Python RU

الذهاب إلى القناة على Telegram

Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j

إظهار المزيد

الشبكة:Machinelearning روسيا52 007 التكنولوجيات والتطبيقات9 838...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python RU

تُعد قناة Python RU (@pro_python_code) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 12 388 مشتركاً، محتلاً المرتبة 9 838 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 52 007 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 12 388 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 31 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -42، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 4، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.71‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.26‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 955 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 403 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 6.
الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل api, docker, github, sql, linux.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 01 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

12 388

المشتركون

+424 ساعات

-157 أيام

-4230 أيام

955

عرض المشاهدات

~ 40324 ساعات

~ 49048 ساعات

7.71%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

12 388

Frontender's notes - Самый большой канал по фронту с актуальной инфой по HTML, CSS, JS, TypeScript, React, Node.js и развитию Soft-skills, а также разборы вопросов для интервью и подборка крутых статей c опытом релокации айтишников в другие страны. Вам сюда: 👉 @frontendnoteschannel В общем добро пожаловать!

12 388

Регулярные выражения - Python @pro_python_code

12 388

OpenTelemetry на Python — Полное руководство 2023 OpenTelemetry (OTel) – это платформа наблюдения с открытым исходным кодом, которая позволяет собирать данные телеметрии из облачных приложений. Она предлагает инструменты, API и SDK для сбора и генерации метрик, журналов и трассировок. OTel поддерживает несколько языков, включая Java, Python, Go, Ruby, C++ и Javascript. В этом руководстве будет рассказано, как настроить OTel в вашем сервисе Python с помощью Jaeger, инструмента с открытым исходным кодом, первоначально разработанного Uber. Если вы ищете такие возможности, как автоматический сбор данных, возможность воспроизведения скриптов несколькими щелчками мыши и создание тестов на основе трассировки, я рекомендую вам изучить возможность использования Helios. Ниже я включил раздел о том, как установить OTel с помощью Helios. 📌 Читать @pro_python_code

12 388

Автоматизация запуска скриптов с помощью Cronjobs и Python 2023 В этой статье мы обсудим, как запускать скрипт на Python в качестве задания cron. Вы узнаете, как создать задание cron, как запланировать его выполнение в определённое время и как убедиться, что оно выполняется правильно. Мы также рассмотрим некоторые советы и рекомендации по устранению неполадок в вашей работе с Cron, чтобы вы могли поддерживать бесперебойную работу вашего скрипта. ▪Читать @pro_python_code

12 388

ChatGpt - ChatGpt завел телеграм! Нейросеть пишет новостные статьи, решает задачи для университета, пишет код и отвечает на любые вопросы. Советуем посмотреть

12 388

Улучшите свои навыки работы на Python в 2023 году В этой статье мы дадим вам семь советов о том, как улучшить свои навыки работы на Python. Часто именно мелочи имеют большое значение. Эти советы прокачают ваши навыки. ▪Читать @pro_python_code

12 388

Полезные и практические материалы про аналитику данных, бизнес-анализ и развитие soft-навыков в канале Data Study от ведущего BI аналитика. Воркшоп по теме создания data-продуктов в компания Статья на habr про оконные функции простым языком Советы на старте поиска работы за рубежом Шаблон оформления документации при профайлинге нового data-источника Как писать SQL-запросы прямо в Jupyter Notebook Материалы канала помогут улучшить профессиональные навыки в аналитике. Подписаться 👨‍💻

12 388

🔥 7 расширенных операций со списками Python, которые могут эффективно оптимизировать ваш код В этой статье мы покажем вам семь расширенных операций со списками, которые сделают ваш код аккуратнее, чище и качественнее. ▪Читать ▪Зеркало @pro_python_code

12 388

Оптимизация запросов Django ORM Django ORM (Object Relational Mapping) — одна из самых мощных функций Django. Благодаря ей мы можем взаимодействовать с базой данных, используя код Python вместо SQL. Использование ORM дает несколько преимуществ: ▪Благодаря ORM у нас есть миграция: мы можем легко изменять наши таблицы, обновлять наши модели, и Django автоматически сгенерирует сценарии миграции, необходимый для обновления таблиц базы данных. ▪Есть транзакции: мы можем делать несколько обновлений базы данных в рамках транзакции и, если что-то не получится, легко откатиться до того состояния, которое было при запуске. Но также у ORM есть некоторые недостатки: ▪Поскольку это абстракция поверх SQL, то мы не всегда знаем точно, какие SQL-запросы будут генерироваться из нашего кода Python. ▪Django не может угадать, когда нам нужно использовать связанную таблицу, поэтому она не будет выполнять JOINs для нас, когда они нам нужны. ▪ORM дает нам неверное ощущение легкости, и мы не всегда понимаем то, что мы делаем, что может создавать большую нагрузку на сервер. У нас нет простого способа узнать, что доступ к атрибуту в объекте может вызвать дополнительный запрос к базе данных, который можно было бы предотвратить с помощью JOIN. Чтобы преодолеть недостатки, нужно поближе познакомиться с ORM и понять как она работает под капотом. ▪Читать @pro_python_code