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

58 378

Testing Django Migrations https://sobolevn.me/2019/10/testing-django-migrations

58 378

Natural Language Processing with Python @datascienceiot

58 378

How to Build a Chatbot using Python and Flask, Twilio https://morioh.com/p/9a235fbe0517

58 378

How to process images in Python https://morioh.com/p/f469f74855f6

58 378

Math Adventures with Python — Peter Farrell (en) 2019 @datascienceiot

58 378

Automating Lead Generation/Email Crawling with python https://medium.com/@amitupreti/automating-lead-generation-email-crawling-with-python-db9a68cdefad

58 378

Thinking Recursively in Python https://realpython.com/courses/thinking-recursively-python/

58 378

Python Tutorial | Python Functions and Functional Programming https://morioh.com/p/8a40c3345286

58 378

When to Use a List Comprehension in Python https://realpython.com/list-comprehension-python/

58 378

An Error in a Python Script May Have Invalidated 150+ Research Projects https://medium.com/better-programming/an-error-in-a-python-script-may-have-invalidated-150-research-projects-64fe7cda558c

58 378

A Practical Introduction to Python Lambda Functions https://levelup.gitconnected.com/a-practical-introduction-to-python-lambda-functions-3b4a0702b6a1

58 378

20 useful Python tips and tricks you should know https://dev.to/duomly/20-useful-python-tips-and-tricks-you-should-know-3h8c

58 378

Python at Scale: Strict Modules https://instagram-engineering.com/python-at-scale-strict-modules-c0bb9245c834

58 378

Python Community Interview With Al Sweigart https://realpython.com/interview-al-sweigart

58 378

🔥Заканчивается набор на Базовый и Продвинутый курсы по математике для Data Science. Пройдите вступительный тест и займите последние места со скидкой: https://otus.pw/zd8o/ 📌Базовый курс математики Для поступления на курс достаточно знать математику на школьном уровне. Вы освоите основные разделы математики, необходимые для успешной работы в Data Science: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику. После курса будете готовы к изучению машинного обучения либо к апгрейду в своей профессии. 📌Продвинутый курс математики Для поступления на курс нужно знать высшую математику на уровне 1-2 курса университета. Курс позволит поднять уровень по математике для решения задач в области машинного обучения любой сложности. Теория будет дополнена решением реальных кейсов: решение задачи регрессии, АБ-тестирование, работа над рекомендательной системой, использование метод опорных векторов и т. д. Делиться своей экспертизой будет преподаватель курса Пётр Лукьянченко (преподаватель ВШЭ по высшей математике с опытом более 10 лет, работал в Lamoda на должности Team Lead Analytics) и другие. ☝🏻Курсы подходят для аналитиков, разработчиков и всех, кто хочет развиваться в сфере Data Science: https://otus.pw/zd8o/

58 378

SENDING EMAILS IN PYTHON – TUTORIAL WITH CODE EXAMPLES https://dapythonista.com/2019/10/24/sending-emails-in-python-tutorial-with-code-examples/

58 378

Python and PyQt: Building a GUI Desktop Calculator https://realpython.com/python-pyqt-gui-calculator/

58 378

Analysing music habits with Spotify API and Python https://nvbn.github.io/2019/10/14/playlist-analysis/

58 378

Python. Complexity Waterfall https://sobolevn.me/2019/10/complexity-waterfall

58 378

Get Started With Django: Build a Portfolio App https://realpython.com/courses/django-portfolio-project/