لا تقع ضحية للمخادعين! تيليمتريو يكتشف ويُميّز هذه القنوات 👉 إذا كنت تريد رؤية العلامة، اشترك

Python/ django

الذهاب إلى القناة على Telegram

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

إظهار المزيد

الشبكة: Machinelearningروسيا10 292التكنولوجيات والتطبيقات2 244...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django

تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 58 382 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 244 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 292 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 58 382 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 04 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -248، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -10، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.91‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.11‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 452 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 813 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 17.
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 @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fm...”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 05 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

58 382

المشتركون

-1024 ساعات

-1547 أيام

-24830 أيام

3 452

عرض المشاهدات

~ 1 81324 ساعات

~ 2 26348 ساعات

5.91%

معدل المشاركة

~ 1

المشاركات في اليوم

Ads index

أرشيف المشاركات

58 382

How to run uWSGI https://blog.ionelmc.ro/2022/03/14/how-to-run-uwsgi/ @pythonl

58 382

🐼 Analyzing intraday and overnight stock returns with pandas https://www.wrighters.io/analyzing-intraday-and-overnight-stock-returns-with-pandas/ @pythonl

58 382

Unravelling Python's classes https://snarky.ca/unravelling-pythons-classes/ @pythonl

58 382

Газпромбанк обновил мобильное приложение 📲 Дизайн стал лаконичнее, навигация — понятнее, а все привычные продукты остались под рукой. Еще попрощались с названием «Телекард 2.0». Теперь просто: Газпромбанк. Это первый этап глобальных изменений приложения. Дальше — больше 💪 Присоединяйтесь к команде IT-специалистов Газпромбанка и меняйте один из крупнейших банков страны. Актуальные вакансии > https://vk.cc/cbMBcT

58 382

Repost from Python tests

result of code?

Anonymous voting

58 382

Repost from Python tests

@python_testit

58 382

An introduction to Pydbantic — a single model solution to Data Verification & Storage https://itnext.io/an-introduction-to-pydbantic-a-single-model-solution-to-data-verification-storage-254cfe9e757f @pythonl

58 382

Empty a Dictionary in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/empty-a-dictionary-in-python @pythonl

58 382

A Gentle Introduction to Serialization for Python https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-serialization-for-python/ @pythonl

58 382

How to create a generator function https://www.pythonmorsels.com/how-to-create-a-generator-function/ @pythonl

58 382

Repost from Python tests

result of code ?

Anonymous voting

58 382

Repost from Python tests

@python_testit

58 382

Python List index() https://itsmycode.com/python-list-index/ @pythonl

58 382

Argos Translate Open-source offline translation library written in Python Github: https://github.com/argosopentech/argos-translate Docs: https://argos-translate.readthedocs.io/en/latest/ Project: https://www.argosopentech.com/ @pythonl

58 382

Intersection of Lists in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/intersection-of-lists-in-python @pythonl

58 382

Hello everyone. My name is Andrew and for several years I've been working on to make the learning path for ML easier. I wrote a manual on machine learning that everyone understands - Machine Learning Simplified Book. The main purpose of my book is to build an intuitive understanding of how algorithms work through basic examples. In order to understand the presented material, it is enough to know basic mathematics and linear algebra. After reading this book, you will know the basics of supervised learning, understand complex mathematical models, understand the entire pipeline of a typical ML project, and also be able to share your knowledge with colleagues from related industries and with technical professionals. And for those who find the theoretical part not enough - I supplemented the book with a repository on GitHub, which has Python implementation of every method and algorithm that I describe in each chapter. You can read the book absolutely free at the link below: -> https://themlsbook.com I’ve also started my Instagram page - feel free to subscribe! it’s mostly in Russian but I’ll be posting in English too. -> https://instagram.com/5x12

58 382

⬛️ Test-Driven Data Analysis (Python TDDA library) Code: https://github.com/tdda/tdda Docs: http://tdda.readthedocs.io @pythonl

58 382

📖 How to Download Books Concurrently from Project Gutenberg https://superfastpython.com/threadpoolexecutor-download-books/ @pythonl

58 382

How to Deploy a Jupyter Notebook to Docker https://dev.to/edemgold/how-to-deploy-a-jupyter-notebook-to-docker-4glb @pythonl