现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Python/ django
前往频道在 Telegram
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
显示更多📈 Telegram 频道 Python/ django 的分析概览
频道 Python/ django (@pythonl) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 59 891 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 2 212，并在 俄罗斯 地区排名第 10 246 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 59 891 名订阅者。
根据 18 六月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -532，过去 24 小时变化为 -13，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 8.63%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.23% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 5 167 次浏览，首日通常累积 1 933 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 29。
- 主题关注点： 内容集中在 github, claude, контекст, архитектура, api 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“по всем вопросам @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
凭借高频更新（最新数据采集于 19 六月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
59 891
订阅者
-1324 小时
-1007 天
-53230 天
帖子存档
59 885
Elastic Search + Django
https://morioh.com/p/90ede43c3cf6
Code: https://github.com/lyamaa/elastic_search_dj_example
@pythonl
59 885
Python’s with Statement and Context Managers
https://www.blog.pythonlibrary.org/2021/04/07/pythons-with-statement-and-context-managers/
@pythonl
59 885
OverflowError: Python int too large to convert to C long
https://www.pythonpool.com/overflowerror-python-int-too-large-to-convert-to-c-long-solved
@pythonl
59 885
Вы уже зарегистрировались на about:cloud — ML& AI ’21?
Если нет, то самое время, еще есть места в оффлайне
https://cloud.yandex.ru/events/363
📆 Когда
Вечером в понедельник, 31 мая.
📍 Где
Оффлайн (офис Яндекса в Москве) + онлайн
❓О чем
about:cloud — ML& AI — это митап Yandex.Cloud об искусственном интеллекте и облачных технологиях. В этот раз будем говорить про Data Science и ML-разработку.
3 ключевых доклада вечера
🔁 Как выглядит полный цикл современного машинного обучения в облаке или DataSphere для пользователей Colab
✔️ ML-разработка для Enterprise. Главные фичи и возможности для крупного бизнеса
🎙 Yandex SpeechKit, который живет в DataSphere: как мы обучаем голосовые модели
Регистрация и подробности
👉🏻 https://cloud.yandex.ru/events/363
59 885
Learning about Python Conditional Import
https://www.pythonpool.com/python-conditional-import/
@pythonl
59 885
Creating a REST API in Python with Django
https://stackabuse.com/creating-a-rest-api-in-python-with-django/
@pythonl
59 885
Dictionary Comprehension in Python
https://www.pythonforbeginners.com/dictionary/dictionary-comprehension-in-python
@pythonl
59 885
Хотите быстро прокачаться в разработке на Django и освоить его на профессиональном уровне?
Участвуйте в "Лаборатория Django-разработки" от школы Thinknetica. Это полностью практический способ освоения Django. За 8 недель вы разработаете серьезный проект с code-review от Senior наставника и прокачаетесь больше, чем за полгода самостоятельно.
Старт потока уже 24 мая!
Интересно? Узнай все подробности по кнопке ниже
Подробнее
59 885
Neural-network-from-scratch
Github: https://github.com/Joaomlg/neural-network-from-scratch
Code: https://github.com/Joaomlg/neural-network-from-scratch/archive/refs/heads/main.zip
@pythonl
59 885
Погрузитесь в продвинутые инструменты Machine Learning!
Начните обучение уже 27 мая с демо-занятия «О чем говорят депутаты или тематическое моделирование Госдумы».
На занятии вы проанализируете открытые данные при помощи ML. Узнаете, о чем за последние 20+ лет говорили депутаты российских партий, как можно по топикам выступлениям проследить за изменениями, происходившими в обществе и при чём здесь лемматизация и когерентность.
Демо-занятие является частью онлайн-курса «Machine Learning. Advanced» в OTUS, где вас ждет еще больше увлекательных проектов и полезнейших технологий.
Для регистрации на урок пройдите вступительный тест https://otus.pw/1Xxz/
59 885
Python Webscraper Regex
https://blog.finxter.com/python-regex-tutorial/
Ru: https://dev-gang.ru/article/python-regex-superpower-7xqe9zqzek/
@pythonl
59 885
How to download youtube video as audio using python
https://kalebujordan.dev/how-to-download-youtube-video-as-audio-using-python/
@pythonl
59 885
🐍Какие навыки нужны Python-разработчику на Middle+ уровне?
18 мая Станислав Ступников, эксперт с 6-летним опытом промышленной разработки, поделится своим опытом и раскроет, что 2021 году ожидают работодатели от специалистов backend-разработки на Python.
⚡️Станислав расскажет, какие навыки позволят выделиться из толпы и обеспечить себе карьерный рост, а также представит программу онлайн-курса «Python Developer. Professional».
👉🏻Зарегистрируйтесь, чтобы участвовать в трансляции и задать свои вопросы эксперту: https://otus.pw/COdc/
59 885
Use Selenium wait for page to load with Python
https://www.lambdatest.com/blog/selenium-wait-for-page-to-load/
@pythonl
59 885
Как добиться, чтобы модели Machine Learning приносили пользу?
Научитесь делать код модели удобным и поддерживаемым с помощью пайплайнов. 24-25 мая OTUS приглашает на открытый интенсив «Деплой ML модели: от грязного кода в ноутбуке к рабочему сервису». В первый день вы разберетесь, как сохранять обученные модели на диск и развернуть модель в качестве микросервиса. Всё это позволит перейти от набросков в ноутбуке к приносящему пользу сервису. Во второй день вы превратите чужой код модели в работающий микросервис.
После интенсива вы сможете продолжить обучение на онлайн-курсе «Machine Learning. Professional» по спец.цене.
Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/wj3l/
59 885
Converting an Image to ASCII with Python
https://www.blog.pythonlibrary.org/2021/05/11/converting-an-image-to-ascii-with-python/
Code: https://gist.github.com/tonybaloney/decd142c20ce19ba23e80235e56676d4
@pythonl
59 885
Asynchronous Tasks with Celery in Python
https://www.thepythoncode.com/article/async-tasks-with-celery-redis-and-flask-in-python
Code: https://www.thepythoncode.com/code/async-tasks-with-celery-redis-and-flask-in-python
@pythonl
59 885
Готовы прокачивать свои навыки Machine Learning?
Тогда ждем вас 17 мая на демо-занятии «Кластеризация временных рядов» в OTUS.
Вместе с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist и автором онлайн-курса «Machine learning. Advanced», вы разберете интереснейшую задачу, связанную с временными рядами.
Можно ли найти похожие друг на друга по динамике финансовые активы на бирже, как сгруппировать пользователей по их поведению, кто подставил кролика Роджера? Ответы на некоторые из этих вопросов получим на занятии.
Для участия пройдите вступительный тест https://otus.pw/VkcC/
59 885
GRASP Controller pattern in Python
https://breadcrumbscollector.tech/grasp-controller-pattern-in-python/
@pythonl
