Python/ django

Kanalga Telegram’da o‘tish

по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM

Ko'proq ko'rsatish

Tarmoq:Machinelearning Rossiya10 243 Texnologiyalar & Aralashmalar2 216...

📈 Telegram kanali Python/ django analitikasi

Python/ django (@pythonl) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 59 934 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 216-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 243-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 59 934 obunachiga ega bo‘ldi.

15 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -583 ga, so‘nggi 24 soatda esa -23 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.35% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.13% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 404 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 878 ta ko‘rish yig‘iladi.
Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 22 ta reaksiya keladi.
Tematik yo‘nalishlar: Kontent github, claude, контекст, архитектура, api kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fmxm...”

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 16 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.

59 934

Obunachilar

-2324 soatlar

-1107 kunlar

-58330 kunlar

4 404

Post ko'rishlar

~ 1 87824 soatlar

~ 2 38348 soatlar

7.35%

Muloqot nisbati

~ 1

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

59 934

🔥 Threading in Python: The Complete Guide https://superfastpython.com/threading-in-python/ @pythonl

59 934

🌠 How to Add a Title to Seaborn Plots https://itsmycode.com/how-to-add-a-title-to-seaborn-plots/ @pythonl

59 934

В интернете множество достойных курсов по машинному обучению. Знаете, не длинные курсы на год, а понятный блок из небольшого числа занятий, чтобы получить hard-skills. Как авторы курсов по классическому ML, мы проходили сами множество разных готовых курсов с лекциями. Top-3 по качеству подачи материала и структуре: — курс Эндрю Ына на Coursera для нулёвых, — Юры Кашницкого mlcourse.ai для тех, кто уже проходил курсы по Python и не совсем нулевый, — и Intro to Machine Learning with PyTorch от Udacity. Однако, все три курса — это видеозаписи; первый курс отправляет практиковаться на Matlab, что сейчас редко используется дата-саентистами, второй — довольно сложный для новичков, а третий стоит USD400 в месяц. 🚀 Для новичка в ML возможность попасть на живой курс к практикующему специалисту, который в то же время и преподаватель, и ментор, это лучшее, что вы можете сделать сейчас для погружения в ML. Мы хотим пригласить слушателей на поток интенсива по классическому машинному обучению для мини-групп, который стартовал сегодня, можно успеть присоединиться! В программе живые лекции опытных преподавателей по машинному обучению Давида Дале, NLP-инженера Skoltech/ШАД, и Татьяны Гайнцевой, AI-сайнтиста из Phillips/DLSchool (подойдет, если вы знаете синтаксис Python и проходили математику в вузе — у нас два разных потока для разработчиков и менеджеров). 📌 Подробней: https://maths-h.com/ru/machine-learning?utm_source=telegram&utm_campaign=pythonch

59 934

Repost from Python tests

result of code?

Anonymous voting

59 934

Repost from Python tests

@python_testit

59 934

How to enable CORS on Django REST Framework? https://itsmycode.com/enable-cors-on-django-rest-framework/ @Django_pythonl

59 934

Учить Python и другие языки программирования полезно и интересно, но еще интереснее может быть наблюдать за тем, как программисты создают свою IT-компанию. В канале «Программисты делают бизнес» основатели и ведущие сотрудники KTS рассказывают про будни компании, проблемы, с которыми они сталкиваются, и делятся своими мыслями и советами. Если вам интересно в онлайне следить за тем, как создается IT-компания, подписывайтесь!

59 934

Python List pop() https://itsmycode.com/python-list-pop/ @pythonl

59 934

🔎 Debugging Python Code Is Like Detective Work — Let’s Investigate https://thepythoncodingbook.com/2022/04/17/debugging-python-code-is-like-detective-work-lets-investigate/ @pythonl

59 934

💻 Measuring memory usage in Python: it’s tricky! https://pythonspeed.com/articles/numpy-memory-footprint/ @pythonl

59 934

Python пришел в телеграм! Python — второй по популярности язык в мире. Он очень универсален: можно писать сайты, а можно искусственный интеллект. Теперь у Python есть русскоязычный канал. Это первоисточник всего, что появляется в платных курсах и остальных ресурсах. Стоит подписаться!

59 934

Guide to Python's append() Function https://stackabuse.com/guide-to-pythons-append-function/ @pythonl

59 934

Guide to Dictionaries in Python https://stackabuse.com/python-dictionary-tutorial/ @pythonl

59 934

Revisiting Rock Paper Scissors in Python https://davidamos.dev/revisiting-rock-paper-scissors-in-python/ @pythonl

59 934

Repost from Python RU

Подсчет наиболее часто встречающихся элементов в итерируемом объекте Python Статья @pro_python_code

59 934

Running minor tasks with a simple job system in Django https://nessuent.xyz/posts/2022-03-26_Django_jobs.html @pythonl

59 934

Repost from Python RU

📹 Скачиваем видео с YouTube Читать @pro_python_code

59 934

The Python Coding Book https://thepythoncodingbook.com/2022/04/10/understanding-two-point-perspective-drawing-using-python/ @pythonl

59 934

Natural syntax for units in Python https://aroberge.blogspot.com/2022/04/natural-syntax-for-units-in-python.html @pythonl

59 934

immers.cloud предлагает виртуальные серверы с посекундной тарификацией для решения задач искусственного интеллекта с видеокартами Tesla (V100, A10, T4) и RTX (2080Ti, 3090, 3080, A5000) от 29 ₽ в час. Список всех GPU-конфигураций и цены доступны по ссылке. Арендуйте мощные серверы с видеокартами Tesla V100 или RTX 3090 (и другие) на любой срок и с любым бюджетом. Тарификация посекундная, минимальная сумма пополнения баланса — 100 ₽. Оплата происходит только за фактическое время использования вычислительных ресурсов. В это непростое время, когда иностранные сервисы блокируют доступ к инфраструктуре, а отечественные облачные провайдеры повышают цены, мы решили зафиксировать цены на докризисном уровне и таким образом поддержать наших пользователей. Зарегистрируйтесь по ссылке и получите бонус +20% к первому платежу. Техническая поддержка доступна 24/7 — @immerscloudsupport