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 59 904 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 59 904 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.

59 904

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

59 900

✅ Хотим обратить ваше внимание на полезный telegram-канал для обучения высокоуровневому языку программирования Python На канале ежедневно публикуются задачи по Python и Machine Learning: алгоритмы, функции, классы, регулярные выражения, итераторы, генераторы, ООП, исключения, numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, TensorFlow и многое другое! ✔️Станьте специалистом по Python вместе с каналом "Задачи по Python и машинному обучению"

59 900

🔍 Variables and Constants in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/variables-and-constants-in-python @pythonl

59 900

Рекомендательные системы сегодня встречаются повсеместно: рекомендация фильмов и музыки, персональное формирование ленты в соц. сетях, предложения онлайн магазинов и многие другие. Но знаете ли вы как они устроены и какие алгоритмы скрываются под их капотом? 17 августа в OTUS пройдет demo-занятие в рамках продвинутого онлайн-курса «Machine Learning Advanced». На занятии с преподавателем Марией Тихоновой, Senior Data Scientist в Сбер, вы обсудите несколько классических подходов к построению рекомендательных систем и реализуете один из них своими руками. Поговорите о готовых инструментах, которые позволяют создать рекомендашку всего в пару строк кода. А что порекомендует ваша рекомендательная система? Приходите и узнаете! https://otus.pw/ZcYK/

59 900

Using Feedparser in Python https://www.pythonforbeginners.com/feedparser/using-feedparser-in-python @pythonl

59 900

NumPy views: saving memory, leaking memory, and subtle bugs https://pythonspeed.com/articles/numpy-memory-views/ @pythonl

59 900

PyTorch Pocket Reference (2021) 📖 Book @pythonlbooks

59 900

Python Program to Illustrate Different Set Operations https://www.programiz.com/python-programming/examples/set-operation @pythonl

59 900

🔝 Classes in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/classes-in-python @pythonl

59 900

📱 Python Program to Compute all the Permutation of the String https://www.programiz.com/python-programming/examples/permutation-of-string @pythonl

59 900

https://t.me/pro_python_code - Python RU

59 900

🐍 Python Program to Check If Two Strings are Anagram https://www.programiz.com/python-programming/examples/anagram @pythonl

59 900

Supporting Multiple Languages in Django https://testdriven.io/blog/multiple-languages-in-django/ @pythonl

59 900

How to Join/Concatenate/Append Strings in Python https://stackabuse.com/how-to-join-concatenate-append-strings-in-python @pythonl

59 900

The Unknown Features of Python's Operator Module https://dev.to/martinheinz/the-unknown-features-of-python-s-operator-module-23p4 @pythonl

59 900

How To Calculate Stocks Support And Resistance Using Clustering https://www.nbshare.io/notebook/190163492/How-To-Calculate-Stocks-Support-And-Resistance-Using-Clustering/ @pythonl

59 900

Map and Filter in Python https://www.pythonmorsels.com/topics/map-and-filter-python/ @pythonl

59 900

Your First Steps With Django: Set Up a Django Project https://realpython.com/django-setup/ @pythonl

59 900

K-Means Clusternig Example with Python and Scikit-learn https://morioh.com/p/aac257bf2d4c Code: https://github.com/Peyxw/Unsupervised-Machine-Learning @pythonl

59 900

How to Highlight and Redact Text in PDF Files with Python https://www.thepythoncode.com/article/redact-and-highlight-text-in-pdf-with-python @pythonl

59 900

Узнайте больше о специальности Data Warehouse Analyst на встрече с Senior Data Engineer Артемием Козырем. 28 июля ждем вас на вебинаре, где Артемий расскажет о навыках и задачах, которые появились на стыке деятельности дата инженера и аналитика данных. Также вы познакомитесь с программой онлайн-курса «Data Warehouse Analyst» и форматом обучения в OTUS. В конце встречи у вас будет возможность занять место в группе по спец.цене. Регистрация на вебинар: https://otus.pw/qLQL/