fa
Feedback

فریب کلاهبرداران را نخورید! تل‌متریو این کانال‌ها را شناسایی و برچسب‌گذاری می‌کند 👉 برای مشاهده برچسب، اشتراک تهیه کنید

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 58 382 مشترک است و جایگاه 2 244 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 10 292 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 58 382 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 04 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -248 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -10 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 5.91% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.11% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 3 452 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 813 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 17 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 05 نوامبر, 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.

58 382
مشترکین
-1024 ساعت
-1547 روز
-24830 روز
آرشیو پست ها
The Python manual @pythonl

Python 3.9.0a5 is now available for testing https://www.python.org/downloads/release/python-390a5/

How to Build and Run Python Web App with Docker Compose https://morioh.com/p/1e80d49f8d3e

PyTorch Tutorial: How to Develop Deep Learning Models with Python https://machinelearningmastery.com/pytorch-tutorial-develop-deep-learning-models/

Get started using treq to make async calls in Python https://opensource.com/article/20/3/treq-python

Introduction to SQLAlchemy ORM for Django Developers https://apirobot.me/posts/introduction-to-sqlalchemy-orm-for-django-developers

Building a simple REST API with Python and Flask https://morioh.com/p/35f9f2f16908

Открыт набор в новую группу профессионального онлайн-курса «Нейронные сети на Python». Знакомьтесь с программой, сдавайте вступительное тестирование и поступите в группу со скидкой -20% https://otus.pw/9sTd/ За 5 месяцев вы: - Научитесь работать с нейронными сетями с использованием фреймворков PyTorch, Tensorflow, Keras; - Изучите теорию и практику по таким важным направлениям Deep Learning как Computer Vision, NLP, обучение с подкреплением и многое другое. Делиться своей экспертизой с вами будут преподаватели, профессионалы своего дела и разработчики-практики: Приходите за подробностями, сдавайте вступительный тест и присоединяйтесь к курсу: https://otus.pw/9sTd/

How to use Pandas Scatter Matrix (Pair Plot) to Visualize Trends in Data https://www.marsja.se/pandas-scatter-matrix-pair-plot/

Python Scope & the LEGB Rule: Resolving Names in Your Code – Real Python https://realpython.com/python-scope-legb-rule

Introduction to Image Processing in Python with OpenCV. https://stackabuse.com/introduction-to-image-processing-in-python-with-opencv/

Neural Networks are Function Approximation Algorithms https://machinelearningmastery.com/neural-networks-are-function-approximators/

PyGame: A Primer on Game Programming in Python – Real Python https://realpython.com/courses/pygame-primer/

Building a Login System with Python Flask and MySQL for Beginners https://morioh.com/p/c61187faa9be

TensorFlow Tutorial | TensorFlow in a Nutshell https://morioh.com/p/22674da361ac

Большинство современных API работают с JSON в качестве формата данных, но время от времени приходится сталкиваться с API, работающими с XML. 17 марта, в 20.00 (мск) на практическом вебинаре разберут как создавать, анализировать и проверять ответы XML при работе с библиотекой requests. Запишитесь заранее: https://otus.pw/apxOM/ Вебинар пройдет в рамках знакомства с онлайн-курсом в Отус по активной прокачке навыков программирования на Python для QA-инженеров. Пройдите вступительный тест и присоединяйтесь к курсу по специальной цене.

Build Virtual Assistant with Python https://morioh.com/p/9ef30e340ac5