ar
Feedback
Python/ django

Python/ django

الذهاب إلى القناة على Telegram

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django

تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 59 857 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 219 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 243 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 59 857 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 20 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -524، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -24، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.88‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.43‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 5 317 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 052 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 28.
  • 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 21 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

59 857
المشتركون
-2424 ساعات
-1227 أيام
-52430 أيام
أرشيف المشاركات

Magicimport.py: Python Code that Magically Resolves its Own Dependencies https://morioh.com/p/0dd197d19d40 Github: https://github.com/dheera/magicimport.py

Complete Guide On NLP Profiler: Python Tool For Profiling of Textual Dataset https://analyticsindiamag.com/complete-guide-on-nlp-profiler-python-tool-for-profiling-of-textual-dataset/

Exploring HTTPS and Cryptography in Python https://realpython.com/courses/exploring-https-cryptography/

Уже работаете с нейросетями? Научитесь решать 5 задач компьютерного зрения, востребованных сейчас в коммерческих проектах: ●
Уже работаете с нейросетями? Научитесь решать 5 задач компьютерного зрения, востребованных сейчас в коммерческих проектах: ● Классифицировать и сегментировать изображения ● Выполнять детекцию объектов на изображениях ● Отслеживать объекты на видео ● Обрабатывать трехмерные сцены ● Порождать изображения и совершать атаки на обученные модели нейронных сетей На онлайн-курсе «Computer Vision» вы погрузитесь в практику Deep Learning и за 4 месяца создадите свою нейросеть, умеющую работать с изображениями или видео не хуже человека. Хватит ли вам знаний для обучения? Пройдите вступительный тест и успейте занять место со скидкой: https://otus.pw/trx9/

How to Write Python Lambda Functions https://nickmccullum.com/python-lambda-functions/

❓Какие задачи Deep Learning и Компьютерного зрения надо уметь решать, если вас интересует карьера в области нейросетей? Прихо
❓Какие задачи Deep Learning и Компьютерного зрения надо уметь решать, если вас интересует карьера в области нейросетей? Приходите 8 сентября на вебинар, где Артур Кадурин расскажет о must have инструментах и представит онлайн-курсы «Deep Learning. Basic» и «Computer Vision» Вы узнаете, чем курсы отличаются от конкурентов, как организована практика и как сэкономить на обучении. Также вы сможете задать свои вопросы эксперту о перспективах направления и ожиданиях работодателей. 👉🏻Регистрируйтесь на вебинар по ссылке: https://otus.pw/Sdxd/

How To Handle Child Window, Frames, Alerts in Selenium Python https://www.softwaretestingmaterial.com/child-window-frames-alerts-in-selenium-python

How to Create and Manipulate SQL Databases with Python https://www.freecodecamp.org/news/connect-python-with-sql/

Python with Pandas: DataFrame Tutorial with Examples https://stackabuse.com/python-with-pandas-dataframe-tutorial-with-examples/