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 60 008 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 209-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 256-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 60 008 obunachiga ega bo‘ldi.
09 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -593 ga, so‘nggi 24 soatda esa -19 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.90% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.46% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 140 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 078 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 10 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.
60 008
Obunachilar
-1924 soatlar
-1447 kunlar
-59330 kunlar
Postlar arxiv
60 013
Foodtech tour Яндекса возвращается: стартуем с митапом в Москве 19 сентября!
В программе суровая энтерпрайз-разработка для опытных бэкендеров. Эксперты расскажут о работе с монолитами на примере Еды и переосмыслении процессинга заказов в Лавке. От Маркета заявлен воркшоп с архитектурными кейсами: без практики точно не останемся.
Foodtech tour охватит 4 столицы: Москва — 19 сентября, Санкт-Петербург — 17 октября, Казань — 14 ноября и Минск — 5 декабря.
👉🏻 Регистрируйтесь в своём городе!
60 013
Извлечение данных из вложенных структур Зачастую приводит к созданию перегруженного кода, который подвержен ошибкам.
в Python 3.10 pattern matching (Сопоставление с образцом ) обеспечивает более декларативный и понятный способ обработки сложных структур данных.
#Python #pythontips
@pythonl
60 013
🖥 The autogenetic AGI
Agent K - это саморазвивающийся AGI ( общий ИИ (AGI) – это ИИ, который может ориентироваться в меняющихся условиях, моделировать и прогнозировать развитие ситуации. Если ситуация выходит за стандартные алгоритмы, то он должен самостоятельно найти ее решение ), состоящий из агентов, которые сотрудничают и создают новых агентов по мере необходимости для выполнения задач пользователя.
▪ Github
@pythonl
60 013
Ворвись в IT с Романом Сакутиным
Онлайн-школы обещают небо в алмазах для всех начинающих айтишников. Но сколько в этом правды? Роман, айтишник с 10 летним опытом, сделал бесплатный симулятор разных айти профессий для полных новичков.
В нём вы сможете пройти свой первый рабочий день под руководством наставника даже если вы абсолютный ноль и получить награду в конце.
Играйте бесплатной в боте - https://t.me/break_into_it_bot?start=TG_IN_20082024
erid: LjN8KGWhZ
60 013
🖥 BBOT
Рекурсивный модульный OSINT инструмент, написанный на Python.
Этот инструмент может выполнять полный процесс OSINT с одной команды, включая перечисление поддоменов, сканирование портов, создание веб-скриншотов (с помощью модуля gowitness),
сканирование уязвимостей (с использованием движков) и многое другое.
# stable version
pipx install bbot
# bleeding edge (dev branch)
pipx install --pip-args '\--pre' bbot
▪ Github
@pythonl60 013
⚡️ PaletteSnap
PaletteSnap — это Python-программа, предназначенная для создания читаемых цветовых палитр из любых изображений с гарантированным хорошим контрастом и удобством использования.
Приложение устанавливается через
pip и автоматически применяет сгенерированную палитру в качестве обоев системы.
PaletteSnap также поддерживает обновление программ, позволяя применять новые палитры без необходимости перезагрузки.
Программа создает отдельные папки для хранения конфигурационных и кэшированных файлов, что делает её удобной для пользователей, знакомых с pywal, аналогичным инструментом.
Кроме того, PaletteSnap поддерживает шаблонизацию, что позволяет применять цветовые палитры на уровне всей системы.
▪ Github
@pythonl60 013
⚡️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
C++ собеседования: t.me/cppsobes
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
60 013
⚡️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/pythonl
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
C++ собеседования: t.me/cppsobes
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 СЛИТЫХ КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
60 013
🖥 Проверьте скорость Интернета с помощью Python
import speedtest
def Speed_Test():
test = speedtest.Speedtest() # Corrected this line
down_speed = test.download()
down_speed = round(down_speed / 10**6, 2)
print("Download Speed in Mbps: ", down_speed)
up_speed = test.upload()
up_speed = round(up_speed / 10**6, 2)
print("Upload Speed in Mbps:", up_speed)
ping = test.results.ping
print("Ping: ", ping)
Speed_Test()
@pythonl
60 013
🎞 MeTube
Это веб-интерфейс для youtube-dl с поддержкой плейлистов.
Он позволяет загружать видео с YouTube и множества других сайтов, включая Reddit, LinkedIn и многие другие.
Особо стоит отметить, что MeTube имеет специальные настройки для работы на iOS и расширения для браузеров Chrome и Firefox, что позволяет удобно скачивать видео прямо из браузера.
docker run -d -p 8081:8081 -v /path/to/downloads:/downloads ghcr.io/alexta69/metube
▪ GitHub
@pythonl60 013
+2
🔊 Audio Sample - это мощная библиотека для обработки звука на numpy, созданная для исследователей и используемая разработчиками.
Библиотека поддерживает сложные операции со звуком и предлагает простой синтаксис для тех, кто привык к numpy.
AudioSample идеально подходит для загрузки данных и ETLS, поскольку работает быстро и занимает мало места в памяти.
▪ Github
@pythonl
60 013
60 013
Поднимаем Кафку, не опуская рук. Отказоустойчивый кластер на вашем ПК
22 августа приглашаем вас на вебинар от Слёрма с Василием Калугиным, владельцем корпоративного сервиса Apache Kafka в АО «ЭР-Телеком Холдинг», чтобы поговорить про Кафку и научиться разворачивать кластер на своём железе.
На вебинаре:
✅ Расскажем про язык Кафки: топики, партиции, продюсеры-консьюмеры, кластер, ноды.
✅ Рассмотрим принципы её работы: как работают очереди сообщений, сколько должно быть консьюмеров для эффективной вычитки, как повысить надёжность кластера с помощью репликации данных.
✅ И покажем, как развернуть кластер Кафки на своём ПК с 3 нодами, schema-registry и авторизацией.
Обычно в инструкциях кластер из 1 ноды, зукипера и 1 брокера, но это не наш путь. Учим работать с реальными исходными данными, а не на теоретических примерах 😉
⚡И наш традиционный розыгрыш — один из участников вебинара получит бесплатное место на курс «Apache Kafka для разработчиков».
➡️ 22 августа в 14:00 мск
➡️ Регистрация — по ссылке
erid: LjN8KTWBt
60 013
🔥 UnpromptedControl
Unprompted Control — это утилита, которая автоматически удаляет объекты с изображений и восстанавливает поврежденные области, используя методы глубокого обучения и смешивания. В этом процессе ключевую роль играют модели Control Net и Stable Diffusion Inpaint Pipeline, которые направляют восстановление и обеспечивают естественное слияние результатов с остальным изображением.
Однако метод имеет свои ограничения, особенно при работе с изображениями лиц и тел людей. В таких случаях может потребоваться маскирование не только самого объекта, но и его теней для достижения наилучшего результата.
Несмотря на эти сложности, репозиторий предлагает ценный инструмент для бесшовного восстановления и удаления объектов.
- Githiub
- Colab
@pythonl
60 013
⚡️ Очень красивая шпаргалка с Python-фреймворками для самых разных задач.
Обработка данных, машинное обучение, визуализация, статистика, парсинг - всё это в одном месте.
@pythonl
60 013
🖥 sqlite-vec
Чрезвычайно маленькое и "достаточно быстрое" расширение для векторного поиска SQLite, которое работает в любом месте!
Проект преемник sqlite-vss.
- Храните и запрашивайте float, int8 и двоичные векторы в виртуальных таблицах vec 0.
- Написан на чистом C, без зависимостей, работает везде, где работает SQLite (Linux/ macOS /Windows, в браузере с WASM, Raspberry Pis и т.д.)
- Предварительная фильтрация векторов с rowid В подзапросах (...)
▪ Github
@pythonl
60 013
