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 59 007 підписників, посідаючи 2 174 місце в категорії Технології та додатки та 10 227 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 59 007 підписників.
За останніми даними від 02 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -219, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.21%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.57% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 665 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 105 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 24.
- 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 03 вересня, 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.
59 007
Підписники
Немає даних24 години
Немає даних7 днів
-21930 днів
Архів дописів
59 007
Сетка — новая социальная сеть для нетворкинга от hh ru. Она помогает быть на связи с комьюнити и быстро решать ежедневные задачи.
Например, запросить обратную связь на свой проект или резюме, как сделал пользователь Сетки и получил советы от HR-ов и профи из своей индустрии.
Cкачивайте приложение.
Пересечёмся в Сетке!
59 007
🎧🎸 Любишь музыку и хочешь создать что-то своё? Вот тебе репозиторий PyTorch WaveNet на GitHub — это как раз то, что нужно для экспериментов с аудио!
Этот проект основан на модели WaveNet, которая генерирует аудио с помощью глубокого обучения. Круто, правда? Можешь использовать этот инструмент для создания синтезированных звуков или даже музыки. Дай волю фантазии и проверь, на что способен WaveNet! Плюс ко всему, проект открытый, так что можешь дополнить его своими идеями.
Почему бы не попробовать?
📌 Github
📌 Демо в Goggle Colab
📌 Docs
@pythonl
59 007
Аналитики-разработчики, станьте частью команды GigaChat 10 августа! 💻
Всего за один день вы пройдёте все этапы интервью, познакомитесь с командой и даже получите заветный оффер.
Gigachat — мультимодальная языковая модель, способная генерировать тексты любой сложности и стиля, а также создавать изображения.
Какие задачи решает команда GigaChat 👇
✔️ Research: исследование и реализация перспективных подходов обучения, синтеза и фильтрации данных, конструирование метрик и бенчмарков LLM, разработка пайплайнов для решения продуктовых кейсов с помощью больших языковых моделей.
✔️ Code: реализация prod-ready кода по работе с LLM, БД, API.
✔️ Markup: формирование и контроль пайплайнов разметки данных.
✔️ Pretrain: повышение качества pretrain набора данных.
✔️ RL: эксперименты с RL, Reward и DPO подходами.
Оставляйте отклик здесь, и до встречи на One Day Offer 10 августа! 😉
59 007
🖥 Полный гайд по созданию и запуску открытых Телеграм ботов
https://www.youtube.com/watch?v=Lov4bkRakKs
@pythonl
59 007
🖥 Генерация CAPTCHA с помощью Python
from captcha.image import ImageCaptcha
from PIL import Image
def generate_captcha_text(length):
import string
import random
return ''.join(random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=length))
def generate_captcha(captcha_length=7, save_path='CAPTCHA.png'):
image = ImageCaptcha(width=500, height=100)
captcha_text = generate_captcha_text(captcha_length)
data = image.generate(captcha_text)
image.write(captcha_text, save_path)
return captcha_text
if __name__ == '__main__':
captcha_text = generate_captcha()
print('CAPTCHA text:', captcha_text)
Image.open('CAPTCHA.png')59 007
🖥 gTTS (Google Text-to-Speech) - Python библиотека и инструмент командной строки (CLI) для взаимодействия с API преобразования текста в речь Google Translate.
Вы можете использовать её для записи озвученного текста в файл формата MP3, объект-подобный файл (bytestring) для дальнейшей обработки аудио или непосредственно в стандартный вывод.
Особенности:
- Настраиваемый токенизатор, который позволяет озвучивать текст любой длины, сохраняя правильную интонацию, сокращения, десятичные дроби и многое другое.
- Возможность настройки предварительной обработки текста для корректировки произношения.
Установка:
pip install gTTSgtts-cli 'hello' --output hello.mp3from gtts import gTTS
tts = gTTS('hello')
tts.save('hello.mp3')59 007
Хочешь присоединиться к высокотехнологичному вендору и производителю IT-инфраструктуры YADRO?
В команде тестирования базовой станции LTE в YADRO TELECOM актуальна вакансия:
1️⃣ Software Development Engineer in Test/SDET (LTE)
Ты сможешь участвовать в создании быстро развивающегося продукта, который нуждается в постоянном совершенствовании процессов и технических средств валидации.
Также есть вакансия в большой команде разработки флагманского продукта компании YADRO – TATLIN.UNIFIED:
2️⃣ Software engineer Go/Инженер-программист Go
Здесь ожидают уверенное владение GO и уделяют большое внимание правильной реализации задач, чтобы всё работало быстро и с оптимальным потреблением аппаратных ресурсов.
Что тебя ждёт ещё:
– достойная зарплата (размер обсуждается на собеседовании) и прозрачная система премий;
– обучение за счёт компании: учебный портал с курсами и лекциями от экспертов, дополнительное профессиональное обучение, изучение английского, участие в конференциях;
– возможность учиться у лучших специалистов индустрии, расти в рамках своей роли, а также участвовать во множестве различных проектов;
– личное участие в становлении процессов и продуктов, возможность увидеть результат своей работы;
– большое инженерное сообщество, которое постоянно развивается;
– гибридный или удалённый формат работы;
– ДМС со стоматологией с первого дня, консультации юристов, психологов, экспертов по ЗОЖ и управлению финансами;
– скидки для сотрудников, дополнительные day-off;
– комфортные офисы в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде и Минске.
Откликайся по ссылкам и присоединяйся к YADRO!
59 007
59 007
Соберём ансамбль — вместе веселее!
Приглашаем на открытый урок, где вы узнаете как усилить свои модели объединяя их сильные стороны.
🔹Расскажем в чем заключается "сила толпы" и когда оправдано ее использование
🔹Покажем методы объединения моделей в ансамбли, которые помогут добиться лучших результатов без существенного усложнения моделей
✅ Практика: Вместе построим ансамбль моделей для задачи классификации.
Урок приурочен курсу «Machine Learning» от Otus. По окончанию обучение получите диплом государственного образца.
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/DY5W/?erid=LjN8K5QHT
59 007
🖥 Сжатие файлов в архивы gz с помощью gzip, и shutil
Элементарно, нам понадобятся функции
gzip.open и shutil.copyfileobj:
import gzip
import shutil
def compress_file(input_file, output_file):
with open(input_file, 'rb') as f_in:
with gzip.open(output_file, 'wb') as f_out:
shutil.copyfileobj(f_in, f_out)
compress_file('clcoding.txt', 'clcoding.txt.gz')59 007
Курс Слёрма «Python для инженеров»: когда 5 строк кода заменяют полчаса работы
Научим вас автоматизировать задачи, которые годами решались вручную. Курс с обратной связью, 5 недель, старт 12 августа.
После курса сможете сделать так, чтобы автоматически:
▶Менялись конфигурации серверов и предоставлялся к ним доступ
▶Собирались, сводились и экспортировались нужные данные мониторинга
▶Создавались базы данных из разных источников
▶Генерировались ченджлоги прямо из коммитов
▶И многое другое
Формат курса:
▶Видеолекции, онлайн-встречи со спикером и практические задания
▶Код-ревью, ответы на вопросы и обратная связь
▶Личный кабинет с короткими конспектами видеолекций
▶Постоянный чат со студентами, экспертами и куратором
Длительность — 5 недель.
Старт — 12 августа.
Посмотреть программу занятий и занять место на курсе — по ссылке ✅
59 007
+1
🌟 Lets-Plot: мощная библиотека для визуализации данных на Python
—
pip install lets-plot
Lets-Plot — библиотека от JetBrains, созданная на основе принципов Grammar of Graphics, как и знаменитая ggplot2 для R.
Особенности и преимущества:
- Мультиплатформенность: Lets-Plot работает как в блокнотах Python (Jupyter, Datalore, Kaggle и др.), так и в IDE PyCharm и IntelliJ IDEA.
- Интерактивные возможности: Поддержка интерактивных карт с возможностью увеличения и перемещения, а также кастомизация подсказок и аннотаций.
- Геопространственная визуализация: Простая интеграция с GeoDataFrame и мощный модуль геокодирования.
- Экспорт графиков: Сохранение графиков в формате SVG, HTML, PNG и PDF с помощью функций ggsave(), to_svg(), to_html(), to_png() и to_pdf().
- Поддержка режима без JavaScript и оффлайн-режима: Lets-Plot генерирует графики как простые SVG-изображения, что обеспечивает работу без Интернет-соединения.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonl59 007
+3
🖥 Bytewax — фреймворк Python, который упрощает обработку событий и потоков
—
pip install bytewax
Bytewax объединяет возможности Flink, Spark и Kafka Streams по обработке потоков и событий.
Bytewax позволяет подключать источники данных, выполнять преобразования с учетом состояния и записывать данные в различные системы с помощью встроенных коннекторов или существующих библиотек Python.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonl59 007
🔥What’s the Hack? ЭКСПО! Этим летом с 1 по 10 августа прими участие в хакатоне от Экспобанк, реши задачу по созданию системы управления клиентскими базами для компаний-партнеров Экспобанка и получи возможность забрать вознаграждение из призового фонда в 400.000 рублей!
Регистрируйся на хакатон до 29 июля включительно: https://экспохак.рф
🌐Хакатон пройдет в формате Онлайн - 9 дней интенсивной работы над проектом, а 10-го августа участники защищают свои решения перед представителями из компаний-партнеров Экспобанка!
🚀Главная цель – создать единый механизм управления клиентскими базами, позволяющий оптимизировать взаимодействие с клиентами и предлагать различные услуги из разных компаний, входящих в число компаний-партнеров Экспобанка. .
👨💻К участию приглашаются разработчики, Product менеджеры, IT-специалисты и бизнес-архитекторы.
На протяжении всего хакатона Вас ждут регулярные сессии с экспертами, которые помогут скорректировать Ваши идеи в нужно русло!
📌Ключевые события хакатона:
29 июля – Завершение подачи заявок
1 августа – Церемония открытия
2 и 5 августа – Индивидуальные сессии с экспертами
7 августа – Общая встреча с экспертами
10 августа – Финальный питч и Церемония закрытия
🏆Успей зарегистрироваться на хакатон и побороться за призовой фонд в 400.000 рублей! What’s the Hack? ЭКСПО!
Подробная информация и регистрация: https://экспохак.рф
59 007
🔍 Exo: Расширяем горизонты разработчиков
Exo – это мощный инструмент, помогающий разработчикам изучать и анализировать экзопланеты. Этот репозиторий включает инструменты для обработки данных, визуализации и моделирования экзопланетарных систем. Основные функции Exo включают:
- Анализ астрономических данных
- Визуализация орбит и траекторий
- Моделирование атмосферных условий
Exo предназначен для использования в научных исследованиях и образовательных проектах, облегчая доступ к сложным астрономическим данным и инструментам.
📚 GitHub
#python #github #astronomy
@pythonl
59 007
🌟 ExVideo — техника тюнинга, позволяющая улучшить возможности моделей генерации видео
ExVideo позволяет модели генерировать в 5 раз больше кадров, при этом требуется всего 1.5 тыс. часов обучения на GPU на датасете из 40 тыс. видео.
В частности при помощи ExVideo была улучшена модель Stable Video Diffusion, для генерации длинных видеороликов до 128 кадров.
Код, статья и модель — по ссылкам ниже.
🟡 Страничка ExVideo
🖥 GitHub
🟡 Hugging Face
🟡 Arxiv
@pythonl
59 007
🔔 Столкнулись с необходимостью управления множеством связанных задач?
Приглашаем вас на открытый вебинар «Оркестрация задач с Apache AirFlow» 25 июля в 20:00 мск! Разберемся во всех тонкостях техники оркестрации задач и управлении сложными сценариями.
💯 На вебинаре вы:
- узнаете, как создавать и запускать периодические задачи по расписанию;
- получите навыки управления связанными задачами;
- изучите работу не только с интерфейсом AirFlow, но и с языком описания DAGов;
- рассмотрите различные операторы и интеграции AirFlow.
Этот урок будет полезен, если вы:
- хотите освоить методы MLOps и техники оркестрации задач;
- дата-сайентист, желающий углубиться в профессию;
- самостоятельно изучаете Data Science и готовы перейти от обучения моделей к их эксплуатации.
Встречаемся в преддверии старта курса «Python Developer. Professional». Все участники вебинара получат спеццену на обучение.
🔴 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://otus.pw/qIdc/?erid=LjN8KCmHC
59 007
+1
🖥 Logfire — observability-платформа, созданная командой Pydantic
—
pip install logfire
Logfire — это платформа для мониторинга и observability.
Особенности Logfire:
— предоставляет простой дашборд, который легко использовать
— позволяет отображать объекты Python, профилировать код, визуализировать запросы к БД
— Logfire отдаёт собранные данные по обычным SQL-запросам, не нужно учить новый диалект
А также Logfire отлично интегрируется с OpenTelemetry и с Pydantic
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonl59 007
ML: с чего начинается Data Science?
Приглашаем на открытый урок, где вы узнаете про область ML, которая лежит в основе Data Science и AI сегодня.
🔹Расскажем, чем оно отличается от классического программирования и какие в ML существуют типы задач.
✅ Практика: Решите первую задачу ML на языке Python
В результате урока вы обучите свою первую модель машинного обучения для решения задачи классификации рукописных цифр
Урок приурочен курсу «Специализация Machine Learning» от Otus.
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/rbyU/?erid=LjN8KG9Pa
