Python/ django

الذهاب إلى القناة على Telegram

по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM

إظهار المزيد

الشبكة:Machinelearning روسيا10 246 التكنولوجيات والتطبيقات2 217...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django

تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 59 880 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 217 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 246 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 59 880 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 19 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -528، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -22، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.80‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.22‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 5 267 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 930 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 28.
الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل github, claude, контекст, архитектура, api.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fmxm...”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 20 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

59 880

المشتركون

-2224 ساعات

-1117 أيام

-52830 أيام

5 267

عرض المشاهدات

~ 1 93024 ساعات

~ 2 53548 ساعات

8.80%

معدل المشاركة

~ 1

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

59 880

Brython: Python in Your Browser https://realpython.com/brython-python-in-browser/ @pythonl

59 880

Python Lambda https://www.nbshare.io/notebook/47746562/Python-Lambda/ @pythonl

59 880

Function based Views – Django Rest Framework https://www.geeksforgeeks.org/function-based-views-django-rest-framework/ @pythonl

59 880

Drawing Text on Images With Pillow and Python https://dzone.com/articles/drawing-text-on-images-with-pillow-and-python @pythonl

59 880

Filtering DataFrames with the .query() method in Pandas https://jbencook.com/pandas-query/ @pythonl

59 880

How To Create A Simple Neural Network Using Python https://hackernoon.com/how-to-create-a-simple-neural-network-using-python-6o2d33yo @pythonl

59 880

Python MySQL https://www.geeksforgeeks.org/python-mysql/ @pythonl

59 880

Dive Into Algorithms: A Pythonic Adventure for the Intrepid Beginner (2021) @pythonlbooks

59 880

Efficiently Cleaning Text with Pandas https://pbpython.com/text-cleaning.html @pythonl

59 880

Guide to pgmpy: Probabilistic Graphical Models with Python Code https://analyticsindiamag.com/guide-to-pgmpy-probabilistic-graphical-models-with-python-code/ @pythonl

59 880

Build a Production-Ready API with Rate-Limiter in 15 minutes https://www.codementor.io/@pietrograndinetti/build-a-production-ready-api-with-rate-limiter-in-15-minutes-1f2kfdlp9b @pythonl

59 880

Задача, которая не ограничит твою фантазию — создай полезный lifestyle-смартап на платформе SmartMarket. Присоединяйся к онлайн-хакатону SberCode и прими участие в борьбе за 1 000 000 рублей. Подать заявку можно до 21 февраля на сайте sbercode.tech/sber-devices

59 880

Covariance and Correlation in Python https://stackabuse.com/covariance-and-correlation-in-python/ @pythonl

59 880

Python: How to Add Key to a Dictionary https://stackabuse.com/python-how-to-add-keys-to-dictionary/ @pythonl

59 880

How To Build a Discord Bot in Python on Ubuntu 20.04 https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-build-a-discord-bot-in-python-on-ubuntu-20-04 @pythonl

59 880

Как профессиональные Data Engineer работают с моделями ML? Приглашаем вас перенять экспертный опыт 11 февраля на демо-занятии «ML в Spark». Вместе с Вадимом Заигриным, Software Engineering Team Lead в Teradata, вы за 2 часа разберете особенности ML в Spark, рассмотрите процесс разработки моделей, научитесь переводить обученные модели в production. Демо-урок входит в программу онлайн-курса «Data Engineer». Для регистрации и участия в вебинаре, пройдите вступительный тест https://otus.pw/7g4e/

59 880

4 Ways to Draw a Rectangle in Matplotlib https://www.pythonpool.com/matplotlib-draw-rectangle @pythonl

59 880

A Brief Introduction to Lambda Expressions in Python https://hackernoon.com/a-brief-introduction-to-lambda-expressions-in-python-202m33r6 @pythonl

59 880

Nested Classes in Python Explained with Examples https://www.pythonpool.com/nested-classes-python/ @pythonl

59 880

SberCode – 4 трека и 60 команд в финале, которые сразятся за призовой фонд в 1 млн рублей. Партнеры онлайн-хакатона – Sber AR/VR Lab, HR Sber, SberCloud и SberDevices – представляют рынку 4 задачи по созданию новых технологических продуктов и сервисов. Подать заявку и узнать больше деталей о задачах можно до 21 февраля на сайте sbercode.tech