متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
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📈 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
أرشيف المشاركات
59 900
How to reverse a string in Python
https://www.pythonforbeginners.com/basics/how-to-reverse-a-string-in-python
@pythonl
59 900
Best machine learning tutorials: @ai_machinelearning_big_data -
Usufull machine learning resourses: https://t.me/datascienceiot
Artificial intelligence articles: @ArtificialIntelligencedl
Machine learning RU: https://t.me/machinelearning_ru
ML chat: https://t.me/machinee_learning
Free python books: https://t.me/pythonlbooks
59 900
How to reverse a list in Python
https://www.pythonforbeginners.com/lists/how-to-reverse-a-list-in-python
@pythonl
59 900
Using FastAPI to Build Python Web APIs
https://realpython.com/fastapi-python-web-apis/
@pythonl
59 900
59 900
Using pywhois for retrieving WHOIS information
https://www.pythonforbeginners.com/python-on-the-web/using-pywhois
@pythonl
59 900
Implement Queue in Python
https://www.pythonforbeginners.com/queue/implement-queue-in-python
@pythonl
59 900
How to Humanize Delorean Datetime Objects
https://stackabuse.com/how-to-humanize-delorean-datetime-objects
@pythonl
59 900
Python-разработчик (Django, DRF)
#django #python #удаленка #job
график: удаленно
ЗП: 140-160к
Занятость: 30-40 ч/неделю
ИП/самозанятые
Что мы ждем от тебя:
Продвинутое знание Django (Django REST Framework);
Способность самостоятельно разрабатывать production-ready функционал;
Знание python3;
Знание SQL, опыт работы с PostgreSQL, продвинутое использование ORM;
Опыт работы с git, OC Linux, опыт работы с контейнерами Docker;
Практический опыт автоматизации развертывания приложений.
Что мы готовы предложить:
Полная удаленка;
Свободный график;
ЗП 140-160к;
Сильная команда, интересные проекты.
Контакты: @dashkams
59 900
Python cheatsheet
📖 Book: https://www.pythoncheatsheet.org/
🛠 Github: https://github.com/wilfredinni/python-cheatsheet
@pythonl
59 900
Adding Email Subscription Feature in Django Application
https://pythoncircle.com/post/657/adding-email-subscription-feature-in-django-application/
@pythonl
59 900
Компания Т1 Консалтинг проводит свой первый хакатон CRM Hack, чтобы найти новые решения для инновационной CRM, которой пользуются крупнейшие корпорации. Участвовать могут разработчики, дизайнеры и другие специалисты без ограничений по навыкам, главное - предложить фичу, которая упростит пользователям ежедневную работу с CRM. Хакатон пройдет в офлайне, 21-22 августа. Призовой фонд 500 000 руб.
📌 Регистрация до 5 августа на сайте: crmhack.ru
59 900
Generate Code from JSON Schema Files
https://morioh.com/p/7efd0d1aa0cf
Code: https://github.com/expobrain/json-schema-codegen
@pythonl
59 900
5 Ways to Find the list max index in Python
https://www.pythonpool.com/python-list-max-index
@pythonl
59 900
Как подготовиться к тестированию качества ПО? 13 июля системных аналитиков ждут на demo-занятии в OTUS.
Вместе с преподавателем Еленой Рожковой, старшим системным аналитиком на проекте ВТБ, вы разберете:
— Зачем нужны User story для написания тест-кейсов?
— Как системные требования помогают наполнить тест-кейсы?
— Что такое тестовая модель и из чего она состоит?
— Как формируется тестовая модель и наполняется?
А также познакомитесь с проверкой качества требования с помощью тестовой модели.
Demo-занятие — возможность познакомиться с продвинутым онлайн-курсом «Системный аналитик» и оценить формат обучения. Для регистрации на вебинар пройдите вступительный тест https://otus.pw/ymWU/
59 900
Integrating GitHub login in Django without AllAuth Package
https://pythoncircle.com/post/747/integrating-github-login-in-django-without-allauth-package/
@pythonl
59 900
Python: Remove the Prefix and Suffix From a String
https://stackabuse.com/python-remove-the-prefix-and-suffix-from-a-string
@pythonl
59 900
Bytearray in Python
https://www.pythonforbeginners.com/data-types/bytearray-in-python
@pythonl
59 900
20-21 июля в OTUS пройдет открытый интенсив для тех, кто хочет работать с большими данными. После двухдневного обучения вы сможете выводить модель в продакшн с помошью AWS:
- Узнаете, как использовать lambda и нюансы работы с IoT данными
- Научитесь выводить модель в продакшн без сложных настроек системы
Кроме того, интенсив — это возможность попробовать онлайн-курс «Промышленный ML на больших данных».
Для участия в занятии пройдите вступительный тест https://otus.pw/WDgi/
59 900
File handling using os module in Python
https://www.pythonforbeginners.com/filehandling/file-handling-using-os-module-in-python
@pythonl
