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 59 880 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 2 217，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 59 880 名订阅者。
根据 19 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 -528，过去 24 小时变化为 -22，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 8.80%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.22% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 5 267 次浏览，首日通常累积 1 930 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 28。
- 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 20 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。
59 880
订阅者
-2224 小时
-1117 天
-52830 天
帖子存档
59 876
How To Use Htmx In Django
https://www.mattlayman.com/blog/2021/how-to-htmx-django/
@pythonl
59 876
Covariance and Correlation in Python
https://stackabuse.com/covariance-and-correlation-in-python/
@pythonl
59 876
How to create stunning visualizations using python from scratch
https://www.kdnuggets.com/2021/02/stunning-visualizations-using-python.html
@pythonl
59 876
Building a GitHub Secrets Scanner
https://developer.okta.com/blog/2021/02/01/building-a-github-secrets-scanner
@pythonl
59 876
Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше?
Специально для вас девять практикующих экспертов приготовили онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Познакомиться с курсом можно будет уже 15 февраля на демо-занятии «Multi-armed bandits для оптимизации AB тестирования».
Вместе с Андреем Канашовым, Data Scientist в OMD OM GROUP, вы разберете один из самых простых, но эффективных вариантов применения обучения с подкреплением. Вы узнаете, как можно переформулировать задачу АБ тестирования в задачу байесовского вывода и получать результаты по тестам раньше, чем при классическом тестировании.
Используйте демо-занятие, чтобы освоить новые навыки, познакомиться с преподавателем и оценить сложность курса. Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок https://otus.pw/Znh9/
59 876
Hands-On Python Guide to LAMA – An Automatic ML Model Creation Framework
https://analyticsindiamag.com/hands-on-python-guide-to-lama-an-automatic-ml-model-creation-framework/
@pythonl
59 876
How to Create a To-Do List App using Django | Django Tutorial
Tutorial: https://morioh.com/p/e1bedc10b786
Code: https://github.com/prosoftwaredevelopment/DjangoToDoApp/tree/master/todoproject
@Django_pythonl
59 876
Concurrent Task Execution in Python With Asyncio Is A Breeze
https://hackernoon.com/concurrent-task-execution-in-python-with-asyncio-is-a-breeze-8c2g32bw
@pythonl
59 876
Awesome Python Awesome. A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources.
https://github.com/vinta/awesome-python
@pythonl
59 876
Speed Up Python Code
https://www.loginradius.com/blog/async/speed-up-python-code/
@pythonl
59 876
Stochastic Gradient Descent Algorithm With Python and NumPy
https://realpython.com/gradient-descent-algorithm-python
@pythonl
59 876
💣 Отошли от праздников и снова готовы учиться? Начните с бесплатных демо-уроков онлайн-курсов «DevOps практики и инструменты» и «Golang Developer. Professional»:
📌«Go-каналы снаружи и внутри»: https://otus.pw/7wHH/
— Получите простую абстракцию в картинках для понимания принципов работы каналов. Узнаете, как каналы устроены на уровне языка.
📌«Prometheus: быстрый старт»: https://otus.pw/KyRD/
— Рассмотрите архитектуру Prometheus. Разберётесь, как система работает с метриками. Поймёте, как формировать алерты и события в системе.
🔥Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара!
59 876
Python Programming Challenge – Validate ISBN-10 Number
https://compucademy.net/python-programming-challenge-validate-isbn-10-number/
Ru
@pythonl
59 876
Начните осваивать навыки Машинного обучения, которые нужны, чтобы решать задачи уровня Middle+ / Senior.
9 февраля ждем вас на демо-занятии «Извлечение признаков из временных рядов». Если на минутку представить, что временной ряд чем-то похож на аудиосигнал — вам откроется чудесный мир новых способов генерации признаков из сферы обработки сигналов.
Вместе с преподавателем Дмитрием Сергеевым вы посмотрите, как дополнительные признаки улучшают качество моделей, научитесь пользоваться автоматической генерацией в библиотеках tsfresh и tsfel и решите задачку распознавания активности по данным акселерометра мобильного телефона.
Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Это возможность оценить сложность программы и познакомиться с преподавателем.
Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/nFbA/
59 876
Integrating MongoDB with Flask Using Flask-PyMongo
https://stackabuse.com/integrating-mongodb-with-flask-using-flask-pymongo/
@pythonl
59 876
Seaborn Box Plot - Tutorial and Examples
https://stackabuse.com/seaborn-box-plot-tutorial-and-examples/
@pythonl
59 876
Sending emails using Python
https://www.journaldev.com/48114/send-emails-using-python-yagmail-module
@pythonl
59 876
Python's key:value hash type
https://www.mfitzp.com/article/python-dictionaries/
@pythonl
59 876
🐍 Machine Learning From Scratch In Python - Full Course With 12 Algorithms
Video: https://www.youtube.com/watch?v=rLOyrWV8gmA&ab_channel=PythonEngineer
Code: https://github.com/python-engineer/MLfromscratch/tree/master/mlfromscratch
@ai_machinelearning_big_data
