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 59 904 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 59 904 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.

59 904

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

59 900

How to reverse a string in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/how-to-reverse-a-string-in-python @pythonl

59 900

Best machine learning tutorials: @ai_machinelearning_big_data - Usufull machine learning resourses: https://t.me/datascienceiot Artificial intelligence articles: @ArtificialIntelligencedl Machine learning RU: https://t.me/machinelearning_ru ML chat: https://t.me/machinee_learning Free python books: https://t.me/pythonlbooks

59 900

How to reverse a list in Python https://www.pythonforbeginners.com/lists/how-to-reverse-a-list-in-python @pythonl

59 900

Using FastAPI to Build Python Web APIs https://realpython.com/fastapi-python-web-apis/ @pythonl

59 900

Django-Admin commands cheat sheet https://pythoncircle.com/post/751/django-admin-commands-cheat-sheet/ https://gist.github.com/bradtraversy/0df61e9b306db3d61eb24793b6b7132d @pythonl

59 900

Using pywhois for retrieving WHOIS information https://www.pythonforbeginners.com/python-on-the-web/using-pywhois @pythonl

59 900

Implement Queue in Python https://www.pythonforbeginners.com/queue/implement-queue-in-python @pythonl

59 900

How to Humanize Delorean Datetime Objects https://stackabuse.com/how-to-humanize-delorean-datetime-objects @pythonl

59 900

Python-разработчик (Django, DRF) #django #python #удаленка #job график: удаленно ЗП: 140-160к Занятость: 30-40 ч/неделю ИП/самозанятые Что мы ждем от тебя: Продвинутое знание Django (Django REST Framework); Способность самостоятельно разрабатывать production-ready функционал; Знание python3; Знание SQL, опыт работы с PostgreSQL, продвинутое использование ORM; Опыт работы с git, OC Linux, опыт работы с контейнерами Docker; Практический опыт автоматизации развертывания приложений. Что мы готовы предложить: Полная удаленка; Свободный график; ЗП 140-160к; Сильная команда, интересные проекты. Контакты: @dashkams

59 900

Python cheatsheet 📖 Book: https://www.pythoncheatsheet.org/ 🛠 Github: https://github.com/wilfredinni/python-cheatsheet @pythonl

59 900

Adding Email Subscription Feature in Django Application https://pythoncircle.com/post/657/adding-email-subscription-feature-in-django-application/ @pythonl

59 900

Компания Т1 Консалтинг проводит свой первый хакатон CRM Hack, чтобы найти новые решения для инновационной CRM, которой пользуются крупнейшие корпорации. Участвовать могут разработчики, дизайнеры и другие специалисты без ограничений по навыкам, главное - предложить фичу, которая упростит пользователям ежедневную работу с CRM. Хакатон пройдет в офлайне, 21-22 августа. Призовой фонд 500 000 руб. 📌 Регистрация до 5 августа на сайте: crmhack.ru

59 900

Generate Code from JSON Schema Files https://morioh.com/p/7efd0d1aa0cf Code: https://github.com/expobrain/json-schema-codegen @pythonl

59 900

5 Ways to Find the list max index in Python https://www.pythonpool.com/python-list-max-index @pythonl

59 900

Как подготовиться к тестированию качества ПО? 13 июля системных аналитиков ждут на demo-занятии в OTUS. Вместе с преподавателем Еленой Рожковой, старшим системным аналитиком на проекте ВТБ, вы разберете: — Зачем нужны User story для написания тест-кейсов? — Как системные требования помогают наполнить тест-кейсы? — Что такое тестовая модель и из чего она состоит? — Как формируется тестовая модель и наполняется? А также познакомитесь с проверкой качества требования с помощью тестовой модели. Demo-занятие — возможность познакомиться с продвинутым онлайн-курсом «Системный аналитик» и оценить формат обучения. Для регистрации на вебинар пройдите вступительный тест https://otus.pw/ymWU/

59 900

Integrating GitHub login in Django without AllAuth Package https://pythoncircle.com/post/747/integrating-github-login-in-django-without-allauth-package/ @pythonl

59 900

Python: Remove the Prefix and Suffix From a String https://stackabuse.com/python-remove-the-prefix-and-suffix-from-a-string @pythonl

59 900

Bytearray in Python https://www.pythonforbeginners.com/data-types/bytearray-in-python @pythonl

59 900

20-21 июля в OTUS пройдет открытый интенсив для тех, кто хочет работать с большими данными. После двухдневного обучения вы сможете выводить модель в продакшн с помошью AWS: - Узнаете, как использовать lambda и нюансы работы с IoT данными - Научитесь выводить модель в продакшн без сложных настроек системы Кроме того, интенсив — это возможность попробовать онлайн-курс «Промышленный ML на больших данных». Для участия в занятии пройдите вступительный тест https://otus.pw/WDgi/

59 900

File handling using os module in Python https://www.pythonforbeginners.com/filehandling/file-handling-using-os-module-in-python @pythonl