Python/ django
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Python/ django
کانال Python/ django (@pythonl) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 58 953 مشترک است و جایگاه 2 163 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 10 194 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 58 953 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 30 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -294 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -18 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.30% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.34% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 3 716 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 969 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 19 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 31 اوت, 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.
pip install vanna
▪GitHub: https://github.com/vanna-ai/vanna
@ai_machinelearning_big_data
#python #sql #opensource #vanna #llmpip install pandera
▪ Github
▪Документация
#Pandera #python #opensource #Polarsgit clone https://github.com/hrithikkoduri18/webrover.git
cd webrover
cd backend
▪ Github
@ai_machinelearning_big_data
#aiagents #ai #ml #opensource#DataValidation , но она потребляет много памяти.
Attrs не имеет встроенной проверки данных и обеспечивает более высокую производительность и меньшее использование памяти, что идеально подходит для внутренних структур данных и простого создания классов в #Python.
from attrs import define, field
@define
class UserAttrs:
name: str
age: int = field()
@age.validator
def check_age(self, attribute, value):
if value < 0:
raise ValueError("Age can't be negative")
return value # accepts any positive age
try:
user = UserAttrs(name="Bob", age=-1)
except ValueError as e:
print("ValueError:", e)
📌 Пример
@pythonl