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 243 التكنولوجيات والتطبيقات2 216...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django

تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 59 934 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 216 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 243 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 59 934 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 15 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -583، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -23، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.35‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.13‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 404 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 878 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 22.
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 16 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

59 934

المشتركون

-2324 ساعات

-1107 أيام

-58330 أيام

4 404

عرض المشاهدات

~ 1 87824 ساعات

~ 2 38348 ساعات

7.35%

معدل المشاركة

~ 1

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

59 935

Repost from Python tests

@python_testit

59 935

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

59 935

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

59 935

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

59 935

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

59 935

Repost from Python tests

result of code ?

Anonymous voting

59 935

Repost from Python tests

@python_testit

59 935

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

59 935

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

59 935

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

59 935

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

59 935

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

59 935

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

59 935

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

59 935

Deploying a Django Application to Elastic Beanstalk https://testdriven.io/blog/django-elastic-beanstalk/ @pythonl

59 935

Select Random Element from A List in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/select-random-element-from-a-list-in-python @pythonl

59 935

Web Scraper with Python in 5 Minutes https://www.kdnuggets.com/2022/02/build-web-scraper-python-5-minutes.html @pythonl

59 935

How to Use MySQL Connector/Python https://www.pythonforbeginners.com/code-snippets-source-code/how-use-mysql-connectorpython @pythonl

59 935

«Лаборатория Касперского» ищет аналитиков информационной безопасности со знанием Python/PHP/Perl и опытом в ИБ от 3-х лет. 1. Senior Security Services Analyst — будет оказывать аналитическую поддержку проектов по security assessment: пентесты, веб анализ, ред тим, социальная инженерия. 2. Аналитик по утечкам данных — будет отслеживать тематические ресурсы, в том числе сегмента deep web, darknet, чтобы изучать новые схемы совершения противоправных действий в Интернете. А еще — работать с threat intelligence данными, проводить исследования на основе входных данных от заказчика, совершенствовать методологическую базу сбора и анализа данных. 3. Digital Footprint Analyst — будет собирать информацию из множества источников, анализировать ее и подготавливать отчеты об угрозах для заказчиков. Переходите по ссылкам и присоединяйтесь к команде лучших экспертов.

59 935

10 Unknown Security Pitfalls for Python https://blog.sonarsource.com/10-unknown-security-pitfalls-for-python @pythonl