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

شبکه:Machinelearning روسيا10 249 فناوری و برنامه‌ها2 219...

📈 تحلیل کانال تلگرام Python/ django

کانال Python/ django (@pythonl) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 59 836 مشترک است و جایگاه 2 219 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 10 249 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 59 836 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 21 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -518 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -23 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 3.51% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 5 267 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 2 101 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 25 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 22 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.

59 836

مشترکین

-2324 ساعت

-1217 روز

-51830 روز

5 267

نمایش های پست

~ 2 10124 ساعت

~ 2 64248 ساعت

8.80%

نرخ مشارکت

~ 1

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

59 836

Create and Deploy FastAPI App to Heroku https://morioh.com/p/53a258de916d

59 836

The Hacker’s Guide to Scaling Python @pythonlbooks

59 836

Interaction between Python and MongoDB Atlas https://morioh.com/p/3ec3ebf319c2

59 836

Python Regex Superpower [Ultimate Guide] https://blog.finxter.com/python-regex-tutorial

59 836

A Concise Introduction to Programming in Python, Second Edition @pythonl

59 836

Automate TINDER with Python Tutorial: https://morioh.com/p/b1fbe1cbdd2e Code: https://github.com/aj-4/tinder-swipe-bot

59 836

Two Scoops of Django 1.11: Best Practices for the Django Web Framework

59 836

Python Web Developer (Remote) You’re great at... -Collaborating with engineers and product managers to build web app components -Applying appropriate software design patterns for a given problem -Reading and understanding code whether you or someone else wrote it -Delivering quality code using Python for backend applications (Flask/Django) -Working with both relational and NoSQL databases (MySQL/Postgres/Cassandra/Elasticsearch/Redis) -Maintaining automated tests and ensuring quality in your code -Using Git and GitHub to manage multiple branches and fix merge conflicts https://www.pythonjobshq.com/jobs/27035558-python-web-developer-remote-at-premiere-digital @hr_itwork

59 836

Python GUI Programming With Tkinter https://realpython.com/python-gui-tkinter/

59 836

OTUS открывает набор на обновлённый онлайн-курс «Web-разработчик на Python». Пройдите тест и займите своё место со специальной скидкой: https://otus.pw/AScd/ Онлайн-курс предназначен для подготовки специалиста, который сможет не только решать рядовые задачи бэкенд-разработки, но и сделать с нуля современную фронтенд часть, включая работу с макетами (Python, JavaScript, Django, Flask, ReactJS, NodeJS, Docker, Figma и др.). Только живое обучение онлайн: вебинары в прямом эфире, общение с преподавателями и группой в Слаке, проверка домашних работ и получение обратной связи. Только опытные преподаватели-практики: Николай Барышников (Backend разработчик в РБК), Юрий Дворжецкий (ведущий разработчик и тренер в Luxoft Training Center) и другие. Онлайн-курс подходит для разработчиков, знающих азы Python, JavaScript и html/css. Проходите вступительное тестирование и присоединяйтесь прямо сейчас: https://otus.pw/AScd/

59 836

Google IT Automation with Python - Coursera free cours https://www.coursera.org/professional-certificates/google-it-automation

59 836

How to Find the Address you Need using Python https://morioh.com/p/5c60eaa1867b

59 836

Python Tips and Trick, You Haven't Already Seen part1 : https://martinheinz.dev/blog/4 part2 : https://dev.to/martinheinz/python-tips-and-trick-you-haven-t-already-seen-1p41 habr: https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/485646/

59 836

18 Python scripts that help you write code faster https://morioh.com/p/4f4b74ba17cc

59 836

Using SQLAlchemy with Flask and PostgreSQL https://stackabuse.com/using-sqlalchemy-with-flask-and-postgresql/

59 836

📔Practices of the Python Pro @pythonl

59 836

27.01 начинаются занятия онлайн-курса «Алгоритмы для разработчиков». К группе ещё можно присоединиться с отличной скидкой ко дню студента, подробнее по ссылке: https://otus.pw/HdvG/ Курс, разработанный инженером-программистом с 20-летним опытом, даст вам: - Понимание принципов работы разнообразных алгоритмов, структур данных; - Умение использовать готовые алгоритмы и структуры данных и создавать свои под поставленную задачу; - Владение техникой вычисления сложности алгоритмов; - Освоение продвинутых структур данных: хэш-таблиц, графов, деревьев поиска и многих других; - Умение решать алгебраические задачи и задачи динамического программирования. Курс предназначен для разработчиков, владеющих азами С++, Python, Java, и доступен также в кредит. Успевайте получить знания, необходимые для апа до middle/senior: https://otus.pw/HdvG/

59 836

Matplotlib Line Plot – A Helpful Illustrated Guide https://blog.finxter.com/matplotlib-line-plot/

59 836

Create PyQt5 plots with the popular Python plotting library https://www.learnpyqt.com/courses/graphics-plotting/plotting-matplotlib

59 836

Practical Web Scraping for Data Science: Best Practices and Examples with Python @pythonl