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
What will be the output of the following code?
Anonymous voting

photo content

зарабатывать на крипте могут не только трейдеры.... 🤔 Рассказываем 😉: - Crypto Developer: те, кто разрабатывают блокчейн (соль земли). For start: junior developer, junior full-stack developer или graduate software developer - Venture Capital: серьёзные ребята, которые инвестируют в стартапы и новые технологии.. Стартовые позиции называются venture capital intern, investment analyst или research associate - Crypto Marketing: без них о криптовалютах знали бы только энтузиасты, портят в YouTube, LinkedIn, Twitter и Facebook - Mining: да-да тот самый майнинг, который обеспечивает работоспособность криптовалют. Не всегда выгодно, но крайне интересно. - Trading: с ним все понятно, те кто сидит за графиками и смотрят на свечки. Очень походе на классический алготрейдинг только вместо акций - крипта и NFT токены Заинтересовало? Уффф, иди на канальчики за вакансией мечты @job_crypto_ru - Vacancies in Russia @job_crypto_eu - Vacancies in Europe @job_crypto_uae - Vacancies in Dubai @jobs_NFT - Global NFT vacancies Актуальность вакансий на максималках, без лишней воды.✌️

💥 Big Sleep combining OpenAI's CLIP and the generator from a BigGAN! $ pip install big-sleep Github Colab @pythonl
💥 Big Sleep combining OpenAI's CLIP and the generator from a BigGAN! $ pip install big-sleep Github Colab @pythonl

📌 Data Engineer в новых реалиях, что ждать бизнесу? Что изменится в сфере аналитики данных и к чему нужно быть готовым дата-инженеру? Обсудим 23 августа в 20:00 мск на открытом уроке в OTUS с Вадимом Опольским, Big Data разработчиком в Luxoft DXC Technology. ⚠️ За 1,5 часа обсудим: – Как изменятся источники и получатели данных, языки для ETL, кластера, облака и IDE – Как изменится потребность на рынке в Data Engineer и к чему нужно быть готовым работодателям – Open-source технологии, примеры миграционных проектов Еще больше полезных инструментов дата-инжиниринга будет ждать вас на онлайн-курсе «Data Engineer». 👉 Пройдите вступительный тест для регистрации на встречу https://otus.pw/wOVc/

Repost from Python RU
Python, Tkinter и SQL: разрабатываем приложение для создания словаря и запоминания иностранных слов. Изучаем Tkinter и основн
Python, Tkinter и SQL: разрабатываем приложение для создания словаря и запоминания иностранных слов. Изучаем Tkinter и основные SQL-команды в ходе разработки программы WordMatch с графическим интерфейсом и CRUD-модулем для удобного создания и редактирования пользовательских словарей. Приложение WordMatch включает в себя три модуля, которые могут работать и вместе, и по отдельности: Скрипт для создания пользовательского словаря. GUI интерфейс и набор CRUD операций для добавления, редактирования и удаления записей в словаре. GUI интерфейс и скрипт для проверки правильности сопоставления иностранных слов и значений, выведенных в случайном порядке. Читать дальше Код @pro_python_code

What will be the output of the following code?
Anonymous voting

photo content

QR + Tetris = QRTetris Что будет, если объединить QR-код и тетрис? Получится безумная игра, которую создал один энтузиаст. Попробуйте сыграть в неё сами: https://github.com/Firemoon777/qrtetris

🎯 Python: My Favorite Python Tricks for LeetCode Questions https://www.jjinux.com/2022/08/python-my-favorite-python-tricks-f
🎯 Python: My Favorite Python Tricks for LeetCode Questions https://www.jjinux.com/2022/08/python-my-favorite-python-tricks-for.html @pythonl

📌 Зачем дата-инженеру фреймворк PXF? Приходите на открытый урок 4 августа в 20:00 мск в OTUS. ⚠️ На занятии с Вадимом Заигриным, Scala Big Data разработчиком рассмотрим фреймворк PXF (Platform Extension Framework): узнаем, что это и зачем он нужен, а также рассмотрим его архитектуру и принципы работы. Еще больше полезных инструментов дата-инжиниринга будет ждать вас на онлайн-курсе «Data Engineer». 👉 Пройдите вступительный тест для регистрации на встречу https://otus.pw/j0CB/

🚀 Weights and Biases Track and visualize all the pieces of your machine learning pipeline, from datasets to production model
🚀 Weights and Biases Track and visualize all the pieces of your machine learning pipeline, from datasets to production models. Github Colab @pythonl

map() vs submit() With The ProcessPoolExecutor in Python https://superfastpython.com/processpoolexecutor-map-vs-submit/ @pyth
map() vs submit() With The ProcessPoolExecutor in Python https://superfastpython.com/processpoolexecutor-map-vs-submit/ @pythonl

✅ design patternsidioms in Python Github @pythonl
✅ design patternsidioms in Python Github @pythonl

🎲 Denoising Diffusion Probabilistic Model, in Pytorch Install: $ pip install denoising_diffusion_pytorch Github Video @pytho
🎲 Denoising Diffusion Probabilistic Model, in Pytorch Install: $ pip install denoising_diffusion_pytorch Github Video @pythonl