[PYTHON:TODAY]
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу [PYTHON:TODAY]
Канал [PYTHON:TODAY] (@python2day) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 63 387 підписників, посідаючи 2 044 місце в категорії Технології та додатки та 9 381 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 63 387 підписників.
За останніми даними від 04 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -299, а за останні 24 години на -20, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 13.49%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 7.45% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 8 552 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 4 720 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 52.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, soft, install, pip, docker.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 05 листопада, 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.
FastAPI - это молодой, но надежный фреймворк, который использует преимущества новых функций Python в чистом дизайне. Как следует из названия, FastAPI действительно быстр, конкурируя с аналогичными фреймворками на таких языках, как Golang. Автор Билл Любанович рассказывает о тонкостях разработки FastAPI с помощью практических руководств по различным темам, таким как формы, доступ к базе данных, графика, карты и многое другое, которые выведут вас за рамки основ. В эту книгу также включены практические руководства, которые помогут вам быстро освоить RESTful API, проверку данных, авторизацию и производительность. Благодаря сходству с такими фреймворками, как Flask и Django, вам будет легко начать работу с FastAPI. Из этой книги вы узнаете: 🌵 Как создавать веб-приложения с помощью FastAPI 🌵 Разберетесь в различиях между FastAPI, Starlette и pydantic 🌵 Изучите две функции, отличающие FastAPI: асинхронные функции и проверку типов данных 🌵 Изучите новые возможности Python 3.8+, особенно аннотации типов 🌵 Разберитесь в различиях между sync и async Python 🌵 Узнаете, как подключаться к внешним API и сервисамГод: 2024 #books #python
В данном руководстве систематизирована информация по извлечению данных из iPhone и некоторых других устройств Apple, описаны подходы, стратегии и особенности разных методов, а также типичные ошибки.Год: 2023 #books #pentest #redteam
$ pip install financetoolkit -U
Пример использования:
from financetoolkit import Toolkit
companies = Toolkit(["AAPL", "MSFT"], api_key=API_KEY, start_date="2017-12-31")
# a Historical example
historical_data = companies.get_historical_data()
# a Financial Statement example
income_statement = companies.get_income_statement()
# a Ratios example
profitability_ratios = companies.ratios.collect_profitability_ratios()
# a Models example
extended_dupont_analysis = companies.models.get_extended_dupont_analysis()
# a Performance example
factor_asset_correlations = companies.performance.get_factor_asset_correlations(period='quarterly')
# a Risk example
value_at_risk = companies.risk.get_value_at_risk(period="weekly")
# a Technical example
ichimoku_cloud = companies.technicals.get_ichimoku_cloud()
💰API ключ можно получить бесплатно
⚙️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github