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 212...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django

تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 59 891 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 212 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 246 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 59 891 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 18 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -532، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -13، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.63‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.23‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 5 167 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 933 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 29.
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 19 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

59 891

المشتركون

-1324 ساعات

-1007 أيام

-53230 أيام

5 167

عرض المشاهدات

~ 1 93324 ساعات

~ 2 47848 ساعات

8.63%

معدل المشاركة

~ 1

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

59 885

Elastic Search + Django https://morioh.com/p/90ede43c3cf6 Code: https://github.com/lyamaa/elastic_search_dj_example @pythonl

59 885

Python’s with Statement and Context Managers https://www.blog.pythonlibrary.org/2021/04/07/pythons-with-statement-and-context-managers/ @pythonl

59 885

OverflowError: Python int too large to convert to C long https://www.pythonpool.com/overflowerror-python-int-too-large-to-convert-to-c-long-solved @pythonl

59 885

Вы уже зарегистрировались на about:cloud — ML& AI ’21? Если нет, то самое время, еще есть места в оффлайне https://cloud.yandex.ru/events/363 📆 Когда Вечером в понедельник, 31 мая. 📍 Где Оффлайн (офис Яндекса в Москве) + онлайн ❓О чем about:cloud — ML& AI — это митап Yandex.Cloud об искусственном интеллекте и облачных технологиях. В этот раз будем говорить про Data Science и ML-разработку. 3 ключевых доклада вечера 🔁 Как выглядит полный цикл современного машинного обучения в облаке или DataSphere для пользователей Colab ✔️ ML-разработка для Enterprise. Главные фичи и возможности для крупного бизнеса 🎙 Yandex SpeechKit, который живет в DataSphere: как мы обучаем голосовые модели Регистрация и подробности 👉🏻 https://cloud.yandex.ru/events/363

59 885

Learning about Python Conditional Import https://www.pythonpool.com/python-conditional-import/ @pythonl

59 885

Creating a REST API in Python with Django https://stackabuse.com/creating-a-rest-api-in-python-with-django/ @pythonl

59 885

Dictionary Comprehension in Python https://www.pythonforbeginners.com/dictionary/dictionary-comprehension-in-python @pythonl

59 885

Хотите быстро прокачаться в разработке на Django и освоить его на профессиональном уровне? Участвуйте в "Лаборатория Django-разработки" от школы Thinknetica. Это полностью практический способ освоения Django. За 8 недель вы разработаете серьезный проект с code-review от Senior наставника и прокачаетесь больше, чем за полгода самостоятельно. Старт потока уже 24 мая! Интересно? Узнай все подробности по кнопке ниже Подробнее

59 885

Neural-network-from-scratch Github: https://github.com/Joaomlg/neural-network-from-scratch Code: https://github.com/Joaomlg/neural-network-from-scratch/archive/refs/heads/main.zip @pythonl

59 885

Погрузитесь в продвинутые инструменты Machine Learning! Начните обучение уже 27 мая с демо-занятия «О чем говорят депутаты или тематическое моделирование Госдумы». На занятии вы проанализируете открытые данные при помощи ML. Узнаете, о чем за последние 20+ лет говорили депутаты российских партий, как можно по топикам выступлениям проследить за изменениями, происходившими в обществе и при чём здесь лемматизация и когерентность. Демо-занятие является частью онлайн-курса «Machine Learning. Advanced» в OTUS, где вас ждет еще больше увлекательных проектов и полезнейших технологий. Для регистрации на урок пройдите вступительный тест https://otus.pw/1Xxz/

59 885

Flask 2.0 Async https://testdriven.io/blog/flask-async/ @pythonl

59 885

Python Webscraper Regex https://blog.finxter.com/python-regex-tutorial/ Ru: https://dev-gang.ru/article/python-regex-superpower-7xqe9zqzek/ @pythonl

59 885

How to download youtube video as audio using python https://kalebujordan.dev/how-to-download-youtube-video-as-audio-using-python/ @pythonl

59 885

🐍Какие навыки нужны Python-разработчику на Middle+ уровне? 18 мая Станислав Ступников, эксперт с 6-летним опытом промышленной разработки, поделится своим опытом и раскроет, что 2021 году ожидают работодатели от специалистов backend-разработки на Python. ⚡️Станислав расскажет, какие навыки позволят выделиться из толпы и обеспечить себе карьерный рост, а также представит программу онлайн-курса «Python Developer. Professional». 👉🏻Зарегистрируйтесь, чтобы участвовать в трансляции и задать свои вопросы эксперту: https://otus.pw/COdc/

59 885

Use Selenium wait for page to load with Python https://www.lambdatest.com/blog/selenium-wait-for-page-to-load/ @pythonl

59 885

Как добиться, чтобы модели Machine Learning приносили пользу? Научитесь делать код модели удобным и поддерживаемым с помощью пайплайнов. 24-25 мая OTUS приглашает на открытый интенсив «Деплой ML модели: от грязного кода в ноутбуке к рабочему сервису». В первый день вы разберетесь, как сохранять обученные модели на диск и развернуть модель в качестве микросервиса. Всё это позволит перейти от набросков в ноутбуке к приносящему пользу сервису. Во второй день вы превратите чужой код модели в работающий микросервис. После интенсива вы сможете продолжить обучение на онлайн-курсе «Machine Learning. Professional» по спец.цене. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/wj3l/

59 885

Converting an Image to ASCII with Python https://www.blog.pythonlibrary.org/2021/05/11/converting-an-image-to-ascii-with-python/ Code: https://gist.github.com/tonybaloney/decd142c20ce19ba23e80235e56676d4 @pythonl

59 885

Asynchronous Tasks with Celery in Python https://www.thepythoncode.com/article/async-tasks-with-celery-redis-and-flask-in-python Code: https://www.thepythoncode.com/code/async-tasks-with-celery-redis-and-flask-in-python @pythonl

59 885

Готовы прокачивать свои навыки Machine Learning? Тогда ждем вас 17 мая на демо-занятии «Кластеризация временных рядов» в OTUS. Вместе с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist и автором онлайн-курса «Machine learning. Advanced», вы разберете интереснейшую задачу, связанную с временными рядами. Можно ли найти похожие друг на друга по динамике финансовые активы на бирже, как сгруппировать пользователей по их поведению, кто подставил кролика Роджера? Ответы на некоторые из этих вопросов получим на занятии. Для участия пройдите вступительный тест https://otus.pw/VkcC/

59 885

GRASP Controller pattern in Python https://breadcrumbscollector.tech/grasp-controller-pattern-in-python/ @pythonl