Python/ django
Kanalga Telegram’da o‘tish
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Ko'proq ko'rsatish
📈 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
58 382
A Tour of Python's itertools Library
https://www.blog.pythonlibrary.org/2021/12/07/a-tour-of-pythons-itertools-library/
@pythonl
58 382
Управление качеством, Java 17, white-box тестирование — все это и даже больше обсудим 15 декабря Регистрируйся на онлайн-митап Газпромбанка и IT_One при поддержке JUG Ru Group. Будет интересно!
Топовые спикеры из Газпромбанка, IT_One, VMware и Qameta Software выступят с докладами по двум параллельным трекам: Java и QA. Готовьте свои каверзные вопросы — за самые интересные пришлем фирменный мерч от Газпромбанка и IT_One
Митап пройдет онлайн 15 декабря в 18:00 по Москве. Зарегистрироваться > https://vk.cc/c8LNLD
58 382
Getting Started With Python inside PostgreSQL
https://dev.nextthought.com/blog/2018/09/getting-started-with-pgsql-plpythonu.html
@pythonl
58 382
How To Convert Python String To Array
https://itsmycode.com/how-to-convert-python-string-to-array/
@pythonl
58 382
Simple multithreading in PyQt/PySide apps with QThreadPool.start()
https://www.pythonguis.com/faq/pyqt-qthreadpool-simple-threading/
@pythonl
58 382
⚙️ Graph Operations in Python
https://www.pythonforbeginners.com/data-structures/graph-operations-in-python
@pythonl
58 382
Postorder Tree Traversal Algorithm in Python
https://www.pythonforbeginners.com/data-structures/postorder-tree-traversal-algorithm-in-python
@pythonl
58 382
Приглашаем Python-разработчиков на митап от SberDevices и SmartMarket
⏰ 8 декабря 18:00 | Онлайн
На митапе от команды SberDevices вы узнаете все о создании приложений для виртуальных ассистентов Салют и о том, как на этом заработать:
— Максим Балян, директор по продукту «Виртуальные ассистенты Салют», расскажет о перспективах помощников из семейства Салют и поделится лайфхаками по созданию смартапов. До SberDevices Максим работал в «Яндексе» и участвовал в продуктовом развитии Алисы.
— Сергей Кобец, руководитель разработки платформы SmartMarket, объяснит, как изменились самые популярные инструменты для создания смартапов SmartApp Code и Graph и что это даст разработчикам.
А еще вы узнаете, как выбрать способ ввода в приложении, как разработчикам могут помочь профессиональные шаблоны и какие новые инструменты монетизации появились на SmartMarket.
❓ Все участники смогут задать вопросы и получить ответы в прямом эфире.
Участие бесплатное, по предварительной регистрации.
До встречи на митапе!
58 382
Preorder Tree Traversal Algorithm in Python
https://www.pythonforbeginners.com/data-structures/preorder-tree-traversal-algorithm-in-python
@pythonl
58 382
Intel организовал чемпионат по обработке и анализу данных. Главный приз – 1 000 000 рублей!
c 1 по 17 декабря в рамках чемпионата вам предлагается обучить нейросети с помощью инструментов для анализа информации Intel oneAPI.
Автор задачи СберМаркет - один из крупнейших онлайн-сервисов доставки продуктов. Вам предстоит - построить модель, которая предскажет, какие покупки совершит пользователь в следующем месяце. Исторические данные включают в себя информацию о покупках пользователей за последние 4 месяца.
Для того чтобы принять участие нужно зарегистрироваться, скачать предложенные датасеты и получить условия задачи
Участники соревнований получат доступ к набору программных инструментов для ускорения машинного обучения и анализа данных Intel® oneAPI на облачной платформе ML Space. Затем нужно обучить модель и готовую версию загрузить обратно на платформу для проверки. Победителем станет тот, кто наиболее точно предскажет категории товаров и получит приз – 1 000 000 рублей.
Все подробности по ссылке
#INTEL #SBERMARKET
58 382
Creating additional windows
https://www.pythonguis.com/tutorials/pyside6-creating-multiple-windows/
@pythonl
58 382
Keras Callbacks: Save and Visualize Prediction on Each Training Epoch
https://stackabuse.com/custom-keras-callback-for-saving-prediction-on-each-epoch-with-visualizations/
@pythonl
58 382
Breadth First Traversal in Python
https://www.pythonforbeginners.com/data-structures/breadth-first-traversal-in-python
@pythonl
58 382
Optimizing Risks for a Portfolio of Cryptocurrencies
https://yourdatablog.com/cryptosdf/
@pythonl
58 382
Keras Callbacks: Save and Visualize Prediction on Each Training Epoch
https://stackabuse.com/custom-keras-callback-for-saving-prediction-on-each-epoch-with-visualizations/
@pythonl
58 382
58 382
СКИДКИ ДО 60% НА IT КУРСЫ🔔
⠀
Наступил сезон Черной пятницы - лучшее время для экономии. Но как насчет того, чтобы начать зарабатывать больше? Позвольте нам помочь вам в этом🤝
⠀
Наше интенсивное карьерное обучение сочетается с индивидуальным наставничеством и составлением резюме для приема на работу. И только сейчас вы можете записаться на любой наш курс со скидкой до 60%, чтобы начать успешную карьеру в IT-сфере. Технический опыт совершенно не требуется.
⠀
Получите высокооплачиваемую работу в сфере технологий по ссылке https://crst.co/508R1
58 382
How to sort a dictionary in Python
https://treyhunner.com/2021/11/how-to-sort-a-dictionary-in-python/
@pythonl
