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 59 904 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 59 904 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。
59 904
订阅者
-1324 小时
-1007 天
-53230 天
帖子存档
59 900
How to reverse a string in Python
https://www.pythonforbeginners.com/basics/how-to-reverse-a-string-in-python
@pythonl
59 900
Best machine learning tutorials: @ai_machinelearning_big_data -
Usufull machine learning resourses: https://t.me/datascienceiot
Artificial intelligence articles: @ArtificialIntelligencedl
Machine learning RU: https://t.me/machinelearning_ru
ML chat: https://t.me/machinee_learning
Free python books: https://t.me/pythonlbooks
59 900
How to reverse a list in Python
https://www.pythonforbeginners.com/lists/how-to-reverse-a-list-in-python
@pythonl
59 900
Using FastAPI to Build Python Web APIs
https://realpython.com/fastapi-python-web-apis/
@pythonl
59 900
59 900
Using pywhois for retrieving WHOIS information
https://www.pythonforbeginners.com/python-on-the-web/using-pywhois
@pythonl
59 900
Implement Queue in Python
https://www.pythonforbeginners.com/queue/implement-queue-in-python
@pythonl
59 900
How to Humanize Delorean Datetime Objects
https://stackabuse.com/how-to-humanize-delorean-datetime-objects
@pythonl
59 900
Python-разработчик (Django, DRF)
#django #python #удаленка #job
график: удаленно
ЗП: 140-160к
Занятость: 30-40 ч/неделю
ИП/самозанятые
Что мы ждем от тебя:
Продвинутое знание Django (Django REST Framework);
Способность самостоятельно разрабатывать production-ready функционал;
Знание python3;
Знание SQL, опыт работы с PostgreSQL, продвинутое использование ORM;
Опыт работы с git, OC Linux, опыт работы с контейнерами Docker;
Практический опыт автоматизации развертывания приложений.
Что мы готовы предложить:
Полная удаленка;
Свободный график;
ЗП 140-160к;
Сильная команда, интересные проекты.
Контакты: @dashkams
59 900
Python cheatsheet
📖 Book: https://www.pythoncheatsheet.org/
🛠 Github: https://github.com/wilfredinni/python-cheatsheet
@pythonl
59 900
Adding Email Subscription Feature in Django Application
https://pythoncircle.com/post/657/adding-email-subscription-feature-in-django-application/
@pythonl
59 900
Компания Т1 Консалтинг проводит свой первый хакатон CRM Hack, чтобы найти новые решения для инновационной CRM, которой пользуются крупнейшие корпорации. Участвовать могут разработчики, дизайнеры и другие специалисты без ограничений по навыкам, главное - предложить фичу, которая упростит пользователям ежедневную работу с CRM. Хакатон пройдет в офлайне, 21-22 августа. Призовой фонд 500 000 руб.
📌 Регистрация до 5 августа на сайте: crmhack.ru
59 900
Generate Code from JSON Schema Files
https://morioh.com/p/7efd0d1aa0cf
Code: https://github.com/expobrain/json-schema-codegen
@pythonl
59 900
5 Ways to Find the list max index in Python
https://www.pythonpool.com/python-list-max-index
@pythonl
59 900
Как подготовиться к тестированию качества ПО? 13 июля системных аналитиков ждут на demo-занятии в OTUS.
Вместе с преподавателем Еленой Рожковой, старшим системным аналитиком на проекте ВТБ, вы разберете:
— Зачем нужны User story для написания тест-кейсов?
— Как системные требования помогают наполнить тест-кейсы?
— Что такое тестовая модель и из чего она состоит?
— Как формируется тестовая модель и наполняется?
А также познакомитесь с проверкой качества требования с помощью тестовой модели.
Demo-занятие — возможность познакомиться с продвинутым онлайн-курсом «Системный аналитик» и оценить формат обучения. Для регистрации на вебинар пройдите вступительный тест https://otus.pw/ymWU/
59 900
Integrating GitHub login in Django without AllAuth Package
https://pythoncircle.com/post/747/integrating-github-login-in-django-without-allauth-package/
@pythonl
59 900
Python: Remove the Prefix and Suffix From a String
https://stackabuse.com/python-remove-the-prefix-and-suffix-from-a-string
@pythonl
59 900
Bytearray in Python
https://www.pythonforbeginners.com/data-types/bytearray-in-python
@pythonl
59 900
20-21 июля в OTUS пройдет открытый интенсив для тех, кто хочет работать с большими данными. После двухдневного обучения вы сможете выводить модель в продакшн с помошью AWS:
- Узнаете, как использовать lambda и нюансы работы с IoT данными
- Научитесь выводить модель в продакшн без сложных настроек системы
Кроме того, интенсив — это возможность попробовать онлайн-курс «Промышленный ML на больших данных».
Для участия в занятии пройдите вступительный тест https://otus.pw/WDgi/
59 900
File handling using os module in Python
https://www.pythonforbeginners.com/filehandling/file-handling-using-os-module-in-python
@pythonl
