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
Run Python in Docker: Hosting a Python Script on Docker https://www.journaldev.com/46365/run-python-in-docker @pythonl

Junior Objects is a new book recently written by Yegor Bugayenko, the author of Elegant Objects — a very provocative and very
Junior Objects is a new book recently written by Yegor Bugayenko, the author of Elegant Objects — a very provocative and very popular book about object-oriented programming. The book is not only for junior programmers. It covers the entire domain of software development, from choosing the right laptop to designing your architecture in UML. Everything you need to know in order to boost your career from a beginner to a senior engineer with six-figure salary. Join Yegor's telegram channel to learn more: @yegor256news

How to use Serializers in the Django Python web framework. https://opensource.com/article/20/11/django-rest-framework-serializers @Django_pythonl

Хотите всего за 5 месяцев поднять свой уровень владения ML до Middle/Senior? Поступайте на онлайн-курс «Machine Learning. Adv
Хотите всего за 5 месяцев поднять свой уровень владения ML до Middle/Senior? Поступайте на онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Помимо теории там вас ждут реальные кейсы с практики и отдельный модуль, посвящённый работе в production. Старт 14 декабря. Черная Пятница близко! Пройдите тест и получите скидку 25% : https://otus.pw/EpxR/

Split Your Dataset With scikit-learn's train_test_split() https://realpython.com/train-test-split-python-data/ @pythonl

Scrape Structured Data with Python and Extruct https://hackersandslackers.com/scrape-metadata-json-ld/ @pythonl

AgroCode 2020 – главный агрокодинг страны от Россельхозбанка. Теперь онлайн! За 40 часов участникам предстоит решить шесть задач от таких компаний, как Accenture, DigitalAgro, Intterra, а также от Центра интеллектуального сельского хозяйства РАН. Призовой фонд — 1,37 млн рублей. Прием заявок — до 3 декабря на сайте https://agro-code.ru/

Advanced Python Development (2020) @pythonlbooks

Python OpenCV – Guide to Image Processing for AI/ML https://morioh.com/p/259873bba1c0

Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения? Начните получать новые знания уже 25 ноября с демо-занятия «Кластеризац
Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения? Начните получать новые знания уже 25 ноября с демо-занятия «Кластеризация временных рядов». Вместе с Дмитрием Сергеевым вы познакомитесь с интереснейшей задачей, которую можно прикрутить к временным рядам. Вы выясните, можно ли найти похожие друг на друга по динамике финансовые активы на бирже и как сгруппировать пользователей по их поведению. Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Программа рассчитана на специалистов с опытом в Data Science. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/6Hfj/

Python and PyQt: Creating Menus, Toolbars, and Status Bars https://realpython.com/python-menus-toolbars/ @pythonl

Django forms with Ajax | How to use ajax in django https://www.youtube.com/watch?v=C4fr3SCqgJQ @Django_pythonl