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 249 التكنولوجيات والتطبيقات2 219...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django

تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 59 836 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 219 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 249 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 59 836 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 21 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -518، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -23، 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 3.51‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 5 267 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 101 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 25.
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 22 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

59 836

المشتركون

-2324 ساعات

-1217 أيام

-51830 أيام

5 267

عرض المشاهدات

~ 2 10124 ساعات

~ 2 64248 ساعات

8.80%

معدل المشاركة

~ 1

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

59 826

Python Web Scraping — K. Jarmul, R. Lawson (en) @pythonl

59 826

Learning Python Network Programming @pythonl

59 826

📚 Pro Python @pythonl

59 826

Testing Django Migrations https://sobolevn.me/2019/10/testing-django-migrations

59 826

Natural Language Processing with Python @datascienceiot

59 826

How to Build a Chatbot using Python and Flask, Twilio https://morioh.com/p/9a235fbe0517

59 826

How to process images in Python https://morioh.com/p/f469f74855f6

59 826

Math Adventures with Python — Peter Farrell (en) 2019 @datascienceiot

59 826

Automating Lead Generation/Email Crawling with python https://medium.com/@amitupreti/automating-lead-generation-email-crawling-with-python-db9a68cdefad

59 826

Thinking Recursively in Python https://realpython.com/courses/thinking-recursively-python/

59 826

Python Tutorial | Python Functions and Functional Programming https://morioh.com/p/8a40c3345286

59 826

When to Use a List Comprehension in Python https://realpython.com/list-comprehension-python/

59 826

An Error in a Python Script May Have Invalidated 150+ Research Projects https://medium.com/better-programming/an-error-in-a-python-script-may-have-invalidated-150-research-projects-64fe7cda558c

59 826

A Practical Introduction to Python Lambda Functions https://levelup.gitconnected.com/a-practical-introduction-to-python-lambda-functions-3b4a0702b6a1

59 826

20 useful Python tips and tricks you should know https://dev.to/duomly/20-useful-python-tips-and-tricks-you-should-know-3h8c

59 826

Python at Scale: Strict Modules https://instagram-engineering.com/python-at-scale-strict-modules-c0bb9245c834

59 826

Python Community Interview With Al Sweigart https://realpython.com/interview-al-sweigart

59 826

🔥Заканчивается набор на Базовый и Продвинутый курсы по математике для Data Science. Пройдите вступительный тест и займите последние места со скидкой: https://otus.pw/zd8o/ 📌Базовый курс математики Для поступления на курс достаточно знать математику на школьном уровне. Вы освоите основные разделы математики, необходимые для успешной работы в Data Science: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику. После курса будете готовы к изучению машинного обучения либо к апгрейду в своей профессии. 📌Продвинутый курс математики Для поступления на курс нужно знать высшую математику на уровне 1-2 курса университета. Курс позволит поднять уровень по математике для решения задач в области машинного обучения любой сложности. Теория будет дополнена решением реальных кейсов: решение задачи регрессии, АБ-тестирование, работа над рекомендательной системой, использование метод опорных векторов и т. д. Делиться своей экспертизой будет преподаватель курса Пётр Лукьянченко (преподаватель ВШЭ по высшей математике с опытом более 10 лет, работал в Lamoda на должности Team Lead Analytics) и другие. ☝🏻Курсы подходят для аналитиков, разработчиков и всех, кто хочет развиваться в сфере Data Science: https://otus.pw/zd8o/

59 826

SENDING EMAILS IN PYTHON – TUTORIAL WITH CODE EXAMPLES https://dapythonista.com/2019/10/24/sending-emails-in-python-tutorial-with-code-examples/

59 826

Python and PyQt: Building a GUI Desktop Calculator https://realpython.com/python-pyqt-gui-calculator/