uz
Feedback
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 59 861 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 217-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 246-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 59 861 obunachiga ega bo‘ldi.

19 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -528 ga, so‘nggi 24 soatda esa -22 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.80% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.22% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 5 267 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 930 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 28 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 20 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.

59 861
Obunachilar
-2224 soatlar
-1117 kunlar
-52830 kunlar
Postlar arxiv
Run Python in Docker: Hosting a Python Script on Docker https://www.journaldev.com/46365/run-python-in-docker @pythonl

Junior Objects is a new book recently written by Yegor Bugayenko, the author of Elegant Objects — a very provocative and very
Junior Objects is a new book recently written by Yegor Bugayenko, the author of Elegant Objects — a very provocative and very popular book about object-oriented programming. The book is not only for junior programmers. It covers the entire domain of software development, from choosing the right laptop to designing your architecture in UML. Everything you need to know in order to boost your career from a beginner to a senior engineer with six-figure salary. Join Yegor's telegram channel to learn more: @yegor256news

How to use Serializers in the Django Python web framework. https://opensource.com/article/20/11/django-rest-framework-serializers @Django_pythonl

Хотите всего за 5 месяцев поднять свой уровень владения ML до Middle/Senior? Поступайте на онлайн-курс «Machine Learning. Adv
Хотите всего за 5 месяцев поднять свой уровень владения ML до Middle/Senior? Поступайте на онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Помимо теории там вас ждут реальные кейсы с практики и отдельный модуль, посвящённый работе в production. Старт 14 декабря. Черная Пятница близко! Пройдите тест и получите скидку 25% : https://otus.pw/EpxR/

Split Your Dataset With scikit-learn's train_test_split() https://realpython.com/train-test-split-python-data/ @pythonl

Scrape Structured Data with Python and Extruct https://hackersandslackers.com/scrape-metadata-json-ld/ @pythonl

AgroCode 2020 – главный агрокодинг страны от Россельхозбанка. Теперь онлайн! За 40 часов участникам предстоит решить шесть задач от таких компаний, как Accenture, DigitalAgro, Intterra, а также от Центра интеллектуального сельского хозяйства РАН. Призовой фонд — 1,37 млн рублей. Прием заявок — до 3 декабря на сайте https://agro-code.ru/

Advanced Python Development (2020) @pythonlbooks

Python OpenCV – Guide to Image Processing for AI/ML https://morioh.com/p/259873bba1c0

Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения? Начните получать новые знания уже 25 ноября с демо-занятия «Кластеризац
Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения? Начните получать новые знания уже 25 ноября с демо-занятия «Кластеризация временных рядов». Вместе с Дмитрием Сергеевым вы познакомитесь с интереснейшей задачей, которую можно прикрутить к временным рядам. Вы выясните, можно ли найти похожие друг на друга по динамике финансовые активы на бирже и как сгруппировать пользователей по их поведению. Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Программа рассчитана на специалистов с опытом в Data Science. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/6Hfj/

Python and PyQt: Creating Menus, Toolbars, and Status Bars https://realpython.com/python-menus-toolbars/ @pythonl

Django forms with Ajax | How to use ajax in django https://www.youtube.com/watch?v=C4fr3SCqgJQ @Django_pythonl