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 59 891 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 59 891 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.
59 891
المشتركون
-1324 ساعات
-1007 أيام
-53230 أيام
أرشيف المشاركات
59 880
Deterministic hashing of Python data objects
https://death.andgravity.com/stable-hashing
@pythonl
59 880
How to Join Strings in Python 3
https://www.pythonforbeginners.com/python-strings/how-to-join-strings-in-python-3
@pythonl
59 880
Узнайте о навыках, которые необходимы для создания web-сайтов на Python.
22 марта пройдет встреча с Леонидом Орловым, главным разработчиком zval ru. Леонид расскажет о своем профессиональном пути и представит программу онлайн-курса «Python Web-Developer». Вы узнаете об особенностях курса и как организована практика. В конце встречи у вас будет возможность занять место в группе по спец.цене.
Регистрируйтесь и задайте свои вопросы эксперту в прямом эфире https://otus.pw/wCdx/
59 880
A Simple Way to Time Code in Python
https://www.kdnuggets.com/2021/03/simple-way-time-code-python.html
@pythonl
59 880
Python AI: How to Build a Neural Network & Make Predictions
https://realpython.com/python-ai-neural-network/
@pythonl
59 880
How to remove punctuation from a Python String
https://www.pythonforbeginners.com/python-strings/how-to-remove-punctuation-from-a-python-string
@pythonl
59 880
Разбираем, чем отличается версионирование в ML-разработке по коду от версионирования по коду и состоянию.
Ситуация: вы работаете над проектом, например занимаетесь ML-прототипированием или анализом данных. По ходу работы в системе сохраняется код, и вы спокойно продолжаете, не боясь что-то упустить из виду. Но в конце недели понимаете, что где-то свернули не туда. Вы откатываетесь на несколько шагов назад по коду, и все бы ничего, но вычисления ведь придется делать заново. Это главный недостаток версионирования по коду.
Версионирование по коду и состоянию отличается тем, что во время работы сохраняется не только сам код, но и состояние вычислений. То есть состояние = код + вывод + переменные. Это значит, что если вы откатитесь назад, то получите не только прежний код, но и значения переменных. Вам не придется заново запускать вычисления, терять время и ресурсы.
Попробуйте версионирование по коду и состоянию в Yandex DataSphere, где каждому новому пользователю доступны бесплатные ресурсы на ML-разработку:
👉 https://clck.ru/TjbYR
59 880
How to Split a List Into Even Chunks in Python
https://stackabuse.com/how-to-split-a-list-into-even-chunks-in-python/
@pythonl
59 880
18 марта в 18:00 ОЭЗ “Иннополис” приглашает на онлайн-митап.
Поговорим об открытом банкинге, его плюсах и минусах, драйверах и барьерах технологии для финансовых организаций. Эксперт банка Точка расскажет о проблемах Open API и их решениях с помощью python и aiohttp, а также о выгодах единого стандарта при интеграции финтех-решений в крупную банковскую организацию, а Игорь Голдовский поговорит про экосистемность в Open Banking.
Спикеры:
— Игорь Голдовский, эксперт в области платежных систем
— Сергей Васечко, разработчик банка Точка
Эксперты:
— Рафаэль Валеев, генеральный директор Ak Bars Digital Technologies
— Владимир Субботин, исполнительный директор департамента инноваций НСПК
Когда: 18 марта в 18:00
Регистрация по ссылке: https://oez-innopolis.timepad.ru/event/1579453/
59 880
How to Convert DOCX To Html With Python Mammoth
https://stackabuse.com/how-to-convert-docx-to-html-with-python-mammoth/
@pythonl
59 880
Представляем новый практический способ освоения, закрепления и развития навыков веб-разработки на Python и Django - «Лаборатория Django-разработки» 22 марта стартует уже второй поток - осталось всего несколько мест.
В отличие от курсов и школ, мы не будем в сотый раз рассказывать одно и то же и грузить теорией, которую вы уже знаете.
Вместо этого, во время Лаборатории, мы будем работать над практическим проектом маркетплейса и вы уже должны хорошо знать Python и основы Django.
Тематику вы выбираете сами.
Всё это будет происходить под чутким руководством наставника, которому всегда можно задать вопрос и обратиться за помощью.
Участвуя в Лаборатории вы за 8 недель прокачаетесь больше, чем за полгода самостоятельно.
Подробнее
59 880
Illustrating Gershgorn disks with NumPy
https://www.johndcook.com/blog/2021/03/14/illustrating-gershgorn-disks-with-numpy/
@pythonl
59 880
Introduction To Python Tkinter GUI Programming
https://www.nbshare.io/notebook/449534188/Introduction-To-Python-Tkinter-GUI-Programming/
@pythonl
59 880
Docker + Flask | Dockerizing a Python API
https://pub.towardsai.net/docker-flask-dockerizing-a-python-api-168d3899f482
@pythonl
59 880
Планируете первые шаги в Data Science? Поможем пройти путь с нуля до Middle специалиста в Machine learning за 1 год. Узнайте, с чего начать, на бесплатных вебинарах онлайн-курса «Специализация Machine Learning»:
📌«Demo Day курса»: https://otus.pw/lVtk/
— Ответим на все вопросы, расскажем о хардкорной программе и преподавателях. Поделимся инсайдами о карьерных перспективах и максимальных скидках на курс.
📌«Чему можно научить машину»: https://otus.pw/DOBR/
— Разберём, зачем нужно машинное обучение и какие интересные вещи вы научитесь делать, когда пройдёте специализацию. На примере реальных проектов из разных индустрий увидим, какие полезные практические задачи можно решать при помощи «всего пары строк кода» и обсудим, почему за этой парой строк обязательно должно стоять основательное понимание теории.
Вебинары проведёт преподаватель-практик курса Дмитрий Сергеев (Senior Data Scientist в Oura). Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара
59 880
Essential Math for Data Science: Integrals And Area Under The Curve
https://www.kdnuggets.com/2020/11/essential-math-data-science-integrals-area-under-curve.html
@pythonl
59 880
Как создавать сложные web-сайты на Python?
Первые шаги в этой специальности вы сделаете уже 15 марта на демо-занятии «Использование сторонних библиотек в django». Вместе с Леонидом Орловым вы рассмотрите общие принципы установки и использования сторонних библиотек вместе с django, а также научитесь пользоваться несколькими популярными библиотеками (django-debug-toolbar, django-cms, django-cleanup).
Демо-занятие является часть онлайн-курса «Python Web-Developer» и дает возможность познакомиться с преподавателем и оценить курс.
Для участия пройдите вступительный тест https://otus.pw/Jguk/
59 880
AdonisJs vs. Django: Which web framework should you use?
https://blog.logrocket.com/adonisjs-vs-django-which-web-framework-should-you-use/
@pythonl
59 880
Обучаете нейронки и работаете с Big Data?
Тогда у Яндекса для вас есть DataSphere — новая облачная среда для ML-разработки и анализа данных
🔥Почему ее стоит попробовать:
⏳ Не нужно торопиться из-за временных ограничений, ноутбуки там никуда не пропадают.
💸 Стартовый грант на 3 000 ₽ каждому новому пользователю. Его хватит, например, на 50+ часов вычислений с GPU.
🧾 Когда грант закончится — Pay as you Go — платите только за вычисления.
🖥 Отлично знакомый многим из нас интерфейс Jupyter Notebook и документация на русском.
☁️ Бессерверные технологии, благодаря которым ML становится значительно дешевле всего, что было раньше.
✅ Есть NVIDIA V100 в конфигурациях с одной и четырьмя картами, и можно бесшовно переключаться c CPU на GPU без потери прогресса.
В DataSphere можно работать одному и в командах, использовать для работы, учебы и личных проектов!
👉Начните бесплатно по ссылке: https://clck.ru/TfXpu
Любые вопросы задавайте ребятам в официальном чате DataSphere — продуктовая команда проекта оперативно там отвечает: https://t.me/yandex_datasphere
59 880
Build a Contact Book With Python, PyQt, and SQLite
https://realpython.com/python-contact-book/
@pythonl
