uz
Feedback

Firibgarlarga uchmang! Telemetrio bunday kanallarni topadi va belgilaydi 👉 Belgini ko‘rmoqchi bo‘lsangiz, obuna bo‘ling

Python/ django

Python/ django

Kanalga Telegram’da o‘tish

📈 Telegram kanali Python/ django analitikasi

Python/ django (@pythonl) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 58 382 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 244-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 292-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 58 382 obunachiga ega bo‘ldi.

04 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -248 ga, so‘nggi 24 soatda esa -10 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 5.91% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.11% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 452 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 813 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 17 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 @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fm...”

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 05 Noyabr, 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.

58 382
Obunachilar
-1024 soatlar
-1547 kun
-24830 kun
Postlar arxiv
🔥 Faster Python calculations with Numba: 2 lines of code, 13× speed-up https://pythonspeed.com/articles/numba-faster-python/
🔥 Faster Python calculations with Numba: 2 lines of code, 13× speed-up https://pythonspeed.com/articles/numba-faster-python/ @pythonl

Хотите развиваться в области Data Science? Сделайте первые шаги на открытом уроке «Natural language processing: как компьютер
Хотите развиваться в области Data Science? Сделайте первые шаги на открытом уроке «Natural language processing: как компьютер общается с людьми» 16 февраля в 18:00. Тексты встречаются в огромном числе Data Science задач: чат-ботах, голосовых ассистентах или поисковиках. Мария Тихонова, Senior Data Scientist в Сбере, расскажет о принципах их работы и главных трендах в обработке естественного языка. Demo-занятие пройдет в рамках онлайн-курса «Machine Learning. Professional». Пройдите вступительный тест, чтобы оценить свой уровень подготовки и зарегистрироваться https://otus.pw/3pQf/

The Correct Way to Overload Functions in Python https://martinheinz.dev/blog/50 @pythonl
The Correct Way to Overload Functions in Python https://martinheinz.dev/blog/50 @pythonl

21 февраля Яндекс.Практикум запускает бесплатную Школу наставников. Школа наставников — это хорошая возможность развить софт-
21 февраля Яндекс.Практикум запускает бесплатную Школу наставников. Школа наставников — это хорошая возможность развить софт-скиллы, научиться делиться знаниями с командой и подтвердить экспертность в своей области. Она проходит в формате онлайн-занятий. Всего будет 5 уроков, которые будут проходить два раза в неделю по вечерам. Наставник в Практикуме — это опытный специалист, который передаёт свои знания студентам, помогает учиться и справляться с трудностями. Наставничество можно совмещать с основной работой, оно занимает от 6 до 15 часов в неделю. Вознаграждение — от 35 до 50 тысяч рублей в зависимости от курса и потраченного времени. Сейчас ищем наставников в сферах: аналитика данных и Data Science, тестирование, веб-разработка, разработка на Java, Python, С++, Go, дизайн и управление. Подать заявку желательно до 14 февраля, чтобы успеть выполнить тестовое задание: https://clck.ru/auikx

Packaging PyQt5 applications into a macOS app with PyInstaller https://www.pythonguis.com/tutorials/packaging-pyqt5-applicati
Packaging PyQt5 applications into a macOS app with PyInstaller https://www.pythonguis.com/tutorials/packaging-pyqt5-applications-pyinstaller-macos-dmg/ @pythonl

Всем привет! Мы сделали сервис, который отбирает вакансии по вашим интересам. Настройте личные фильтры: локация, точный техно
Всем привет! Мы сделали сервис, который отбирает вакансии по вашим интересам. Настройте личные фильтры: локация, точный технологический стек, и, конечно, не забудьте о деньгах. Все самые подходящие предложения рынка – в @GetMeIT_bot

Всем привет! Мы сделали сервис, который отбирает вакансии по вашим интересам. Настройте личные фильтры: локация, точный технологический стек, и, конечно, не забудьте о деньгах. Все самые подходящие предложения рынка – в @GetMeIT_bot

TypeError: only size-1 arrays can be converted to python scalars https://itsmycode.com/typeerror-only-size-1-arrays-can-be-co
TypeError: only size-1 arrays can be converted to python scalars https://itsmycode.com/typeerror-only-size-1-arrays-can-be-converted-to-python-scalars/ @pythonl

Raining Outside? Build a Weather CLI App With Python https://realpython.com/build-a-python-weather-app-cli/ @pythonl
Raining Outside? Build a Weather CLI App With Python https://realpython.com/build-a-python-weather-app-cli/ @pythonl

Why Can't You Reverse A String With a Flag Emoji? https://davidamos.dev/why-cant-you-reverse-a-flag-emoji/ @pythonl
Why Can't You Reverse A String With a Flag Emoji? https://davidamos.dev/why-cant-you-reverse-a-flag-emoji/ @pythonl

Как устроены рекомендательные системы фильмов, музыки и лент в соц.сетях? 10 февраля в 18:00 пройдет открытый вебинар «Recomm
Как устроены рекомендательные системы фильмов, музыки и лент в соц.сетях? 10 февраля в 18:00 пройдет открытый вебинар «Recommend or not recommend? Препарируем рекомендательные системы». На занятии вместе с Марией Тихоновой, Senior Data Scientist в Сбере, мы обсудим классические подходы к построению рекомендательных систем и реализуем один из них своими руками. Вы узнаете о готовых инструментах, которые позволяют создать рекомендашку в пару строк кода. После урока вы сможете продолжить обучение на онлайн-курсе «Machine Learning. Professional» в OTUS по спец.цене. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/m1Qj/