 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.
58 473
Підписники
-2624 години
-1227 днів
-19130 днів
Архів дописів
58 471
+2
«Ядро планеты Python»: большой интерактивный учебник по Python, который дополняет сообщество
Учебник охватывает основные темы Python, но коротко и достаточно ёмко, чтобы раскрыть специфику, удобство, красоту и силу этого языка.
Всё с кучей примеров и небольшими дорожными картами по каждой теме, а последнее изменение — меньше недели назад: https://github.com/amaargiru/pycore
#python
58 471
⚡ AstrBot – Мультиплатформенный LLM-чатбот
Готовый чатбот и фреймворк для интеграции LLM в различные мессенджеры (QQ, Telegram, WeChat и др.).
Поддерживает несколько популярных моделей и имеет встроенный WebUI. Описание проекта на китайском, лучше включите автоперевод в браузере, проект реально полезный, для тех, кто пилит ботов.
🖥 Github
@pythonl
58 471
⚡ ai-hedge-fund – -инструмен для анализа финансовых рынков на основе ИИ
Новый репозиторий от команды AI Hedge Fund, который включает в себя экспериментальные скрипты и модули для анализа финансовых данных с использованием Python.
git clone https://github.com/virattt/ai-hedge-fund.git
cd ai-hedge-fund
▪ Github
@pythonl58 471
💥 Почему ансамблирование — это must-have в ML?
Даже лучшие ML-модели не идеальны. Но что если можно усилить их точность, объединив несколько алгоритмов?
На открытом уроке разберём популярные методы ансамблирования:
- Бэггинг снижает дисперсию модели, делая её устойчивее
- Градиентный бустинг усиливает предсказания, обучая модели на ошибках
Вы узнаете, как эти методы повышают точность прогнозов, и разберёте их на практике.
📅 Встречаемся онлайн 17 марта в 18:00 мск. Открытый урок пройдёт в преддверии старта курса «Специализация Machine Learning», а все участники получат скидку на обучение.
➡️ Ссылка для регистрации: https://otus.pw/trnl/?erid=2W5zFHGPX7E
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
58 471
🖥 Groovy — это транспилер, преобразующий функции Python в их эквиваленты на JavaScript!
🌟 Он используется в библиотеке Gradio, позволяя разработчикам писать функции на Python, которые затем выполняются на стороне клиента как JavaScript, обеспечивая быструю работу. Groovy поддерживает подмножество стандартной библиотеки Python и некоторые специфические классы Gradio, с акцентом на подробное сообщение об ошибках при попытке транспиляции неподдерживаемого кода.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
58 471
🔥 Cloudflare Agents — это фреймворк, позволяющий создавать интеллектуальных, сохраняющих состояние агентов, которые функционируют на периферии сети, используя глобальную инфраструктуру Cloudflare!
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
58 471
Python-разработчики и не только, кто на челлендж?
Задача: за 4 дня собрать 4 работающих проекта.
Прокачайте навыки на бесплатном мини-курсе по Python-разработке и разберите реальные кейсы.
Он состоит из практики чуть менее, чем полностью. Вы создадите:
1️⃣ Бота для Telegram, который умеет переводить голос в текст — автоматизация в пару кликов
2️⃣ Бота для Telegram, который обрабатывает фотографии по команде
3️⃣ Парсер — чтобы вытаскивать инфу с сайтов
4️⃣ Веб-сайт (с помощью фреймворка Flask) — первый шаг в бэкенд
В общем, прокачаете навыки, освежите память и наверняка узнаете что-то новое.
Регистрируйтесь в Telegram-боте по ссылке: https://epic.st/29ImA?erid=2VtzqvXrSCW
🎁 А ещё подарки: персональная карьерная консультация, скидка 10 000 рублей на любой курс Skillbox и подборка полезных материалов.
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
58 471
🖥 Prefect — это фреймворк оркестрации рабочих процессов с открытым исходным кодом, предназначенный для создания надежных конвейеров обработки данных на Python!
💡 Он позволяет превращать Python-скрипты в производственные рабочие процессы с минимальными усилиями, обеспечивая автоматическое отслеживание состояния, обработку ошибок, планирование задач и мониторинг в реальном времени. С помощью Prefect вы можете строить динамические и устойчивые конвейеры данных, которые адаптируются к изменениям и восстанавливаются после сбоев.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
58 471
🖥 simplejson — это библиотека для Python, обеспечивающая простое, быстрое и расширяемое кодирование и декодирование JSON!
🌟 Она полностью написана на Python и не имеет внешних зависимостей, но включает необязательное C-расширение для повышения производительности. Поддерживает Python версии 3.3 и выше, а также имеет обратную совместимость с Python 2.5+.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
58 471
🖥 Preswald — это платформа, предназначенная для создания, развертывания и управления интерактивными приложениями для работы с данными!
💡 Она объединяет процессы сбора, хранения, преобразования и визуализации данных в одном легковесном и мощном SDK. Preswald позволяет разработчикам быстро создавать прототипы внутренних инструментов или развертывать полнофункциональные приложения, снижая сложность и затраты без ущерба для гибкости.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
58 471
🖥 Guillotina — это современная RESTful-платформа на основе Python, разработанная для эффективного управления большими объемами данных! Она построена с использованием asyncio, что обеспечивает высокую производительность и масштабируемость при работе с асинхронными операциями.
🔐 Лицензия: BSD-2
🖥 Github
@pythonl
58 471
🔍 Как повысить грейд и зарплату х2❔
1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_py_bot
2. Ответь на пару вопросов
3. Бронируй удобный слот на бесплатную индивидуальную встречу для тестирования
4. Сразу же на звонке узнаешь свой грейд и точки роста — на основе опыта менторов из бигтеха
Переходи в бота и записывайся на бесплатную диагностику 📂 @shortcut_py_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxduHWv
58 471
🖥 В этой статье объясняется, что такое OpenTelemetry и как интегрировать его в Django-приложение для мониторинга и трассировки запросов!
🌟 Автор рассказывает о ключевых компонентах OpenTelemetry, таких как метрики, логи и трассировки, а также демонстрирует установку и настройку инструментов для сбора данных.
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
58 471
🖥 Swifter — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для оптимизации применения функций к объектам DataFrame и Series в библиотеке pandas!
🌟 Она автоматически определяет наиболее эффективный способ выполнения операции, будь то векторизация, параллельная обработка с использованием Dask или стандартный метод apply.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
58 471
VDS — хардкор? Вы ещё не слышали про Bare Metal 😎
27 февраля эксперт облачного провайдера Cloud․ru Евгений Константинов расскажет:
😶🌫️что это за технология;
😶🌫️чем Bare Metal отличается от виртуальных машин;
😶🌫️какой путь мы прошли при создании нашего сервиса Evolution Bare Metal.
Это не просто вебинар, а демо. Вам покажут, как использовать технологию эффективно, и ответят на все вопросы.
Зарегистрироваться можно здесь 👈
58 471
🖥 Guillotina — это современная RESTful-платформа на основе Python, разработанная для эффективного управления большими объемами данных! Она построена с использованием asyncio, что обеспечивает высокую производительность и масштабируемость при работе с асинхронными операциями.
🔐 Лицензия: BSD-2
🖥 Github
@pythonl
58 471
⚡️ Челлендж: 12 IT-проектов за 12 месяцев — попробуй сам!
Собрали крутые кейсы, для тех, кто хочет запустить свой первый IT-продукт, но не знаете, с чего начать, присмотрись к комьюнити инди-хакеров, которые тестируют простой, но эффективный подход:
✅ Разработка + запуск за 1 месяц
✅ Минимальные вложения (средний бюджет на продвижение — $150)
✅ Честный разбор: что сработало, а что — нет
Вот несколько примеров их проектов:
👉 Кейс о генераторе картинок – американцы платят $40, хотя есть бесплатные аналоги. Разработка заняла 4 недели.
👉 Темная тема с тарифами от $5 до $99 – 2 недели работы, пассивный доход, сравнимый с зарплатой разработчика.
👉 Что бывает, если пилить сложный продукт 2 года без теста на рынке – не повторяй эту ошибку!
👉 Математическое приложение, которое через 4 месяца вышло на $1200/месяц – всего за 30 дней разработки.
👉 Бот для фотокниг, который принес 1 700 000 рублей – кейс с разбором ошибок и удачных решений.
💡 Что полезного можно взять из их опыта?
1️⃣ Метод быстрого запуска: как сделать рабочий продукт за 1 месяц.
2️⃣ Эффективное продвижение: как привлечь тысячи пользователей без больших бюджетов.
Здесь можно следить за быстрыми запусками и, возможно, попробовать создать свой продукт! 🚀
58 471
🖥 ScrapeServ — это API, который принимает URL и возвращает файл с данными веб-сайта и его скриншотами!
🌟 Он разработан для запуска в Docker-контейнере и использует браузерные технологии для обработки JavaScript на страницах. Среди возможностей ScrapeServ — прокрутка страницы с созданием скриншотов различных разделов, автоматическая обработка перенаправлений и корректная работа с ссылками на загрузку файлов. Задачи обрабатываются в очереди с настраиваемым распределением памяти, обеспечивая эффективное использование ресурсов.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
58 471
Кластеризация временных рядов: хаос или скрытые паттерны?
Финансовые данные, сенсоры, котировки акций — данные приходят потоком, но как выявить закономерности и сгруппировать их правильно? Стандартные методы не работают, а временные ряды ведут себя слишком нестабильно.
Разбираем на открытом вебинаре «Кластеризация временных рядов» 5 марта в 20:00 (мск):
- Изучим метрику DTW (Dynamic Time Warping)
- Разберём методы понижения размерности
- Найдём связи в котировках акций на реальных данных
Всем участникам — скидка на большое обучение «Machine Learning. Professional».
➡️ Регистрируйтесь, чтобы не пропустить: https://otus.pw/iIy6/?erid=2W5zFJUDfeQ
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
58 471
🔥 ERD Lab — это бесплатный онлайн-инструмент, предназначенный для профессионального проектирования и визуализации баз данных с использованием диаграмм "сущность-связь" (ERD)!
Он позволяет импортировать существующие SQL-скрипты или создавать новые базы данных без необходимости писать код, что упрощает процесс разработки и документирования структур данных.
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
