fa
Feedback
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 59 880 مشترک است و جایگاه 2 217 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 10 246 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 59 880 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 19 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -528 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -22 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.80% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.22% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 5 267 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 930 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 28 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 @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fmxm...

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 20 ژوئن, 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.

59 880
مشترکین
-2224 ساعت
-1117 روز
-52830 روز
آرشیو پست ها

Filtering DataFrames with the .query() method in Pandas https://jbencook.com/pandas-query/ @pythonl
Filtering DataFrames with the .query() method in Pandas https://jbencook.com/pandas-query/ @pythonl

Dive Into Algorithms: A Pythonic Adventure for the Intrepid Beginner (2021) @pythonlbooks

Efficiently Cleaning Text with Pandas https://pbpython.com/text-cleaning.html @pythonl
Efficiently Cleaning Text with Pandas https://pbpython.com/text-cleaning.html @pythonl

Задача, которая не ограничит твою фантазию — создай полезный lifestyle-смартап на платформе SmartMarket. Присоединяйся к онла
Задача, которая не ограничит твою фантазию — создай полезный lifestyle-смартап на платформе SmartMarket. Присоединяйся к онлайн-хакатону SberCode и прими участие в борьбе за 1 000 000 рублей. Подать заявку можно до 21 февраля на сайте sbercode.tech/sber-devices

Как профессиональные Data Engineer работают с моделями ML? Приглашаем вас перенять экспертный опыт 11 февраля на демо-занятии
Как профессиональные Data Engineer работают с моделями ML? Приглашаем вас перенять экспертный опыт 11 февраля на демо-занятии «ML в Spark». Вместе с Вадимом Заигриным, Software Engineering Team Lead в Teradata, вы за 2 часа разберете особенности ML в Spark, рассмотрите процесс разработки моделей, научитесь переводить обученные модели в production. Демо-урок входит в программу онлайн-курса «Data Engineer». Для регистрации и участия в вебинаре, пройдите вступительный тест https://otus.pw/7g4e/

4 Ways to Draw a Rectangle in Matplotlib https://www.pythonpool.com/matplotlib-draw-rectangle @pythonl
4 Ways to Draw a Rectangle in Matplotlib https://www.pythonpool.com/matplotlib-draw-rectangle @pythonl

Nested Classes in Python Explained with Examples https://www.pythonpool.com/nested-classes-python/ @pythonl
Nested Classes in Python Explained with Examples https://www.pythonpool.com/nested-classes-python/ @pythonl

SberCode – 4 трека и 60 команд в финале, которые сразятся за призовой фонд в 1 млн рублей. Партнеры онлайн-хакатона – Sber AR
SberCode – 4 трека и 60 команд в финале, которые сразятся за призовой фонд в 1 млн рублей. Партнеры онлайн-хакатона – Sber AR/VR Lab, HR Sber, SberCloud и SberDevices – представляют рынку 4 задачи по созданию новых технологических продуктов и сервисов. Подать заявку и узнать больше деталей о задачах можно до 21 февраля на сайте sbercode.tech