Python/ django

رفتن به کانال در Telegram

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

نمایش بیشتر

شبکه:Machinelearning روسيا10 246 فناوری و برنامه‌ها2 212...

📈 تحلیل کانال تلگرام Python/ django

کانال Python/ django (@pythonl) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 59 891 مشترک است و جایگاه 2 212 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 59 891 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 18 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -532 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -13 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.63% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.23% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 5 167 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 933 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 29 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 19 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.

59 891

مشترکین

-1324 ساعت

-1007 روز

-53230 روز

5 167

نمایش های پست

~ 1 93324 ساعت

~ 2 47848 ساعت

8.63%

نرخ مشارکت

~ 1

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

59 883

How to Create a Chrome Plugin using Python https://morioh.com/p/0e3b33fe9851 Ru: https://dev-gang.ru/article/kak-sozdat-plagin-chrome-s-pomosczu-python-8zd9qvtwao/ @pythonl

59 883

How to Best Use Try-Except in Python https://www.pythonforbeginners.com/error-handling/how-to-best-use-try-except-in-python @pythonl

59 883

SmartDev - первая технологическая конференция Сбера для разработчиков ⏰ 20 мая | Онлайн Первая техно-конференция от Сбера для разработчиков. Шесть параллельных стримов, топовые международные спикеры. Dev to dev. На стриме от SmartMarket вы узнаете, как каждый из вас может создавать навыки для виртуальных ассистентов Салют, как подключать к ним монетизацию и выходить со своими товарами, услугами и идеями на многомиллионную аудиторию Сбера. Обсудим темы: - новые типы приложений для разработки навыков виртуальных ассистентов семейства Салют Native Apps и Canvas Apps с возможностью интеграции в СберБанк Онлайн, а также сервисы Platform V для back-end разработки; - презентация SmartServices для разработчиков навыков; - SmartNLP — погружение в NLP/NLU технологии будущего и др. Участие бесплатное, по предварительной регистрации на сайте конференции До встречи в прямом эфире! ✊

59 883

Creating PDF Invoices in Python with pText https://stackabuse.com/creating-pdf-invoices-in-python-with-ptext/ @pythonl

59 883

Exception Handling in Python: Writing a Robust Python Program https://www.pythonforbeginners.com/error-handling/exception-handling-in-python-increasing-robustness-of-your-python-program @pythonl

59 883

Что входит в must-have умения специалиста Машинного обучения? 11 мая Дмитрий Сергеев, Senior Data Scientist в Oura, расскажет, на какие навыки обращают внимание работодатели и как их тренировать. Дмитрий поделится своим опытом и проведет обзор рынка вакансий в Data Science. Также вы познакомитесь с программой и особенностями онлайн-курса «Machine Learning. Professional», форматом обучения OTUS и сможете задать свои вопросы эксперту. Ждем тех, кто уже начал осваиваться в Data Science и хочет получить знания, необходимые Middle специалисту. Для участия регистрируйтесь на вебинар https://otus.pw/1ULc/

59 883

Detecting Fraudulent Transactions in a Streaming App using Kafka in Python https://www.thepythoncode.com/article/detect-fraudulent-transactions-with-apache-kafka-in-python @pythonl

59 883

🔥 Практический анализ данных c Pandas, 2-е издание @machinelearning_ru

59 883

Stock Sentiment Analysis Using Autoencoders https://www.nbshare.io/notebook/84089365/Stock-Sentiment-Analysis-Using-Autoencoders/ @pythonl

59 883

Slicing In Python (Comprehensive Tutotial) https://likegeeks.com/slicing-in-python/ @pythonl

59 883

🐍 Best practices working with Django models in Python https://steelkiwi.com/blog/best-practices-working-django-models-python/ Ru: https://techrocks.ru/2021/04/22/django-models-best-practices/ @pythonl

59 883

How to write a simple toy database in Python within minutes https://www.freecodecamp.org/news/how-to-write-a-simple-toy-database-in-python-within-minutes-51ff49f47f1/ Ru: https://dev-gang.ru/article/how-to-write-a-simple-toy-database-in-python-within-minutes-uo1kahsydh/ @pythonl

59 883

Spring Boot and Flask Microservice @pythonl

59 883

The hidden performance overhead of Python C extensions https://pythonspeed.com/articles/python-extension-performance/ @pythonl

59 883

Какие требования предъявляют работодатели к специалистам Machine learning на Middle+ уровне? 5 мая Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura, проведет обзор рынка вакансий Data Science для специалистов с опытом и поделится карьерными инсайтами. Вы узнаете ,какие навыки и технологии понадобятся для карьерного роста и познакомитесь с программой онлайн-курсов «Machine Learning. Advanced». Как подготовиться к встрече? Пройдите вступительный тест, чтобы оценить свой уровень знаний и сложность курса. Зарегистрируйтесь, чтобы участвовать в трансляции и задать свои вопросы эксперту https://otus.pw/5d3b/

59 883

Stack in Python https://www.pythonforbeginners.com/data-types/stack-in-python @pythonl

59 883

How to use the Pyspark flatMap() function in Python? https://www.pythonpool.com/python-flatmap/ @pythonl

59 883

MNIST Dataset in Python – Basic Importing and Plotting Article: https://www.journaldev.com/45249/mnist-dataset-in-python Ru: https://dev-gang.ru/article/nabor-dannyh-mnist-v-pythonbazovyi-import-i-postroenie-aiypw9sw1l/ @pythonl

59 883

3 Proven Ways to Convert ASCII to String in Python https://www.pythonpool.com/python-ascii-to-string @pythonl

59 883

Python Object-Oriented Programming fundamentals and the most common mistake https://breadcrumbscollector.tech/python-object-oriented-programming-fundamentals-and-the-most-common-mistake/ @pythonl