Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Python/ django
Kanalga Telegram’da o‘tish
по всем вопросам @haarrp @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 60 025 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 214-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 257-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 60 025 obunachiga ega bo‘ldi.
08 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -577 ga, so‘nggi 24 soatda esa -31 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.94% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.45% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 167 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 074 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 @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 09 Iyun, 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.
60 025
Obunachilar
-3124 soatlar
-1357 kunlar
-57730 kunlar
Postlar arxiv
60 015
K2 Cloud и PiterPy2024 — бесплатный день конференции для питонистов.
Ребята из K2 Cloud помогли организовать Community Day для python-разработчиков. 18 сентября ты сможешь бесплатно послушать часть докладов конференции PiterPy: от мастерства карьерного роста до хитростей асинхронного программирования. Для участия нужно только зарегистрироваться.
Подробнее на сайте
60 015
🖥 С помощью библиотек, pdfplumber и gTTS Вы можете создать аудиокнигу всего за несколько строк кода! 🚀
@pythonl
60 015
📚 Справочник-шпаргалка по методологиям и паттернам на Python
Это обширный гайд на «Хабре», который расскажет о:
▪паттернах (порождающих, структурных, поведенческих);
▪разработке через тестирование (TDD);
▪разработке, основанной на описании поведения (BDD);
▪предметно-ориентированном проектировании (DDD).
🔗 Ссылка
@machinelearning_interview
60 015
60 015
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pro_python_code
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/devOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Linux: t.me/linuxacademiya
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
💼 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
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
60 015
🔎 Разведочный анализ данных, c помощью одной строки кода
Разведочный анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA) — это выявление скрытой информации в наборе данных.
sweetviz — библиотека, которая предоставляет важную информацию о наборе данных без написания большого количества кода.
pip install sweetviz
➡️ Читать дальше
🖥 Github
@pythonl60 015
✂️ CSV Trimming
CSV Trimming - это Python пакет , предназначенный для очистки кривых CSV - таких, которые вы получаете при паркинге сайтов, устаревшими системами или плохо собранными данными и преобразовании их в чистые, хорошо отформатированные CSV с помощью всего одной строки кода.
Нет необходимости в сложных настройках или больших языковых моделях.
pip install csv_trimming
Python
import pandas as pd
from csv_trimming import CSVTrimmer
# Load your csv
csv = pd.read_csv("tests/documents/noisy/sicilia.csv")
# Instantiate the trimmer
trimmer = CSVTrimmer()
# And trim it
trimmed_csv = trimmer.trim(csv)
# That's it!
60 015
Бесплатные доклады PiterPy 2024 для всех на Community Day
18 сентября стартует PiterPy 2024. Часть докладов первого дня в онлайне будет доступна всем желающим бесплатно — нужно только зарегистрироваться 🔥
Благодаря Community Day любой желающий может бесплатно поучаствовать в конференции и перенять часть знаний и опыта спикеров. Новые участники оценят формат и контент, а те, кто давно не участвовал в PiterPy, — освежат воспоминания и вновь почувствуют себя частью комьюнити.
Посмотрите, что входит в программу Community Day.
Все эти доклады и активности — для вас! Регистрируйтесь до 18 сентября, включительно.
Если хотите посмотреть все доклады и посетить офлайн-часть конференции лично — еще есть время приобрести билет за счет компании или купить его самостоятельно.
Промокод
DJANGO даст 15% скидку на билет «Для частных лиц».
Уверены, что точно увидимся на PiterPy 2024 💜
Реклама. ООО «Джуг Ру Груп». ИНН 780134144660 015
+1
🪐 Mapping The Solar System
Код, данные и инструкции для построения карт орбит астероидов в Солнечной системе.
Этот репозиторий содержит пошаговое руководство по созданию карты Солнечной системы с использованием открытого кода и данных NASA. Программные инструменты: Python 3.7.1, NASA HORIZONS, Illustrator CC 2019 и Photoshop CC 2019.
• Github
@pythonl
60 015
🖥 Мечтаете о карьере в IT, но не хотите программировать? Хорошая новость: это возможно!
Если стать аналитиком данных — IT-специалистом, который собирает и анализирует данные, чтобы строить прогнозы для бизнеса. Аналитики данных востребованы во многих сферах: IT, маркетинг, ритейл, банкинг и т. д.
Обучение подойдет, если вы:
🟣новичок без опыта без опыта в IT
🟣бухгалтер, финансист или экономист
🟣уже работаете с аналитикой и хотите углубить знания для роста в карьере
На курсе вы получите навыки, которые реально нужны работодателям, и овладеете самыми популярными инструментами: Python, Pandas, NumPy, Jupyter Notebook, SQL, Power BI.
🔗 Начните работать аналитиком уже через 6 месяцев! Заполните заявку, чтобы получить бесплатный доступ к первым урокам.
Реклама. ООО «Эдюсон», ИНН 7729779476. Erid:2VtzqvCVvzi
60 015
🖥 55% Python-разработчиков используют Linux
Организация Python Software Foundation опубликовала результаты совместного ежегодного опроса, в котором приняли участие более 25 тысяч разработчиков, использующих язык программирования Python.
Основные тенденции:
- 55% Python-разработчиков используют Linux в своём окружении для разработки (в прошлом отчёте 59%), 55% (58%) - Windows , 29% (26%) - MacOS, 2% (3%) - BSD.
6% (в прошлом отчёте 7%) продолжают пользоваться веткой Python 2, которая в настоящее время не поддерживается в большинстве дистрибутивов Linux и была переведена в разряд неподдерживаемых ещё в апреле 2020 года (изначально прекратить поддержку планировалось в 2015 году, но сроки постоянно продлевались).
- Почти половина тех, кто заявил о продолжении работы с Python 2 указали, что им меньше 21 года, а треть - что они являются студентами.
- 22% используют редактор кода Visual Studio Code, 20% - Jupyter Notebook, 17% - Vim, 13% - PyCharm Community Edition, 12% - JupyterLab, 11% - NotePad++, 9% - Sublime Text. 23% опрошенных используют только одну интегрированную среду разработки, 38% - две, 21% - три, 19% - больше трёх.
- 37% в отчётном году участвовали в разработке открытых проектов (77% на уровне разработки кода, 38% - документации, 35% - сопровождения, 33% - тестирования).
32% имеют возраст 21-29 лет, 8% - 18-20, 33% - 30-39, 16% - 40-49, 7% - 50-59, 3% - старше 60.
-25% программируют на Python менее года, 16% - 1-2 года, 26% - 3-5 лет, 19% - 6-10 лет, 13% - более 10 лет.
- 44% отметили использование Python для анализа данных, - 44% - web-разработки, 34% - для машинного обучения, 26% для администрирования, DevOps и написания сценариев автоматизации, 25% - для парсеров и web-ботов, 26% - для обучения.
@pythonl
60 015
🖥 MicroRabbit
Легкий, асинхронный Python-фреймворк для RabbitMQ, упрощающий создание микросервисов и распределенных систем.
Среди особенностей - удобная маршрутизация сообщений, поддержка плагинов и интуитивно понятная настройка клиента.
pip install git+https://@github.com/TonnoBelloSnello/microrabbit.git
• Github
@pythonl60 015
60 015
Событие для тех, кто хочет развиваться в робототехнике! 🤖
14 сентября центр робототехники Сбера проводит One Day Offer для DevOps- и MLOps-инженеров. Это возможность погрузиться в мир передовых технологий и получить заветный оффер всего за один день!
Центр проводит исследования, создаёт роботов, применяя искусственный интеллект, и работает по направлениям манипуляции, роботизации логистики, мобильных и антропоморфных роботов.
Задачи DevOps:
✔️ конфигурация систем разработки, тестирования, средств автоматизации и ИТ-инфраструктуры
✔️ оборачивание кода в docker образы и развёртывание контейнеров в Kubernetes
✔️ обеспечение мониторинга и выявление узких мест в работе систем
Задачи MLOps:
✔️ создание и внедрение MLOps-практик для исследований в направлениях RL, инференса LLM
✔️ настройка инструментов отслеживания жизненного цикла моделей (ClearML, MLFlow, DVC и т. п.)
✔️ развитие LLMOps-практик (эффективный инференс LLM для ChatGPT-like решений)
Если для вас это не просто слова, откликайтесь по ссылке!
60 015
GestSync — это библиотека, которая позволяет определять говорящего в видео на основе жестов.
Проект решает две основные задачи:
▫️Синхронизация — предсказывает временные задержки между аудио- и видеопотоками, опираясь на жесты.
▫️Определение активного говорящего — позволяет идентифицировать говорящего в многолюдной сцене без использования распознавания лиц.
Пользователи могут легко интегрировать модель, загрузить необходимые пакеты и запускать её на любых видео, где видны жесты говорящих.
git clone https://github.com/Sindhu-Hegde/gestsync.git
🖥 Github
💡 Demo
📝 Project
@pythonl60 015
Хотите прокачаться в программировании на Python? Тогда советуем основательно подойти к вопросу и пройти качественное обучение от лидеров индустрии!
Например, прямо сейчас у Яндекс Лицея, проекта Яндекс Образования, идёт набор сразу на две программы: «Основы программирования на Python» для новичков и «Промышленное программирование на Python» для продвинутых. Во время обучения студенты активно пробуют себя на практике, работают над групповыми проектами и перенимают опыт от экспертов из индустрии.
⏰ Когда: в течение всего учебного года, старт осенью-2024.
🏫 Где: офлайн, на одной из 160 площадок Лицея по всей России.
🎓 Для кого: учащиеся школ и колледжей от 13 до 20 лет.
📌 Важно знать: обучение бесплатное, после выпуска студенты получают сертификат и дополнительные баллы при поступлении в топовые вузы.
Не упустите возможность учиться у настоящих программистов! Выбирайте программу и регистрируйтесь до 9 сентября
