fa
Feedback

فریب کلاهبرداران را نخورید! تل‌متریو این کانال‌ها را شناسایی و برچسب‌گذاری می‌کند 👉 برای مشاهده برچسب، اشتراک تهیه کنید

Python/ django

Python/ django

رفتن به کانال در Telegram

📈 تحلیل کانال تلگرام Python/ django

کانال Python/ django (@pythonl) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 58 382 مشترک است و جایگاه 2 244 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 10 292 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 58 382 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 04 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -248 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -10 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 5.91% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.11% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 3 452 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 813 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 17 است.
  • علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند github, claude, контекст, архитектура, api تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fm...”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 05 نوامبر, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.

58 382
مشترکین
-1024 ساعت
-1547 روز
-24830 روز
آرشیو پست ها
1. Answer To Question - подборка самых популярных вопросов с ответами. 2. Visual Studio Code - твой любимый редактор теперь в Telegram. Бесплатные плагины только в этом канале. 3. Frontend Planet – в этом канале собраны самые продуктивные приложения для улучшения работы. 4. IT MIX– канал со шпаргалками и терминами, которые облегчат вам жизнь и ускорят работу. 5. Codepen Trending - здесь собраны только лучшие проекты codepen. ✔️(Жми на название канала и получай знания)

🧑‍💻Generate a QR Code with Python pip install pil pip install "qrcode[pil]" ⚙️Github 🗒 Article @pythonl
🧑‍💻Generate a QR Code with Python pip install pil pip install "qrcode[pil]" ⚙️Github 🗒 Article @pythonl

✔️ Nebulo Nebulo is a python library for building GraphQL APIs on top of PostgreSQL. $ pip install nebulo ⚙️ Github 📃 Docs @
✔️ Nebulo Nebulo is a python library for building GraphQL APIs on top of PostgreSQL. $ pip install nebulo ⚙️ Github 📃 Docs @pythonl

🌐 translatepy An aggregation of multiple translation API pip install --upgrade translatepy List of Built-in Services - Microsoft Bing Translator - DeepL - Google Translate - LibreTranslate - Microsoft Translator - MyMemory - Reverso - Translate.com - Yandex Translate ⚙️ Github @pythonl

What will be the output of the following code?
Anonymous voting

photo content

Hunt down social media accounts by username across social networks # clone the repo $ git clone https://github.com/sherlock-project/sherlock.git # change the working directory to sherlock $ cd sherlock # install the requirements $ python3 -m pip install -r requirements.txt ⚙️ Github @pythonl

Стоит ли использовать регулярки в web-разработке на Python? Разберемся 🗓 5 октября в 20:00 на отрытом уроке «О регулярках и
Стоит ли использовать регулярки в web-разработке на Python? Разберемся 🗓 5 октября в 20:00 на отрытом уроке «О регулярках и не только». Что вас ждет на занятии? - Поговорим о роли регулярных выражений в разработке. - Оценим эффект от re.compile. - Попробуем переписать код без использования регулярок - Посмотрим, стоит ли тратить время на изучение этой непростой темы 👉🏻 Для участия пройдите вступительный тест — https://otus.pw/zohd/ Занятие является часть онлайн-курса «Python Web-Developer» и дает возможность познакомиться с преподавателем и оценить курс.

🚀 Rocketry modern statement-based scheduling framework for Python. It is simple pip install rocketry ⚙️ Github 🗒 Docs @pyth
🚀 Rocketry modern statement-based scheduling framework for Python. It is simple pip install rocketry ⚙️ Github 🗒 Docs @pythonl

Изучайте Python и прокачивайте свой скил. Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков: ⚡️ребята делятся опытом
Изучайте Python и прокачивайте свой скил. Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков: ⚡️ребята делятся опытом разработки. ⚡️фрагменты кода ⚡️интересные задачи с разбором решений ⚡️тренды разработки ⚡️свежие новости Подписывайтесь!

👨‍🍳 📙 📊 Python Data Viz Cookbook https://dataviz.dylancastillo.co/ @pythonl
👨‍🍳 📙 📊 Python Data Viz Cookbook https://dataviz.dylancastillo.co/ @pythonl

⌚ Use pandas DateOffsets for easy date manipulation import pandas as pd now = pd.Timestamp.now() print("Add a day:", now + pd
⌚ Use pandas DateOffsets for easy date manipulation import pandas as pd now = pd.Timestamp.now() print("Add a day:", now + pd.offsets.DateOffset(days=1)) print("Add a week:", now + pd.offsets.DateOffset(weeks=1)) print("Add a month:", now + pd.offsets.DateOffset(months=1)) print("Add an hour:", now + pd.offsets.DateOffset(hours=1)) print("Add a day, replace the hour:", now + pd.offsets.DateOffset(days=1, hour=13)) print("Add a month, normalize:", now + pd.offsets.DateOffset(month=1, normalize=True)) print("Add 2 days across DST change:", pd.Timestamp("2022-11-05 00:00:00", tz="America/Chicago") + pd.offsets.DateOffset(days=2)) print("Add 2 days across DST change (with Timedelta, no adjustment):", pd.Timestamp("2022-11-05 00:00:00", tz="America/Chicago") + pd.Timedelta(days=2)) https://www.wrighters.io/use-pandas-dateoffsets-for-easy-date-manipulation/ @pythonl

The Fuck 🖕 The Fuck is a magnificent app that corrects errors in previous console commands. Если вы ошиблись в предыдущих командах в консоли вызовите The Fuck, интрумент постарается исправить команды и сделает «всё красиво» pip install thefuck ⚙️ Github @pythonl

🕸 Web scraping open knowledge project ⚙️ Github @pythonl
🕸 Web scraping open knowledge project ⚙️ Github @pythonl

🗒 Daft is a fast, ergonomic and scalable open-source dataframe library: built for Python and Complex Data/Machine Learning w
🗒 Daft is a fast, ergonomic and scalable open-source dataframe library: built for Python and Complex Data/Machine Learning workloads. pip install getdaft ⚙️ Github 📎 Docs @pythonl