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 59 891 مشترک است و جایگاه 2 212 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 59 891 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 18 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -532 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -13 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.63% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.23% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 5 167 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 933 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 29 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 19 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.
59 891
مشترکین
-1324 ساعت
-1007 روز
-53230 روز
آرشیو پست ها
59 887
High-level API for Attractive and Descriptive Image Visualization in Python
Code: https://github.com/SarthakJariwala/seaborn-image
https://morioh.com/p/7e3afcd14c09
@pythonl
59 887
Руководители IT-проектов работают на стыке IT и бизнеса. Они сопровождают разработку и запуск проектов, анализируют данные, управляют командой и выводят на рынок коммерчески успешные продукты.
Онлайн-магистратура по направлению «Менеджмент IT-проектов» — это дистанционная программа обучения от Государственного университета управления и онлайн-университета Skillbox. Всё как в вузе: лекции, диплом и отсрочка от армии, только занятия и экзамены — онлайн.
↳ Что входит в обучение:
✦ Занятия с преподавателями вуза и Skillbox.
✦ Готовые проекты для портфолио.
✦ Практические кейсы от компаний.
✦ Доступ к записям лекций на весь период обучения.
✦ Карьерные консультации.
✔️Основной документ для поступления — диплом о высшем образовании в любой сфере!
Больше информации по ссылке: https://clc.am/kegUaw
59 887
SQLAlchemy Database Migrations for Flask Applications using Alembic
Code: https://github.com/miguelgrinberg/Flask-Migrate
https://morioh.com/p/9bcd13dbee9f
@pythonl
59 887
Simple Subcommand CLIs with Argparse
Github: https://github.com/andrewrosss/multicommand
https://morioh.com/p/32efe543888f
@pythonl
59 887
Regular Expressions in Python Using The re Module
https://dzone.com/articles/regular-expression-in-python-using-re-module
@Django_pythonl
59 887
GeoDjango Tutorial | Django documentation
https://morioh.com/p/18fe22b17fec
Docs: https://docs.djangoproject.com/en/3.2/ref/contrib/gis/tutorial/
@Django_pythonl
59 887
Implement Deque in Python
https://www.pythonforbeginners.com/deque/implement-deque-in-python
@pythonl
59 887
Hands-On Guide to PyTorch Geometric (With Python Code)
https://analyticsindiamag.com/hands-on-guide-to-pytorch-geometric-with-python-code/
@pythonl
59 887
Поговорим о продвинутых навыках в Machine Learning?
9 июня ждем вас в OTUS на вебинаре с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura. Вы узнаете, какие инструменты и технологии позволяют специалисту Data Science решать задачи Middle+ уровня.
Также среди тех, кто зарегистрируется и пройдет вступительный тест до 9 июня, будут выбраны 2 участника, которые бесплатно зачислятся на онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Регистрация https://otus.pw/8G5N/
59 887
How to Change Text Color in Python
https://www.thepythoncode.com/article/change-text-color-in-python
@pythonl
59 887
Полностью бесплатный курс по аналитике данных. Что? Да!
А еще топовые специалисты Авито в учителях и оффер для лучших студентов!
Не пропустите второй поток Академии аналитиков. Регистрация стартует 1 июня.
В программе: SQL, Python, машинное обучение, эконометрика, визуализация данных и многое другое.
🔹 13 месяцев обучения совершенно бесплатно.
🔹 Реальные кейсы и задачи.
🔹 Менторы и наставники из Авито.
Успейте зарегистрироваться по ссылке 👉 https://clc.to/AvitoTech_pythonl
59 887
Convenient Script for Trading with Python
https://morioh.com/p/77da25d59740
Github: https://github.com/VladKochetov007/quick_trade
Docs: https://vladkochetov007.github.io/quick_trade.github.io/
@pythonl
59 887
Learn About Caesar Cipher in Python
https://www.pythonpool.com/caesar-cipher-python
https://t.me/pythonl
59 887
Get Started With Tensorflow 2.0 And CNN
https://predictivehacks.com/get-started-with-tensorflow-2-0-and-cnn/
https://t.me/pythonl
59 887
🦾Хотите прокачать свой скилл Python-разработки? 1 июня ждем вас в OTUS на вебинаре со Станиславом Ступниковым, программист рекламной системы в Mail.Ru.
Вы узнаете, какие навыки и инструменты нужны для решения задач на Middle+ уровне.
❗️Также среди тех, кто зарегистрируется на вебинар до 1 июня, будет выбран участник, которого бесплатно зачислят на онлайн-курс «Python Developer. Professional».
Регистрация: https://otus.pw/eGvl/
59 887
A Tool Of Choice for Bootstrapping High Quality Python Packages
https://morioh.com/p/65db96717d00
The Demo/Documentation: https://pyscaffold.org/
Download Link: https://github.com/pyscaffold/pyscaffold/archive/refs/heads/master.zip
Official Website: https://github.com/pyscaffold/pyscaffold
@pythonl
59 887
Знать высшую математику и уметь применять ее в Data Science — принципиально разные вещи.
Как выделять самое ценное в больших данных при помощи линейной алгебры? Как исследование функций многих переменных помогает находить оптимальные параметры модели? Как использовать теорему Байеса для бинарной классификации?
Все это и многое другое ты освоишь за 4 месяца на практике онлайн-курса «Math for Data Science» от OTUS. Тебя ждет максимально приближенная к реальным рабочим условиям среда и увлекательные разнообразные кейсы. В конце обучения ты соберешь портфолио решенных задач, которое усилит резюме и позволит грамотно работать с моделями машинного обучения.
Пройди вступительный тест и получи доступ к профессиональному Slack-сообществу с выпускниками и преподавателями 👉 https://otus.pw/AQRE/
59 887
GPA Calculator Implementation Using Python
https://www.pythonpool.com/python-gpa-calculator/
@pythonl
59 887
Visualization with Seaborn
https://ai-pool.com/a/s/visualization-with-seaborn
@pythonl
