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 60 007 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 206 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 253 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 60 007 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 10 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -595، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -15، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.91%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.31% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 148 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 986 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 20.
- 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 11 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
60 007
المشتركون
-1524 ساعات
-1277 أيام
-59530 أيام
أرشيف المشاركات
60 006
⚡Хакатон ML TALENT MATCH
Примите участие в трехдневном хакатоне гибридного формата с 28 февраля по 1 марта, выполните задание одного из трёх кейсов на выбор и станьте победителем!
📊 Кейсы:
1. Алгоритм для мэтчинга кандидатов
2. Алгоритм для структурирования информации в резюме кандидатов
3. Алгоритм для сопоставления резюме и вакансии
Для кого:
- Junior и Middle разработчики;
- Product-менеджеры;
- ML-специалисты;
- NLP- специалисты;
- Аналитики;
- Студенты;
- Команды от 3 до 5 человек.
🏆Призовой фонд - 300 000 рублей.
📍Формат: онлайн/офлайн награждение в г. Москва, Кластер Ломоносов (ИНТЦ МГУ «Воробьёвы горы»)
Подробная информация и регистрация:
https://clck.ru/38b9Wb
60 006
60 006
⚡Очное обучение Python в НИУ ВШЭ
Освойте Python и научитесь применять его для анализа данных на курсе «Python для автоматизации и анализа данных» от Центра непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ. Подойдет как начинающим, так и тем, у кого уже есть опыт в программировании.
За 9 недель вы:
✔Научитесь программировать, даже если раньше этого никогда не делали.
✔Погрузитесь в сбор данных в Python: узнаете, как извлекать данные с веб-страниц и и обрабатывать массивы данных.
✔Познакомитесь с программными интерфейсами популярных сервисов.
✔Потренируетесь в автоматизации рутинных процессов — например, научитесь записывать данные в таблицы.
✔Освоите анализ и визуализацию данных с помощью Python.
Обучение очное в кампусе НИУ ВШЭ в Москве.
Старт: 6 февраля.
Стоимость: 70 000₽. Оплату можно разделить на 2 части.
Полная программа и регистрация: по ссылке.
Реклама.НИУ ВШЭ.
ИНН 7714030726
Erid: 2SDnjbuLYmv
60 006
60 006
60 006
🖥 Rawdog: Generate and auto-execute Python scripts in the cli
Помощник CLI, который отвечает на запросы, генерируя и автоматически выполняя Python скрипты.
Примеры запросов:
"Сколько папок в моем home каталоге являются git-репозиториями?" ... "Отсоритируй их по размеру диска".
"Какие порты сейчас активны?" ... "Закрой их, пожалуйста".
pip install rawdog-ai
▪Github
@pythonl60 006
🖥 JupySQL: Better SQL in Jupyter
JupySQL позволяет запускать SQL и строить графики для больших датасетов в Jupyter с помощью магий
%sql, %%sql и %sqlplot.
JupySQL совместим со всеми основными базами данных (например, PostgreSQL, MySQL, SQL Server), хранилищами данных (например, Snowflake, BigQuery, Redshift) и встроенными движками (SQLite и DuckDB).
pip install jupysql
▪Github
▪Docs60 006
Погрузитесь в мир Python с нашим бесплатным курсом!
🎓 Включено 45 уроков, 56 упражнений в тренажере и 163 проверочных теста. Узнаете, как создавать программы, работать с условиями и функциями.
Что вы освоите:
— Составление программ из нескольких модулей.
— Анализ ошибок в коде с использованием отладочной печати.
📚 Курс охватывает основы Python: синтаксис, условия, циклы, типы данных и библиотеки. Практика на каждом шаге поможет вам уверенно использовать язык.
Начните свое обучение с бесплатного базового курса Python и вы сможете создавать несложные программы, а так же анализировать ошибки в коде!
60 006
60 006
Хочешь начать карьеру в IT под индивидуальным менторством?
Приходи на бесплатный Тестовый урок — оценку твоих знаний проведёт опытный Python-разработчик.
Мы дадим максимум пользы за 40 минут. Что нужно сделать?
1) Запишись на бесплатный Тестовый урок в боте
2) Реши задание (даже если раньше никогда ничего не кодил)
3) Получи обратную связь от Ментора
4) Построй траекторию обучения в IT на ближайший год
5) В обучение включена реальная стажировка!
Записаться на Тестовый урок можно в боте после прохождения небольшого опроса, он займёт 1 минуту.
Реклама. ООО «ДЕВМАН»
ИНН: 5001149108.
ОГРН: 1225000116131.
erid: 2SDnjceCnWt
60 006
60 006
🖥 datetime.combine() function that lets you combine date and time objects into datetime objects
Вы когда-нибудь использовали
datetime.combine() в Python?
Это удобная функция, которая позволяет объединять объекты даты и времени в объекты datetime.
@pythonl60 006
🖥 A plug-and-play Django app for sending outgoing webhooks on model changes.
Django-приложение для отправки исходящих веб-хуков при изменении модели.
Django имеет встроенную сигнальную систему, которая позволяет программистам планировать выполнение функций при изменении модели. django-webhook использует сигнальную систему вместе с Celery для отправки HTTP-запросов при изменении модели.
• Github
• Docs
@pythonl
60 006
+9🐍 10 different data graphs using Python
10 графиков данных с помощью Python.
1. Line Chart (Линейная диаграмма): рис. 1
2. Bar Chart (Столбчатые диаграммы): рис. 2
3. Pie Chart (Круговая диаграмма): рис.3
4. Histogram (Гистограмма): рис. 4
5. Scatter Plot (Диаграмма рассеяния): рис. 5
6. Box Plot (Коробчатый график): рис. 6
7. Violin Plot (Скрипичный сюжет): рис. 7
8. Heatmap (Тепловая карта): рис. 8
9. Area Chart (Диаграмма территории): рис. 9
10. Radar Chart (Радарная диаграмма): рис. 10
@pythonl
60 006
60 006
60 006
Тинькофф запускает All to Scala — бесплатный курс для опытных разработчиков, которые хотят расширить экспертизу или сменить карьерный трек.
Три четверти API в Тинькофф написаны на Scala. Этот язык быстро и эффективно работает, прост для понимания, а выполнение распараллеливается без проблем с конкурентным доступом к памяти. А главное — он отлично подходит для высоконагруженных систем, так что многие крупные компании работают именно на Scala.
Этот курс подойдет Java-, .Net-, Python- и Kotlin-разработчикам с опытом от двух лет, а также тем, кто уже базово владеет функциональным программированием, давно пишет в прод, но этот язык не знает. Занятия онлайн, так что проходить можно из любого города России, Беларуси, Армении и Казахстана.
Лекции будут раз в неделю, по вечерам, в течение трех месяцев.
Чтобы поступить, необходимо оставить заявку и пройти отборочные испытания до 20 февраля
erid:2Vtzqur4Gx6
Реклама, АНО ДПО “Тинькофф Образование”, ИНН 7743270426
60 006
🐍 Tip: use `itertools.cycle` when you need to infinitely repeat a series of actions in a loop (`itertools.cycle` creates an infinite iterator).
Совет: используйте функцию
`itertools.cycle`, когда вам нужно бесконечно повторять серию действий в цикле (`itertools.cycle` создает бесконечный итератор).
В этом примере мы используем его для переключения лампочек в повторяющейся последовательности. Для демонстрации мы используем только 6 элементов.
`_` обозначает "отбрасываемую" переменную, поскольку ее значение не нужно.
@pythonl60 006
Хотите попробовать себя в роли аналитика и попрактиковаться на реальных задачах? Приходите на бесплатный курс-симулятор Нетологии и Yandex Cloud «Основы анализа данных в SQL, Python, Power BI, DataLens».
В этой профессии много разных направлений — аналитик данных, BI-аналитик, продуктовый аналитик, Data Scientist. Но везде пригодится навык работы с инструментами-помощниками, которые вы и освоите на курсе.
Эксперты-практики расскажут, как делать простые отчёты, исследовать данные и строить интерактивные дашборды. А чтобы понять, что анализ данных — это точно ваше, вместе решите практические задачи из реальных кейсов.
Воспользуйтесь шансом попробовать новые инструменты и запишитесь на бесплатный курс Нетологии.
Регистрация: https://netolo.gy/cLye
Реклама. ООО "Нетология". Erid LatgBiRUs
60 006
🖥 MongoDB для Python - NoSQL база данных.
https://www.youtube.com/watch?v=THXT_SGo6xs&ab_channel=Uproger
@pythonl
