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 59 857 مشترک است و جایگاه 2 219 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 59 857 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 20 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -524 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -24 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.88% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.43% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 5 317 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 2 052 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 21 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.

59 857
مشترکین
-2424 ساعت
-1227 روز
-52430 روز
آرشیو پست ها

Magicimport.py: Python Code that Magically Resolves its Own Dependencies https://morioh.com/p/0dd197d19d40 Github: https://github.com/dheera/magicimport.py

Complete Guide On NLP Profiler: Python Tool For Profiling of Textual Dataset https://analyticsindiamag.com/complete-guide-on-nlp-profiler-python-tool-for-profiling-of-textual-dataset/

Exploring HTTPS and Cryptography in Python https://realpython.com/courses/exploring-https-cryptography/

Уже работаете с нейросетями? Научитесь решать 5 задач компьютерного зрения, востребованных сейчас в коммерческих проектах: ●
Уже работаете с нейросетями? Научитесь решать 5 задач компьютерного зрения, востребованных сейчас в коммерческих проектах: ● Классифицировать и сегментировать изображения ● Выполнять детекцию объектов на изображениях ● Отслеживать объекты на видео ● Обрабатывать трехмерные сцены ● Порождать изображения и совершать атаки на обученные модели нейронных сетей На онлайн-курсе «Computer Vision» вы погрузитесь в практику Deep Learning и за 4 месяца создадите свою нейросеть, умеющую работать с изображениями или видео не хуже человека. Хватит ли вам знаний для обучения? Пройдите вступительный тест и успейте занять место со скидкой: https://otus.pw/trx9/

How to Write Python Lambda Functions https://nickmccullum.com/python-lambda-functions/

❓Какие задачи Deep Learning и Компьютерного зрения надо уметь решать, если вас интересует карьера в области нейросетей? Прихо
❓Какие задачи Deep Learning и Компьютерного зрения надо уметь решать, если вас интересует карьера в области нейросетей? Приходите 8 сентября на вебинар, где Артур Кадурин расскажет о must have инструментах и представит онлайн-курсы «Deep Learning. Basic» и «Computer Vision» Вы узнаете, чем курсы отличаются от конкурентов, как организована практика и как сэкономить на обучении. Также вы сможете задать свои вопросы эксперту о перспективах направления и ожиданиях работодателей. 👉🏻Регистрируйтесь на вебинар по ссылке: https://otus.pw/Sdxd/

How To Handle Child Window, Frames, Alerts in Selenium Python https://www.softwaretestingmaterial.com/child-window-frames-alerts-in-selenium-python

How to Create and Manipulate SQL Databases with Python https://www.freecodecamp.org/news/connect-python-with-sql/

Python with Pandas: DataFrame Tutorial with Examples https://stackabuse.com/python-with-pandas-dataframe-tutorial-with-examples/