اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
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📈 تحلیل کانال تلگرام Python/ django
کانال Python/ django (@pythonl) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 59 880 مشترک است و جایگاه 2 217 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 59 880 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 19 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -528 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -22 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.80% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.22% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 5 267 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 930 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 20 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.
59 880
مشترکین
-2224 ساعت
-1117 روز
-52830 روز
آرشیو پست ها
59 880
Deterministic hashing of Python data objects
https://death.andgravity.com/stable-hashing
@pythonl
59 880
How to Join Strings in Python 3
https://www.pythonforbeginners.com/python-strings/how-to-join-strings-in-python-3
@pythonl
59 880
Узнайте о навыках, которые необходимы для создания web-сайтов на Python.
22 марта пройдет встреча с Леонидом Орловым, главным разработчиком zval ru. Леонид расскажет о своем профессиональном пути и представит программу онлайн-курса «Python Web-Developer». Вы узнаете об особенностях курса и как организована практика. В конце встречи у вас будет возможность занять место в группе по спец.цене.
Регистрируйтесь и задайте свои вопросы эксперту в прямом эфире https://otus.pw/wCdx/
59 880
A Simple Way to Time Code in Python
https://www.kdnuggets.com/2021/03/simple-way-time-code-python.html
@pythonl
59 880
Python AI: How to Build a Neural Network & Make Predictions
https://realpython.com/python-ai-neural-network/
@pythonl
59 880
How to remove punctuation from a Python String
https://www.pythonforbeginners.com/python-strings/how-to-remove-punctuation-from-a-python-string
@pythonl
59 880
Разбираем, чем отличается версионирование в ML-разработке по коду от версионирования по коду и состоянию.
Ситуация: вы работаете над проектом, например занимаетесь ML-прототипированием или анализом данных. По ходу работы в системе сохраняется код, и вы спокойно продолжаете, не боясь что-то упустить из виду. Но в конце недели понимаете, что где-то свернули не туда. Вы откатываетесь на несколько шагов назад по коду, и все бы ничего, но вычисления ведь придется делать заново. Это главный недостаток версионирования по коду.
Версионирование по коду и состоянию отличается тем, что во время работы сохраняется не только сам код, но и состояние вычислений. То есть состояние = код + вывод + переменные. Это значит, что если вы откатитесь назад, то получите не только прежний код, но и значения переменных. Вам не придется заново запускать вычисления, терять время и ресурсы.
Попробуйте версионирование по коду и состоянию в Yandex DataSphere, где каждому новому пользователю доступны бесплатные ресурсы на ML-разработку:
👉 https://clck.ru/TjbYR
59 880
How to Split a List Into Even Chunks in Python
https://stackabuse.com/how-to-split-a-list-into-even-chunks-in-python/
@pythonl
59 880
18 марта в 18:00 ОЭЗ “Иннополис” приглашает на онлайн-митап.
Поговорим об открытом банкинге, его плюсах и минусах, драйверах и барьерах технологии для финансовых организаций. Эксперт банка Точка расскажет о проблемах Open API и их решениях с помощью python и aiohttp, а также о выгодах единого стандарта при интеграции финтех-решений в крупную банковскую организацию, а Игорь Голдовский поговорит про экосистемность в Open Banking.
Спикеры:
— Игорь Голдовский, эксперт в области платежных систем
— Сергей Васечко, разработчик банка Точка
Эксперты:
— Рафаэль Валеев, генеральный директор Ak Bars Digital Technologies
— Владимир Субботин, исполнительный директор департамента инноваций НСПК
Когда: 18 марта в 18:00
Регистрация по ссылке: https://oez-innopolis.timepad.ru/event/1579453/
59 880
How to Convert DOCX To Html With Python Mammoth
https://stackabuse.com/how-to-convert-docx-to-html-with-python-mammoth/
@pythonl
59 880
Представляем новый практический способ освоения, закрепления и развития навыков веб-разработки на Python и Django - «Лаборатория Django-разработки» 22 марта стартует уже второй поток - осталось всего несколько мест.
В отличие от курсов и школ, мы не будем в сотый раз рассказывать одно и то же и грузить теорией, которую вы уже знаете.
Вместо этого, во время Лаборатории, мы будем работать над практическим проектом маркетплейса и вы уже должны хорошо знать Python и основы Django.
Тематику вы выбираете сами.
Всё это будет происходить под чутким руководством наставника, которому всегда можно задать вопрос и обратиться за помощью.
Участвуя в Лаборатории вы за 8 недель прокачаетесь больше, чем за полгода самостоятельно.
Подробнее
59 880
Illustrating Gershgorn disks with NumPy
https://www.johndcook.com/blog/2021/03/14/illustrating-gershgorn-disks-with-numpy/
@pythonl
59 880
Introduction To Python Tkinter GUI Programming
https://www.nbshare.io/notebook/449534188/Introduction-To-Python-Tkinter-GUI-Programming/
@pythonl
59 880
Docker + Flask | Dockerizing a Python API
https://pub.towardsai.net/docker-flask-dockerizing-a-python-api-168d3899f482
@pythonl
59 880
Планируете первые шаги в Data Science? Поможем пройти путь с нуля до Middle специалиста в Machine learning за 1 год. Узнайте, с чего начать, на бесплатных вебинарах онлайн-курса «Специализация Machine Learning»:
📌«Demo Day курса»: https://otus.pw/lVtk/
— Ответим на все вопросы, расскажем о хардкорной программе и преподавателях. Поделимся инсайдами о карьерных перспективах и максимальных скидках на курс.
📌«Чему можно научить машину»: https://otus.pw/DOBR/
— Разберём, зачем нужно машинное обучение и какие интересные вещи вы научитесь делать, когда пройдёте специализацию. На примере реальных проектов из разных индустрий увидим, какие полезные практические задачи можно решать при помощи «всего пары строк кода» и обсудим, почему за этой парой строк обязательно должно стоять основательное понимание теории.
Вебинары проведёт преподаватель-практик курса Дмитрий Сергеев (Senior Data Scientist в Oura). Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара
59 880
Essential Math for Data Science: Integrals And Area Under The Curve
https://www.kdnuggets.com/2020/11/essential-math-data-science-integrals-area-under-curve.html
@pythonl
59 880
Как создавать сложные web-сайты на Python?
Первые шаги в этой специальности вы сделаете уже 15 марта на демо-занятии «Использование сторонних библиотек в django». Вместе с Леонидом Орловым вы рассмотрите общие принципы установки и использования сторонних библиотек вместе с django, а также научитесь пользоваться несколькими популярными библиотеками (django-debug-toolbar, django-cms, django-cleanup).
Демо-занятие является часть онлайн-курса «Python Web-Developer» и дает возможность познакомиться с преподавателем и оценить курс.
Для участия пройдите вступительный тест https://otus.pw/Jguk/
59 880
AdonisJs vs. Django: Which web framework should you use?
https://blog.logrocket.com/adonisjs-vs-django-which-web-framework-should-you-use/
@pythonl
59 880
Обучаете нейронки и работаете с Big Data?
Тогда у Яндекса для вас есть DataSphere — новая облачная среда для ML-разработки и анализа данных
🔥Почему ее стоит попробовать:
⏳ Не нужно торопиться из-за временных ограничений, ноутбуки там никуда не пропадают.
💸 Стартовый грант на 3 000 ₽ каждому новому пользователю. Его хватит, например, на 50+ часов вычислений с GPU.
🧾 Когда грант закончится — Pay as you Go — платите только за вычисления.
🖥 Отлично знакомый многим из нас интерфейс Jupyter Notebook и документация на русском.
☁️ Бессерверные технологии, благодаря которым ML становится значительно дешевле всего, что было раньше.
✅ Есть NVIDIA V100 в конфигурациях с одной и четырьмя картами, и можно бесшовно переключаться c CPU на GPU без потери прогресса.
В DataSphere можно работать одному и в командах, использовать для работы, учебы и личных проектов!
👉Начните бесплатно по ссылке: https://clck.ru/TfXpu
Любые вопросы задавайте ребятам в официальном чате DataSphere — продуктовая команда проекта оперативно там отвечает: https://t.me/yandex_datasphere
59 880
Build a Contact Book With Python, PyQt, and SQLite
https://realpython.com/python-contact-book/
@pythonl
