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 59 957 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 2 213，并在 俄罗斯 地区排名第 10 240 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 59 957 名订阅者。
根据 13 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 -565，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 7.12%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.12% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 4 271 次浏览，首日通常累积 1 872 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 22。
- 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 14 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。
59 957
订阅者
-1324 小时
-1107 天
-56530 天
帖子存档
59 950
Repost from Python RU
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
59 950
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
59 950
🌉 Plotting with PyQtGraph
https://www.pythonguis.com/tutorials/pyqt6-plotting-pyqtgraph/
@pythonl
59 950
🎯 Python: My Favorite Python Tricks for LeetCode Questions
https://www.jjinux.com/2022/08/python-my-favorite-python-tricks-for.html
@pythonl
59 950
📌 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/
59 950
59 950
Class-based vs Function-based Views in Django
https://testdriven.io/blog/django-class-based-vs-function-based-views/
@pythonl
59 950
map() vs submit() With The ProcessPoolExecutor in Python
https://superfastpython.com/processpoolexecutor-map-vs-submit/
@pythonl
59 950
How to just update a certain objects on the Pygame screen?
https://islandtropicaman.com/wp/2022/07/30/how-to-just-update-a-certain-objects-on-the-pygame-screen/
@pythonl
59 950
59 950
⚡️ Старт набора на онлайн-курс «Data Engineer» от OTUS!
⚠️ В новом потоке вас ждет актуализированная программа, живые вебинары с опытными экспертами и еще больше практики!
В программе рассмотрим все процессы обработки данных - от загрузки из внешних источников до подготовки финальных витрин.
📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА:
— Практические навыки разработки дата-сервисов, витрин и приложений
— Знание принципов организации мониторинга, оркестрации, тестирования
— Выпускной проект на основе полученных знаний, который можно будет показывать при трудоустройстве.
💻 Greenplum Platform Extension Framework (PXF), 4 августа в 20:00
https://otus.pw/WB1r/
💻 Data Engineer в новых реалиях, что ждать бизнесу?, 23 августа в 20:00
https://otus.pw/lfNF/
👉 Ответьте на 30 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Data Engineer» от OTUS
https://otus.pw/bpUv/
59 950
59 950
NewProLab запускает 12-недельную онлайн-программу «Специалист по большим данным»
Старт – 20 сентября. В программе – 36 занятий, 9 лаб, 2 проекта
Чему вы научитесь?
- обрабатывать данные в Pandas, строить модели машинного обучения (логистическая регрессия, деревья, случайный лес) в Scikit-learn, анализировать текстовые данные, применять разные алгоритмы рекомендательных систем.
- писать MapReduce-джобы на Python с использованием Hadoop Streaming, писать SQL-like запросы в Hive для решения аналитических задач, обращаться к данным на HDFS, анализировать данные в Apache Spark.
- выбирать правильную метрику качества для вашей задачи, собирать требования перед стартом проекта и ценивать финансовый эффект от внедрения моделей.
Подробности по ссылке
Для участников нашего сообщества организаторы предоставили промокод PythonDjango, по которому вы получите скидку 20% при покупке программы до 1 сентября.
