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 243 فناوری و برنامه‌ها2 216...

📈 تحلیل کانال تلگرام Python/ django

کانال Python/ django (@pythonl) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 59 934 مشترک است و جایگاه 2 216 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 10 243 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 59 934 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 15 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -583 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -23 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.35% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.13% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 4 404 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 878 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 22 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 16 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.

59 934

مشترکین

-2324 ساعت

-1107 روز

-58330 روز

4 404

نمایش های پست

~ 1 87824 ساعت

~ 2 38348 ساعت

7.35%

نرخ مشارکت

~ 1

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

59 935

Repost from Python tests

@python_testit

59 935

An introduction to Pydbantic — a single model solution to Data Verification & Storage https://itnext.io/an-introduction-to-pydbantic-a-single-model-solution-to-data-verification-storage-254cfe9e757f @pythonl

59 935

Empty a Dictionary in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/empty-a-dictionary-in-python @pythonl

59 935

A Gentle Introduction to Serialization for Python https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-serialization-for-python/ @pythonl

59 935

How to create a generator function https://www.pythonmorsels.com/how-to-create-a-generator-function/ @pythonl

59 935

Repost from Python tests

result of code ?

Anonymous voting

59 935

Repost from Python tests

@python_testit

59 935

Python List index() https://itsmycode.com/python-list-index/ @pythonl

59 935

Argos Translate Open-source offline translation library written in Python Github: https://github.com/argosopentech/argos-translate Docs: https://argos-translate.readthedocs.io/en/latest/ Project: https://www.argosopentech.com/ @pythonl

59 935

Intersection of Lists in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/intersection-of-lists-in-python @pythonl

59 935

Hello everyone. My name is Andrew and for several years I've been working on to make the learning path for ML easier. I wrote a manual on machine learning that everyone understands - Machine Learning Simplified Book. The main purpose of my book is to build an intuitive understanding of how algorithms work through basic examples. In order to understand the presented material, it is enough to know basic mathematics and linear algebra. After reading this book, you will know the basics of supervised learning, understand complex mathematical models, understand the entire pipeline of a typical ML project, and also be able to share your knowledge with colleagues from related industries and with technical professionals. And for those who find the theoretical part not enough - I supplemented the book with a repository on GitHub, which has Python implementation of every method and algorithm that I describe in each chapter. You can read the book absolutely free at the link below: -> https://themlsbook.com I’ve also started my Instagram page - feel free to subscribe! it’s mostly in Russian but I’ll be posting in English too. -> https://instagram.com/5x12

59 935

⬛️ Test-Driven Data Analysis (Python TDDA library) Code: https://github.com/tdda/tdda Docs: http://tdda.readthedocs.io @pythonl

59 935

📖 How to Download Books Concurrently from Project Gutenberg https://superfastpython.com/threadpoolexecutor-download-books/ @pythonl

59 935

How to Deploy a Jupyter Notebook to Docker https://dev.to/edemgold/how-to-deploy-a-jupyter-notebook-to-docker-4glb @pythonl

59 935

Deploying a Django Application to Elastic Beanstalk https://testdriven.io/blog/django-elastic-beanstalk/ @pythonl

59 935

Select Random Element from A List in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/select-random-element-from-a-list-in-python @pythonl

59 935

Web Scraper with Python in 5 Minutes https://www.kdnuggets.com/2022/02/build-web-scraper-python-5-minutes.html @pythonl

59 935

How to Use MySQL Connector/Python https://www.pythonforbeginners.com/code-snippets-source-code/how-use-mysql-connectorpython @pythonl

59 935

«Лаборатория Касперского» ищет аналитиков информационной безопасности со знанием Python/PHP/Perl и опытом в ИБ от 3-х лет. 1. Senior Security Services Analyst — будет оказывать аналитическую поддержку проектов по security assessment: пентесты, веб анализ, ред тим, социальная инженерия. 2. Аналитик по утечкам данных — будет отслеживать тематические ресурсы, в том числе сегмента deep web, darknet, чтобы изучать новые схемы совершения противоправных действий в Интернете. А еще — работать с threat intelligence данными, проводить исследования на основе входных данных от заказчика, совершенствовать методологическую базу сбора и анализа данных. 3. Digital Footprint Analyst — будет собирать информацию из множества источников, анализировать ее и подготавливать отчеты об угрозах для заказчиков. Переходите по ссылкам и присоединяйтесь к команде лучших экспертов.

59 935

10 Unknown Security Pitfalls for Python https://blog.sonarsource.com/10-unknown-security-pitfalls-for-python @pythonl