Python/ django
Kanalga Telegram’da o‘tish
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Ko'proq ko'rsatish
📈 Telegram kanali Python/ django analitikasi
Python/ django (@pythonl) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 58 385 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 244-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 292-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 58 385 obunachiga ega bo‘ldi.
03 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -242 ga, so‘nggi 24 soatda esa -32 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.00% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.06% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 501 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 784 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 18 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent github, claude, контекст, архитектура, api kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 04 Noyabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
58 385
Obunachilar
-3224 soatlar
-1807 kun
-24230 kun
Postlar arxiv
58 382
58 382
Питонисты останавливают работу и идут на «Стачку» 15-16 сентября.
На «Стачке» выступят представители Райффайзенбанк, Тинькофф, MTS AI, которые расскажут:
— плюсы и минусы FastAPI;
— как обрабатывать сетевые ошибки;
— стоит ли писать документацию или нет;
— чем нам может помочь во всём этом AI.
Подробнее о спикерах, темах и содержании докладов - на странице секции на сайте «Стачки»: https://clck.ru/35e3nT/?erid=2VtzqxjU6fA
Твоя проходка на Стачку: https://clck.ru/35e3v3/?erid=2VtzqxjU6fA
Erid: 2VtzqxjU6fA
ИНН: 7328081691
Реклама. ООО "Стачка"
58 382
🖥 Elevating Code Flexibility with the Decorator Design Pattern in Python
from abc import ABC, abstractmethod
class TextPrinter(ABC):
@abstractmethod
def print_text(self):
pass
class PlainTextPrinter(TextPrinter):
def __init__(self, text):
self.text = text
def print_text(self):
print(self.text)
class TextDecorator(TextPrinter):
def __init__(self, text_printer):
self.text_printer = text_printer
def print_text(self):
self.text_printer.print_text()
class BoldTextDecorator(TextDecorator):
def print_text(self):
print(f"<b>{self.text_printer.print_text()}</b>")
class ItalicTextDecorator(TextDecorator):
def print_text(self):
print(f"<i>{self.text_printer.print_text()}</i>")
# Client code
if __name__ == "__main__":
plain_printer = PlainTextPrinter("Hello, world!")
bold_printer = BoldTextDecorator(plain_printer)
italic_bold_printer = ItalicTextDecorator(bold_printer)
plain_printer.print_text()
bold_printer.print_text()
italic_bold_printer.print_text()
@pythonl58 382
+1Python разработчики, у Мамбы есть 256 причин сказать, как вы важны в мире виртуальной реальности и достижений. Мы приглашаем вас сделать новый шаг в вашей жизни, как коммит в новую ветку. По пути к офису не забудьте решить задачку на автомобилях Мамбы у IT-компаний в Москве и получите подарок!
Сохраняйте свой код на GitHub и пиво в холодильнике. Давайте стремиться к безупречности кода, как идеальное совпадение на Мамбе!
Держите промокод от Мамбы на 3 месяца VIP для всех новых пользователей
https://mamba.onelink.me/nlqB/ITHAPPY?erid=Kra23VcoX
Реклама АО "МАМБА" ИНН 7714548885
58 382
🔎Alfred: Advanced OSINT Info Gathering Tool
Alfred - это продвинутая утилита для сбора OSINT-информации, умеющая идентифицировать аккаунты в социальных сетях по предоставленным данным.
git clone https://github.com/alfredredbird/alfred
cd alfred && sudo pip install -r requirements.txt
python3 brib.py
@pythonl58 382
Погрузитесь в мир 🐍 Python и станьте разработчиком за рекордные 4 месяца с курсом от Merion Academy!
Все, кому интересно, получат 🚀 2 бесплатных урока, где познакомитесь с базой и сразу начнете писать свою первую программу.
🎁 Бонус – бесплатный интенсив по карьере, где HR-эксперты поделятся секретами успешного резюме и расскажут как проходить собеседования. 📚 А еще бесплатный гайд по изучению Python, который будет полезен для всех, кто хочет освоить этот язык.
🕺 У ребят одна из самых доступных цен на рынке, которая в разы ниже, чем в других онлайн-школах, а еще есть рассрочка, чтобы учиться сейчас и платить по чуть-чуть ежемесячно.
👉 Регистрируйтесь по ссылке чтобы забрать бесплатные уроки, интенсив по карьере и гайд.
Merion Academy – это экосистема доступного образования, которая включает в себя:
📍IT-базу знаний с полезными статьями.
📍Youtube-канал ,где простыми словами говорят о сложных вещах.
📍 IT-академию, где обучат востребованным направлениям по самым доступным ценам.
58 382
🕵️ Eyes is an OSINT tool to get existing accounts from an email
Eyes is able to find not only if an account is existing on different sites but also to find the account in question.
Eyes умеет не только находить существующие на разных сайтах аккаунты, но и находить сам аккаунт (с помощью определенных модулей), даже если профиль не имеет ничего общего с электронной почтой!
$ git clone https://github.com/N0rz3/Eyes.git
$ cd ./Eyes
$ pip3 install -r requirements.txt
▪Github
@pythonl58 382
58 382
28 сентября, 19:00
Selectel Python Meetup. Три уровня погружения: процессы под капотом, архитектура кода, развитие языка
Ребята из Selectel проводят митап для Python-разработчиков, где расскажут о сборе метрик и мониторинге, проектировании микросервисной архитектуры, изменениях в Python и о том, что ждет язык в будущем.
Темы докладов:
◽️ «Мультипроцессность и сбор метрик в Python: как построить мониторинг без сюрпризов», Никита Моторный, Selectel
◽️ «Заносим микросервисы и Kubernetes в облако», Александр Шишебаров, Selectel
◽️ «Такое ли светлое будущее у Python?», Денис Аникин, Райффайзенбанк
Всех, кто будет в этот день в Санкт‑Петербурге, приглашаем в офис Selectel: https://slc.tl/07eau
А если не сможете присоединиться лично, подключайтесь к трансляции по предварительной регистрации: https://slc.tl/fuwbz
Реклама ООО «Селектел» 2VtzqwqSUKA
58 382
🖥 KOT database
The KOT database is a Flexible, secure and scalable database and your python cloud that supports multiple data formats.
База данных KOT - это гибкая, безопасная и масштабируемая база данных облачная база python, поддерживающая множество форматов данных. Она имеет встроенные функции сжатия и шифрования данных и совместима со всеми операционными системами.
pip3 install kot
▪Github
▪Docs
@pythonl58 382
⚡Легкий способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data
Go: t.me/Golang_google
C/C++/ t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Хакинг: t.me/linuxkalii
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi
Python: t.me/python_job_interview
Rust: t.me/rust_code
Javascript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Linux: t.me/+A8jY79rcyKJlYWY6
Big Data: t.me/bigdatai
Devops: t.me/devOPSitsec
Тестирование:https://t.me/+F9jPLmMFqq1kNTMy
Собеседования: https://t.me/machinelearning_interview
💼 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
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
ИИ: t.me/vistehno
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
58 382
58 382
Всем привет! На связи Яндекс Практикум.
Сейчас наша команда продуктовых исследователей проводит исследование, связанное с профессией Python-разработчик, и мы ищем представителей разных компаний — тех, кто участвует в найме Python-разработчиков уровня Junior и Middle: технических лидов, лидов команд, hr-менеджеров.
Если вы участвуете в найме, хотите помочь нам и готовы пообщаться с нами (формат: около 60 минут в зуме) — заполните анкету и мы с вами свяжемся.
В знак благодарности за участие в исследовании поделимся небольшим приятным бонусом
Реклама АНО ДПО "Образовательные технологии Яндекса", ИНН:7704282033, erid: LjN8KG8gn
58 382
+9😲 Awesome useful Python scripts
Полезные готовые скрипты Python.
1. JSON ↔️ CSV (рис. 1)
2. Password generator (рис. 2)
3. Строковый поиск из нескольких файлов (рис. 3)
4. Получение всех ссылок с заданной веб-страницы (рис. 4)
5. Добавляем водяной знак (рис. 5)
6.Парсер и загрузчик изображений с WEB-страницы (рис. 6)
7. Сортировка папки загрузки (рис. 7)
8. Массовая рассылка электронных писем из CSV-файла (рис. 8)
9. Получение IP-адреса и имени хоста веб-сайта (рис. 9)
10. Прогресс-бар терминала (рис. 10)
▪Scripts
@pythonl
58 382
Коротко и по работному делу!
→ Море IT вакансий на удалёнку разработчикам джунам, миддлам и сеньорам
→ Каждый день
→ Прямые контакты эйчаров! Без ссылок на х—ха ツ
Подписаться на канал 🤘
Реклама. ООО «Цифровые решения», ИНН: 7707469618, erid: LatgC5pWZ
58 382
58 382
+8📈 Predictive Modeling for Future Stock Prices in Python: A Step-by-Step Guide
Процесс построения модели прогнозирования цен на акции с использованием Python.
1. Импорт необходимых модулей
2. Получение исторических данных о ценах на акции
3. Отбор фич.
4. Определение фич и целевой переменной
5. Подготовка данных к обучению
6. Разделение данных на обучающие и тестовые наборы
7. Построение и обучение модели
8. Составление прогнозов
9. Тестирование торговой стратегии
@pythonl
58 382
✋Hand gesture recognition
Распознавание жестов рук.
import cv2
import mediapipe as mp
# Initialize MediaPipe Hands module
mp_hands = mp.solutions.hands
hands = mp_hands.Hands()
# Initialize MediaPipe Drawing module for drawing landmarks
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
# Open a video capture object (0 for the default camera)
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
continue
# Convert the frame to RGB format
frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# Process the frame to detect hands
results = hands.process(frame_rgb)
# Check if hands are detected
if results.multi_hand_landmarks:
for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
# Draw landmarks on the frame
mp_drawing.draw_landmarks(frame, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)
# Display the frame with hand landmarks
cv2.imshow('Hand Recognition', frame)
# Exit when 'q' is pressed
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# Release the video capture object and close the OpenCV windows
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
@pythonl58 382
+3🖥 What the * Python!
Project attempting to explain what exactly is happening under the hood for some counter-intuitive snippets and lesser-known features in Python.
Интересный проект, пытающийся объяснить, что именно происходит под капотом для некоторых сложных и малоизвестных функций Python.
$ pip install wtfpython -U
▪Github
@pythonl