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 246 Texnologiyalar & Aralashmalar2 212...

📈 Telegram kanali Python/ django analitikasi

Python/ django (@pythonl) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 59 904 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 212-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 246-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 59 904 obunachiga ega bo‘ldi.

18 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -532 ga, so‘nggi 24 soatda esa -13 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.63% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.23% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 5 167 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 933 ta ko‘rish yig‘iladi.
Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 29 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 19 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.

59 904

Obunachilar

-1324 soatlar

-1007 kunlar

-53230 kunlar

5 167

Post ko'rishlar

~ 1 93324 soatlar

~ 2 47848 soatlar

8.63%

Muloqot nisbati

~ 1

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

59 900

How to reverse a string in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/how-to-reverse-a-string-in-python @pythonl

59 900

Best machine learning tutorials: @ai_machinelearning_big_data - Usufull machine learning resourses: https://t.me/datascienceiot Artificial intelligence articles: @ArtificialIntelligencedl Machine learning RU: https://t.me/machinelearning_ru ML chat: https://t.me/machinee_learning Free python books: https://t.me/pythonlbooks

59 900

How to reverse a list in Python https://www.pythonforbeginners.com/lists/how-to-reverse-a-list-in-python @pythonl

59 900

Using FastAPI to Build Python Web APIs https://realpython.com/fastapi-python-web-apis/ @pythonl

59 900

Django-Admin commands cheat sheet https://pythoncircle.com/post/751/django-admin-commands-cheat-sheet/ https://gist.github.com/bradtraversy/0df61e9b306db3d61eb24793b6b7132d @pythonl

59 900

Using pywhois for retrieving WHOIS information https://www.pythonforbeginners.com/python-on-the-web/using-pywhois @pythonl

59 900

Implement Queue in Python https://www.pythonforbeginners.com/queue/implement-queue-in-python @pythonl

59 900

How to Humanize Delorean Datetime Objects https://stackabuse.com/how-to-humanize-delorean-datetime-objects @pythonl

59 900

Python-разработчик (Django, DRF) #django #python #удаленка #job график: удаленно ЗП: 140-160к Занятость: 30-40 ч/неделю ИП/самозанятые Что мы ждем от тебя: Продвинутое знание Django (Django REST Framework); Способность самостоятельно разрабатывать production-ready функционал; Знание python3; Знание SQL, опыт работы с PostgreSQL, продвинутое использование ORM; Опыт работы с git, OC Linux, опыт работы с контейнерами Docker; Практический опыт автоматизации развертывания приложений. Что мы готовы предложить: Полная удаленка; Свободный график; ЗП 140-160к; Сильная команда, интересные проекты. Контакты: @dashkams

59 900

Python cheatsheet 📖 Book: https://www.pythoncheatsheet.org/ 🛠 Github: https://github.com/wilfredinni/python-cheatsheet @pythonl

59 900

Adding Email Subscription Feature in Django Application https://pythoncircle.com/post/657/adding-email-subscription-feature-in-django-application/ @pythonl

59 900

Компания Т1 Консалтинг проводит свой первый хакатон CRM Hack, чтобы найти новые решения для инновационной CRM, которой пользуются крупнейшие корпорации. Участвовать могут разработчики, дизайнеры и другие специалисты без ограничений по навыкам, главное - предложить фичу, которая упростит пользователям ежедневную работу с CRM. Хакатон пройдет в офлайне, 21-22 августа. Призовой фонд 500 000 руб. 📌 Регистрация до 5 августа на сайте: crmhack.ru

59 900

Generate Code from JSON Schema Files https://morioh.com/p/7efd0d1aa0cf Code: https://github.com/expobrain/json-schema-codegen @pythonl

59 900

5 Ways to Find the list max index in Python https://www.pythonpool.com/python-list-max-index @pythonl

59 900

Как подготовиться к тестированию качества ПО? 13 июля системных аналитиков ждут на demo-занятии в OTUS. Вместе с преподавателем Еленой Рожковой, старшим системным аналитиком на проекте ВТБ, вы разберете: — Зачем нужны User story для написания тест-кейсов? — Как системные требования помогают наполнить тест-кейсы? — Что такое тестовая модель и из чего она состоит? — Как формируется тестовая модель и наполняется? А также познакомитесь с проверкой качества требования с помощью тестовой модели. Demo-занятие — возможность познакомиться с продвинутым онлайн-курсом «Системный аналитик» и оценить формат обучения. Для регистрации на вебинар пройдите вступительный тест https://otus.pw/ymWU/

59 900

Integrating GitHub login in Django without AllAuth Package https://pythoncircle.com/post/747/integrating-github-login-in-django-without-allauth-package/ @pythonl

59 900

Python: Remove the Prefix and Suffix From a String https://stackabuse.com/python-remove-the-prefix-and-suffix-from-a-string @pythonl

59 900

Bytearray in Python https://www.pythonforbeginners.com/data-types/bytearray-in-python @pythonl

59 900

20-21 июля в OTUS пройдет открытый интенсив для тех, кто хочет работать с большими данными. После двухдневного обучения вы сможете выводить модель в продакшн с помошью AWS: - Узнаете, как использовать lambda и нюансы работы с IoT данными - Научитесь выводить модель в продакшн без сложных настроек системы Кроме того, интенсив — это возможность попробовать онлайн-курс «Промышленный ML на больших данных». Для участия в занятии пройдите вступительный тест https://otus.pw/WDgi/

59 900

File handling using os module in Python https://www.pythonforbeginners.com/filehandling/file-handling-using-os-module-in-python @pythonl