لا تقع ضحية للمخادعين! تيليمتريو يكتشف ويُميّز هذه القنوات 👉 إذا كنت تريد رؤية العلامة، اشترك

Python/ django

الذهاب إلى القناة على Telegram

по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM

إظهار المزيد

الشبكة: Machinelearningروسيا10 292التكنولوجيات والتطبيقات2 244...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django

تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 58 382 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 244 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 292 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 58 382 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 04 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -248، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -10، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.91‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.11‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 452 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 813 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 17.
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 @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fm...”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 05 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

58 382

المشتركون

-1024 ساعات

-1547 أيام

-24830 أيام

3 452

عرض المشاهدات

~ 1 81324 ساعات

~ 2 26348 ساعات

5.91%

معدل المشاركة

~ 1

المشاركات في اليوم

Ads index

أرشيف المشاركات

58 382

▶️ Machine Learning with the Linear Regression https://www.codementor.io/@projects196/01-machine-learning-with-the-linear-regression-1vq737cmem @pythonl

58 382

What will be the output of the following code?

Anonymous voting

58 382

зарабатывать на крипте могут не только трейдеры.... 🤔 Рассказываем 😉: - Crypto Developer: те, кто разрабатывают блокчейн (соль земли). For start: junior developer, junior full-stack developer или graduate software developer - Venture Capital: серьёзные ребята, которые инвестируют в стартапы и новые технологии.. Стартовые позиции называются venture capital intern, investment analyst или research associate - Crypto Marketing: без них о криптовалютах знали бы только энтузиасты, портят в YouTube, LinkedIn, Twitter и Facebook - Mining: да-да тот самый майнинг, который обеспечивает работоспособность криптовалют. Не всегда выгодно, но крайне интересно. - Trading: с ним все понятно, те кто сидит за графиками и смотрят на свечки. Очень походе на классический алготрейдинг только вместо акций - крипта и NFT токены Заинтересовало? Уффф, иди на канальчики за вакансией мечты @job_crypto_ru - Vacancies in Russia @job_crypto_eu - Vacancies in Europe @job_crypto_uae - Vacancies in Dubai @jobs_NFT - Global NFT vacancies Актуальность вакансий на максималках, без лишней воды.✌️

58 382

💥 Big Sleep combining OpenAI's CLIP and the generator from a BigGAN! $ pip install big-sleep Github Colab @pythonl

58 382

📌 Data Engineer в новых реалиях, что ждать бизнесу? Что изменится в сфере аналитики данных и к чему нужно быть готовым дата-инженеру? Обсудим 23 августа в 20:00 мск на открытом уроке в OTUS с Вадимом Опольским, Big Data разработчиком в Luxoft DXC Technology. ⚠️ За 1,5 часа обсудим: – Как изменятся источники и получатели данных, языки для ETL, кластера, облака и IDE – Как изменится потребность на рынке в Data Engineer и к чему нужно быть готовым работодателям – Open-source технологии, примеры миграционных проектов Еще больше полезных инструментов дата-инжиниринга будет ждать вас на онлайн-курсе «Data Engineer». 👉 Пройдите вступительный тест для регистрации на встречу https://otus.pw/wOVc/

58 382

Check if a String is Empty or Whitespace in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/check-if-a-string-is-empty-or-whitespace-in-python @pythonl

58 382

Repost from Python RU

Python, Tkinter и SQL: разрабатываем приложение для создания словаря и запоминания иностранных слов. Изучаем Tkinter и основные SQL-команды в ходе разработки программы WordMatch с графическим интерфейсом и CRUD-модулем для удобного создания и редактирования пользовательских словарей. Приложение WordMatch включает в себя три модуля, которые могут работать и вместе, и по отдельности: Скрипт для создания пользовательского словаря. GUI интерфейс и набор CRUD операций для добавления, редактирования и удаления записей в словаре. GUI интерфейс и скрипт для проверки правильности сопоставления иностранных слов и значений, выведенных в случайном порядке. Читать дальше Код @pro_python_code

58 382

What will be the output of the following code?

Anonymous voting

58 382

QR + Tetris = QRTetris Что будет, если объединить QR-код и тетрис? Получится безумная игра, которую создал один энтузиаст. Попробуйте сыграть в неё сами: https://github.com/Firemoon777/qrtetris

58 382

🌉 Plotting with PyQtGraph https://www.pythonguis.com/tutorials/pyqt6-plotting-pyqtgraph/ @pythonl

58 382

🎯 Python: My Favorite Python Tricks for LeetCode Questions https://www.jjinux.com/2022/08/python-my-favorite-python-tricks-for.html @pythonl

58 382

📌 Зачем дата-инженеру фреймворк PXF? Приходите на открытый урок 4 августа в 20:00 мск в OTUS. ⚠️ На занятии с Вадимом Заигриным, Scala Big Data разработчиком рассмотрим фреймворк PXF (Platform Extension Framework): узнаем, что это и зачем он нужен, а также рассмотрим его архитектуру и принципы работы. Еще больше полезных инструментов дата-инжиниринга будет ждать вас на онлайн-курсе «Data Engineer». 👉 Пройдите вступительный тест для регистрации на встречу https://otus.pw/j0CB/

58 382

🚀 Weights and Biases Track and visualize all the pieces of your machine learning pipeline, from datasets to production models. Github Colab @pythonl

58 382

Class-based vs Function-based Views in Django https://testdriven.io/blog/django-class-based-vs-function-based-views/ @pythonl

58 382

map() vs submit() With The ProcessPoolExecutor in Python https://superfastpython.com/processpoolexecutor-map-vs-submit/ @pythonl

58 382

How to just update a certain objects on the Pygame screen? https://islandtropicaman.com/wp/2022/07/30/how-to-just-update-a-certain-objects-on-the-pygame-screen/ @pythonl

58 382

✅ design patternsidioms in Python Github @pythonl

58 382

🎲 Denoising Diffusion Probabilistic Model, in Pytorch Install: $ pip install denoising_diffusion_pytorch Github Video @pythonl