fa
Feedback
Python RU

Python RU

رفتن به کانال در Telegram

Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j

نمایش بیشتر

📈 تحلیل کانال تلگرام Python RU

کانال Python RU (@pro_python_code) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 12 505 مشترک است و جایگاه 10 158 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 53 019 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 12 505 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 07 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -82 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -4 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.19% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.68% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 899 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 335 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 7 است.
  • علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند api, docker, github, sql, linux تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 08 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.

12 505
مشترکین
-424 ساعت
-247 روز
-8230 روز
آرشیو پست ها
Python RU
12 504
Lambda функции за 40 секунд ! https://youtube.com/shorts/xUnEYd3yfjs?si=fBb79DGKbiQ56MbN

Python RU
12 504
Repost from DevOps Docker
Основы Docker: Ваш Путеводитель по Контейнерам Хотите узнать, как Docker революционизировал разработку и развертывание прилож
Основы Docker: Ваш Путеводитель по Контейнерам Хотите узнать, как Docker революционизировал разработку и развертывание приложений? Наша статья раскрывает ключевые концепции, преимущества и инструменты Docker, обеспечивая глубокое понимание этой мощной технологии. Подробнее: https://yatindra4.hashnode.dev/docker-basics-an-introductory-guide Docker

Python RU
12 504
Основы Docker: Ваш Путеводитель по Контейнерам Хотите узнать, как Docker революционизировал разработку и развертывание прилож
Основы Docker: Ваш Путеводитель по Контейнерам Хотите узнать, как Docker революционизировал разработку и развертывание приложений? Наша статья раскрывает ключевые концепции, преимущества и инструменты Docker, обеспечивая глубокое понимание этой мощной технологии. Подробнее: https://yatindra4.hashnode.dev/docker-basics-an-introductory-guide Docker

Python RU
12 504
Хотите попробовать себя в роли аналитика и попрактиковаться на реальных задачах? Приходите на бесплатный курс-симулятор Нетол
Хотите попробовать себя в роли аналитика и попрактиковаться на реальных задачах? Приходите на бесплатный курс-симулятор Нетологии и Yandex Cloud «Основы анализа данных в SQL, Python, Power BI, DataLens». В этой профессии много разных направлений — аналитик данных, BI-аналитик, продуктовый аналитик, Data Scientist. Но везде пригодится навык работы с инструментами-помощниками, которые вы и освоите на курсе. Эксперты-практики расскажут, как делать простые отчёты, исследовать данные и строить интерактивные дашборды. А чтобы понять, что анализ данных — это точно ваше, вместе решите практические задачи из реальных кейсов. Воспользуйтесь шансом попробовать новые инструменты и запишитесь на бесплатный курс Нетологии. Регистрация: https://netolo.gy/dbfP Реклама ООО "Нетология" 2VSb5z2JT5S

Python RU
12 504
Yandex DEVent PRO в Питере Это серия офлайн-митапов для опытных бэкендеров от команды Поиска и Рекламных технологий. Здесь можно в закрытом формате познакомиться с лидами из других команд, обменяться опытом и пообщаться. В этот раз митап пройдёт в Санкт-Петербурге 19 июня: будет настоящее раздолье для нетворкинга, а ещё обсуждение горячих и спорных тем по разработке в формате speed dating. Спикеры и доклады: 🟡Константин Гудков, руководитель группы разработки Feature store. Расскажет о процессе создания Feature Store — интерфейса для работы с данными, который используется ML-моделями в Рекламе 🟡Сергей Скворцов, руководитель службы поискового райнтайма. Обсудит, как анализировать производительность нативных программ под Linux под нагрузкой с помощью Perforator 🟡Николай Савушкин, руководитель службы рекомендательных технологий. Расскажет о Real-time processing в рекомендательных системах Яндекса А после докладов вас ждёт афтерпати: кальяны, аэрохоккей и прочие активности! Узнать подробную информацию и зарегистрироваться можно по ссылке. Ждём вас! Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.

Python RU
12 504
Лучшие редакторы кода для начинающих программистов! #shots https://youtube.com/shorts/FjLo0ZO7Ps4?si=Idq3p8ud0vM5ture @pro_python_code

Python RU
12 504
🖥 3 КРУТЕЙШИХ PYTHON Особеностей! Ты не знал Об ЭТОМ? #shorts #python #выучитьpython #питон https://www.youtube.com/shorts/wx2q7adoQgw @pro_python_code

Python RU
12 504
⭐️ Сравниваем DBSCAN и OPTICS Поговорим сегодня о 2 популярных алгоритмах кластеризации — DBSCAN и OPTICS, посмотрим их особенности и сравним Поехали! https://habr.com/ru/articles/818889/ @machinelearning_interview

Python RU
12 504
Крутая шпаргалка по Python с примерами кода ▪ Типы данных ▪ Операторы ▪ Условия ▪ Методы строк, списков и словарей ▪ Полезные встроенные функции ▪ Работа с файлами, чтение, запись и д.р.

Python RU
12 504
⚡️ Распознавание объектов с faster-coco-eval. Разбираемся с библиотекой компьютерного зрения. https://www.youtube.com/watch?v
⚡️ Распознавание объектов с faster-coco-eval. Разбираемся с библиотекой компьютерного зрения. https://www.youtube.com/watch?v=5bVG2thY2tA @machinelearning_ru

Python RU
12 504
🖥 ЛУЧШИЕ Фреймворки для СОЗДАНИЯ САЙТОВ на PYTHON! #python #сайтнаpython #pythonкурсы #пакетыpython https://youtube.com/shorts/duQ1LDDtWjM?si=5KT1eM8xe4uTLTpj @pro_python_code

Python RU
12 504
🖥 Эта особенность Python вызывает слезы у новичков. https://youtube.com/shorts/oNV6JtfORsc?si=jVl2HArWWank6ZTG

Python RU
12 504
📚 Библия systemD: как управлять системой Systemd – менеджер системы и сервисов в операционной системе Linux. При разработке
📚 Библия systemD: как управлять системой Systemd – менеджер системы и сервисов в операционной системе Linux. При разработке eго стремились спроектировать обратно совместимым со скриптами инициализации SysV init и предоставить полезные функции, такие, как параллельный запуск системных сервисов во время загрузки, активацию демонов по требованию, поддержку снепшотов состояния системы и логику управления сервисами, основанную на зависимостях. ▪ Читать @linuxacademiya

Python RU
12 504
Парсинг на PYTHON За 30 СЕКУНД! База для новичков! #python #парсинг https://youtube.com/shorts/6VxqgDaKF4M?feature=share

Python RU
12 504
ЭТО РЕАЛЬНО Работает в PYTOH? https://www.youtube.com/shorts/XE4ZcW5Na3I @pro_python_code

Python RU
12 504
🖥 ЛУЧШИЙ Python ПАКЕТ за ВСЕ ВРЕМЯ! https://www.youtube.com/shorts/GIxRKriBTXM @pro_python_code

Python RU
12 504
⚡️ Создаем простые OSINT и пентест инструменты на Python 📌 У нас вышла новая статья, поддержите лайком) ▪Читай @linuxacademi
⚡️ Создаем простые OSINT и пентест инструменты на Python 📌 У нас вышла новая статья, поддержите лайком) Читай @linuxacademiya

Python RU
12 504
🖥 5 Продвинутых Проектов на Python, которые Повысят Ваши Навык Разработчика https://uproger.com/5-prodvinutyh-proektov-na-py
🖥 5 Продвинутых Проектов на Python, которые Повысят Ваши Навык Разработчика https://uproger.com/5-prodvinutyh-proektov-na-python-kotorye-povysyat-vashi-navyk-razrabotchika/ @pro_python_code

Python RU
12 504
🖥 Python ООП ЗА 40 секунд! #python #shorts #программированиедляначинающих #питонклаccы #pythonооп https://youtube.com/shorts/NQhSX8ZB8ek?si=IPS-8nEpOPEOsEkQ @pro_python_code