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
59 883
How to Create a Chrome Plugin using Python
https://morioh.com/p/0e3b33fe9851
Ru: https://dev-gang.ru/article/kak-sozdat-plagin-chrome-s-pomosczu-python-8zd9qvtwao/
@pythonl
59 883
How to Best Use Try-Except in Python
https://www.pythonforbeginners.com/error-handling/how-to-best-use-try-except-in-python
@pythonl
59 883
SmartDev - первая технологическая конференция Сбера для разработчиков
⏰ 20 мая | Онлайн
Первая техно-конференция от Сбера для разработчиков. Шесть параллельных стримов, топовые международные спикеры. Dev to dev.
На стриме от SmartMarket вы узнаете, как каждый из вас может создавать навыки для виртуальных ассистентов Салют, как подключать к ним монетизацию и выходить со своими товарами, услугами и идеями на многомиллионную аудиторию Сбера.
Обсудим темы:
- новые типы приложений для разработки навыков виртуальных ассистентов семейства Салют Native Apps и Canvas Apps с возможностью интеграции в СберБанк Онлайн, а также сервисы Platform V для back-end разработки;
- презентация SmartServices для разработчиков навыков;
- SmartNLP — погружение в NLP/NLU технологии будущего
и др.
Участие бесплатное, по предварительной регистрации на сайте конференции
До встречи в прямом эфире! ✊
59 883
Creating PDF Invoices in Python with pText
https://stackabuse.com/creating-pdf-invoices-in-python-with-ptext/
@pythonl
59 883
Exception Handling in Python: Writing a Robust Python Program
https://www.pythonforbeginners.com/error-handling/exception-handling-in-python-increasing-robustness-of-your-python-program
@pythonl
59 883
Что входит в must-have умения специалиста Машинного обучения?
11 мая Дмитрий Сергеев, Senior Data Scientist в Oura, расскажет, на какие навыки обращают внимание работодатели и как их тренировать. Дмитрий поделится своим опытом и проведет обзор рынка вакансий в Data Science. Также вы познакомитесь с программой и особенностями онлайн-курса «Machine Learning. Professional», форматом обучения OTUS и сможете задать свои вопросы эксперту. Ждем тех, кто уже начал осваиваться в Data Science и хочет получить знания, необходимые Middle специалисту.
Для участия регистрируйтесь на вебинар https://otus.pw/1ULc/
59 883
Detecting Fraudulent Transactions in a Streaming App using Kafka in Python
https://www.thepythoncode.com/article/detect-fraudulent-transactions-with-apache-kafka-in-python
@pythonl
59 883
Stock Sentiment Analysis Using Autoencoders
https://www.nbshare.io/notebook/84089365/Stock-Sentiment-Analysis-Using-Autoencoders/
@pythonl
59 883
Slicing In Python (Comprehensive Tutotial)
https://likegeeks.com/slicing-in-python/
@pythonl
59 883
🐍 Best practices working with Django models in Python
https://steelkiwi.com/blog/best-practices-working-django-models-python/
Ru: https://techrocks.ru/2021/04/22/django-models-best-practices/
@pythonl
59 883
How to write a simple toy database in Python within minutes
https://www.freecodecamp.org/news/how-to-write-a-simple-toy-database-in-python-within-minutes-51ff49f47f1/
Ru: https://dev-gang.ru/article/how-to-write-a-simple-toy-database-in-python-within-minutes-uo1kahsydh/
@pythonl
59 883
The hidden performance overhead of Python C extensions
https://pythonspeed.com/articles/python-extension-performance/
@pythonl
59 883
Какие требования предъявляют работодатели к специалистам Machine learning на Middle+ уровне?
5 мая Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura, проведет обзор рынка вакансий Data Science для специалистов с опытом и поделится карьерными инсайтами. Вы узнаете ,какие навыки и технологии понадобятся для карьерного роста и познакомитесь с программой онлайн-курсов «Machine Learning. Advanced».
Как подготовиться к встрече? Пройдите вступительный тест, чтобы оценить свой уровень знаний и сложность курса. Зарегистрируйтесь, чтобы участвовать в трансляции и задать свои вопросы эксперту https://otus.pw/5d3b/
59 883
59 883
How to use the Pyspark flatMap() function in Python?
https://www.pythonpool.com/python-flatmap/
@pythonl
59 883
MNIST Dataset in Python – Basic Importing and Plotting
Article: https://www.journaldev.com/45249/mnist-dataset-in-python
Ru: https://dev-gang.ru/article/nabor-dannyh-mnist-v-pythonbazovyi-import-i-postroenie-aiypw9sw1l/
@pythonl
59 883
3 Proven Ways to Convert ASCII to String in Python
https://www.pythonpool.com/python-ascii-to-string
@pythonl
59 883
Python Object-Oriented Programming fundamentals and the most common mistake
https://breadcrumbscollector.tech/python-object-oriented-programming-fundamentals-and-the-most-common-mistake/
@pythonl
