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 60 005 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
Архів дописів
60 005
Станьте специалистом широкого профиля в работе с данными — научитесь разрабатывать архитектуру данных на курсе Яндекс Практикума.
За 6,5 месяцев мы научим:
◾️ проектировать хранилища и пайплайны;
◾️ использовать инструменты DE: оркестраторы, контейнеры и не только;
◾️ работать со стриминговой обработкой данных и облачными хранилищами;
◾️ создавать хранилища Data Warehouse и Data Lake.
→ Курс для специалистов с опытом. Пройдите вводное тестирование бесплатно.
60 005
60 005
🐍 Не просто сложно, а очень сложно... пройти хардкорный тест по Python от OTUS.
Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «Python Developer. Professional» от OTUS.
🔹На обучении вас ждет продвинутые темы и практика на «боевых» задачах уровня Middle+
🔹Проектная работа, которой можно показать свой уровень на собеседовании
Овладейте лучшими практиками и навыками Python для уверенного карьерного роста
✔️ Проверьте формат обучение на открытом уроке 23 января — FastAPI в действии: быстрое создание API для веб-приложений
👉 Пройти тест
https://otus.pw/4DCv/?erid=LjN8KEVoA
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
60 005
🖥 A curated collection of awesome Python scripts from basic to advance with automation task scripts.
Коллекция полезных скриптов на Python от базовых до продвинутых со скриптами автоматизации.
▪Github
▪10 скриптов Python для автоматизации 2024.
@pythonl
60 005
🖥 Open-source library in Python that will help you build dashboards in a breeze
Блокноты Jupyter отлично подходят для изучения данных.
Но не так хороши для визуализации данных.
Вот библиотека с открытым исходным кодом на Python, которая поможет вам быстро создавать информативные и красивые.
pip install panel
▪Github
@pythonl60 005
🖥 in Python you can use
get_close_matches() from the difflib module to return a list of the best “good enough” matches.
В #Python вы можете использовать get_close_matches() из модуля difflib, чтобы вернуть список лучших совпадений.
@pythonl60 005
60 005
📢 Introducing CRUXEval, a benchmark to measure Python code execution!
CRUXEval - это новый бенчмарк, состоящий из 800 функций Python для тестирования кода.
🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/cruxeval
🏠Homepage: https://crux-eval.github.io
📜Paper: http://crux-eval.github.io/paper/cruxeval.pdf
🏆Leaderboard: https://crux-eval.github.io/leaderboard.html
🔎Sample Explorer: https://crux-eval.github.io/demo.html
📊HF Dataset: https://huggingface.co/datasets/cruxeval-org/cruxeval
@pythonl
60 005
❗️Как развиваться Python-разработчику?
Наращивать объем знаний и навыков. За этим приходите на вебинар, приуроченный к старту онлайн-курса «Python Developer. Professional» в OTUS.
✅ На вебинаре речь, конечно же, пойдет про SOLID, о котором так любят спрашивать на собеседованиях.
🔹Мы пройдемся по каждой букве в отдельности с примерами кода и описанием, не забыв про актуальность и применимость в мире Python разработки
Встречаемся 10 января в 20:00 мск, занятие будет приурочено к старту курса «Python Developer. Professional».
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ для регистрации на открытый урок
https://otus.pw/dDsT/?erid=LjN8KA2J8
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
60 005
🧑✈️ GPT PILOT
It's a dev tool that writes scalable apps from scratch.
Только что открыл для себя GPT Pilot. На Github у него почти 20 тысяч звезд.
Это инструмент для разработчиков, который пишет масштабируемые приложения с нуля.
Просто опишите свое приложение, и GPT Pilot сделает следующее:
1. Задаст правильные вопросы
2. Создаст продукт и технические требования
3. Настроит среду
4. Поможет написать приложение шаг за шагом.
Вам остается только проверять готовый код.
▪Github
@pythonl
60 005
🖥 The updated versions of Python Cheat Sheets are here.
Обновленные версии большой Python Шпаргалки.
@pythonl
60 005
60 005
60 005
🖥 The `concurrent.futures` module wraps both threading and multiprocessing, which makes the interfaces even nicer.
Python предоставляет вам возможность создавать пулы процессов. Вы можете создавать их с помощью модуля Python `
threading` или модуля `concurrent.futures`.
Модуль `concurrent.futures` оборачивает и потоки, и многопроцессорность, что делает их интерфейсы еще более приятными.
@pythonl60 005
🖥 The dataclass decorator automatically adds generated special methods such as
__init__() and __repr__() to user-defined classes.
Вы уже пробовали использовать dataclass в Python?
Декоратор dataclass автоматически добавляет сгенерированные специальные методы, такие как `__init__()` и `__repr__()` в ваши классы.
@pythonl60 005
🎄 Happy New Year 2024 using Python
Поздравление с Новым 2024 годом с помощью Python.
@pythonl
60 005
💼 Y'ORG
Y'ORG объединяет большин языковые модель с Jupyter Notebook для выполнения различных задач.
Цель Y'ORG - предоставить удобный интерактивный способ (1) изучения кода, (2) составления планов и задач для работы, (3) написания кода и добавления новых функций. Он также помогает ученым и аналитикам (4) проводить анализ данных и (5) создавать полноценные отчеты.
▪ Github
@pythonl
60 005
Все для изучения Data Science
Собрали все что потребуется для изучения data science
👉 Data Science | Machinelearning - канал для изучения data science и machinelearning
👉 Python - канал для изучения python и его аспектов связанных с data science.
Добро пожаловать!
60 005
🖥
class difflib.SequenceMatcher: This module provides classes and functions for comparing sequences.
Этот модуль предоставляет классы и функции для сравнения последовательностей. Он может быть использован, например, для сравнения файлов и может выдавать информацию о различиях в файлах в различных форматах, включая HTML, контекстные и унифицированные диффы. Для сравнения каталогов и файлов см. также модуль filecmp.
https://docs.python.org/3/library/difflib.html
@pythonl