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 59 957 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 213 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 240 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 59 957 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 13 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -565، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -13، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.12%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.12% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 271 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 872 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 14 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
59 957
المشتركون
-1324 ساعات
-1107 أيام
-56530 أيام
أرشيف المشاركات
59 957
⏱ Unofficial TikTok API
api wrapper for TikTok.com in python.
pip install TikTokApi
python -m playwright install
⚙️ Github
📄 Docs
@pythonl59 957
🔥 Полезнейшая Подборка каналов
🐍 Python
@pro_python_code – погружение в python
@python_job_interview – подготовка к Python собеседованию
@python_testit тесты на python
@pythonlbooks - книги Python
@Django_pythonl django
@python_djangojobs - работа Python
🦾 Machine learning
@ai_machinelearning_big_data – все о машинном обучении
@data_analysis_ml – все о анализе данных.
@machinelearning_ru – машинное обучении на русском от новичка до профессионала.
@machinelearning_interview – подготовка к собеседования Data Science
@datascienceiot – бесплатные книги Machine learning
@ArtificialIntelligencedl – канал о искусственном интеллекте
@neural – все о нейронных сетях
@machinee_learning – чат о машинном обучении
@datascienceml_jobs - работа ds, ml
☕️ Java
@javatg - Java для програмистов
@javachats Java чат
@java_library - книги Java
@android_its Android разработка
@java_quizes - тесты Java
@Java_workit - работа Java
@progersit - шпаргалки ит
💡 Javascript / front
@javascriptv - javascript изучение
@about_javascript - javascript продвинутый
@JavaScript_testit -тесты JS
@htmlcssjavas - web
@hashdev - web разработка
🦫 Golang
@golang_interview - вопросы и ответы с собеседований по Go. Для всех уровней разработчиков.
@Golang_google - go для разработчиков
@golangtests - тесты и задачи GO
@golangl - чат Golang
@GolangJobsit - вакансии и работа GO
@golang_jobsgo - чат вакансий
@golang_books - книги Golang
@golang_speak - обсуждение задач Go
🐧 Linux
@inux_kal - чат kali linux
@inuxkalii - linux kali
@linux_read - книги linux
👷♂️ IT работа
@hr_itwork - ит-ваканнсии
🔋 SQL
@sqlhub - базы данных
@chat_sql - базы данных чат
🤡It memes
@memes_prog - ит-мемы
⚙️ Rust
@rust_code - язык программирования rust
@rust_chats - чат rust
#️⃣ c# c++
@csharp_ci - c# c++кодинг
@csharp_cplus чат
📓 Книги
@programming_books_it
@datascienceiot
@pythonlbooks
@golang_books
@frontendbooksit
@progersit
@linux_read
@java_library
59 957
59 957
«Kubernetes для разработчиков» в Слёрме
Старт курса — 15 сентября. Программа составлена специально под задачи разработчиков: мы убрали все «админские» темы и добавили то, что нужно для задач разработки.
Зачем нужен курс?
Чтобы знать, что делать, когда админы говорят: «Вот тебе кластер, работай тут». Погрузиться в Kubernetes, понять, как с ним взаимодействовать разработчику и какие у него есть возможности кроме запуска контейнера с приложением в кластере.
Курс знакомит с базовыми абстракциями k8s и устройством кластера, объясняет, как запускать приложения в кластере. Учимся конфигурировать своё приложение в Kubernetes, хранить данные и конфиги в нужных местах, выполнять миграции в базе данных для приложения, использовать Helm. Спикеры рассказывают, какие существуют практики и какие из них стоит применять. Рассматриваем особенности языков программирования при запуске в Kubernetes (Java, Python, Go)
Все уроки записаны в 2022 году, программа обновлена и дополнена.
🗣Спикеры:
Марсель Ибраев (System Engineer, G42 Cloud);
Павел Селиванов (архитектор, Yandex Cloud).
Записаться на курс: https://slurm.club/3BpdeiA
59 957
📡 A mock object is meant to simulate any API for the purposes of testing.
https://www.pythondoeswhat.com/
@pythonl
59 957
🔘 ZeroIntensity/pointers.py
Bringing the hell of pointers to Python.
python3 -m pip install -U pointers.py
⚙️ Github
📄 Docs
@pythonl59 957
🐼 Pandas Dataframe Index in Python
https://www.pythonforbeginners.com/basics/pandas-dataframe-index-in-python
м=
@pythonl
59 957
Есть 2 способа выучить Python:
1. Платить за дорогие курсы и втыкать в обучающие ролики на ютубе. Напичкать себя теорией, но так и не научиться кодить.
2. Читать канал Python Teacher.
Здесь вы в коротких постах впитаете все алгоритмы, освоите разные библиотеки и фишки языка. А это уже заявочка на хорошую работу.
Много реальных примеров и готового кода, переходи и прокачивай скиллы! @python_teacher
59 957
59 957
15 сентября устраиваемся перед мониторами поудобнее на вебинаре «Антипаттерны проектирования»
Расскажем о часто встречающихся ошибках при проектировании приложений, к чему они приводят и как их избегать
🔥И! Разыграем среди участников 1 место на Premium-тариф курса Архитектура приложений
Зарегистрироваться на встречу
Что обсудим на вебинаре:
▪️Что такое антипаттерны, почему они существуют, зачем про них надо знать и как к ним относиться.
▪️Антипаттерны «Инверсия абстракции» и «Большой комок грязи»: расскажем про примеры из жизни и что с этим делать.
▪️Нарушение архитектурных границ: чем это грозит и как обнаружить на раннем этапе.
▪️Vendor-lock-in, Cover Your ASSets и The Shiny Nickel.
▪️Плохие практики передачи данных через архитектурные границы.
Спикеры:
Александр Вагнер, Solution Architect & co-founder в TorrowTechnologies
Егор Лукьянов, Software Architect / Teamlead в ISG Neuro
Чтобы не забыть о вебинаре: зарегистрируйся и добавь событие в календарь
59 957
15 сентября устраиваемся перед мониторами поудобнее на вебинаре «Антипаттерны проектирования»
Расскажем о часто встречающихся ошибках при проектировании приложений, к чему они приводят и как их избегать
🔥И! Разыграем среди участников 1 место на Premium-тариф курса Архитектура приложений
Зарегистрироваться на встречу
Что обсудим на вебинаре:
▪️Что такое антипаттерны, почему они существуют, зачем про них надо знать и как к ним относиться.
▪️Антипаттерны «Инверсия абстракции» и «Большой комок грязи»: расскажем про примеры из жизни и что с этим делать.
▪️Нарушение архитектурных границ: чем это грозит и как обнаружить на раннем этапе.
▪️Vendor-lock-in, Cover Your ASSets и The Shiny Nickel.
▪️Плохие практики передачи данных через архитектурные границы.
Спикеры:
Александр Вагнер, Solution Architect & co-founder в TorrowTechnologies
Егор Лукьянов, Software Architect / Teamlead в ISG Neuro
Чтобы не забыть о вебинаре: зарегистрируйся и добавь событие в календарь
59 957
Crawl Websites Using Python
https://www.nbshare.io/notebook/821307749/Crawl-Websites-Using-Python/
@pythonl
59 957
59 957
⏳ Wall vs CPU time, or the cost of asyncio Tasks
https://threeofwands.com/careful-with-tasks/
@pythonl
59 957
🏎 DeepSpeed
DeepSpeed is an easy-to-use deep learning optimization software suite that enables unprecedented scale and speed for Deep Learning Training and Inference.
🦾 Github
💫 Getting Started
@pythonl
59 957
🐉 Dragon Curve in Python
Dragon curve fractal made with Python.
git clone https://github.com/francofgp/dragon-curve
cd dragon-curve/
🦾 Github
➡️ Read
@pythonl
59 957
⚡️Хотите профессионально справляться с задачами по машинному обучению?
Обсудим алгоритмы для поиска аномалий в данных и применим на практике на открытом уроке курса «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера Сбера.
⚠️ Поиск аномалий и выброс (outliar detection) в данных — крайне востребованный навык в области ML
Зарегистрируйтесь на бесплатный открытый урок «Out liar! Методы детекции аномалий в данных», 19 сентября в 18:00 мск
👉 РЕГИСТРАЦИЯ
https://otus.pw/nSBH/
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
