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 59 861 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 59 861 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。
59 861
订阅者
-2224 小时
-1117 天
-52830 天
帖子存档
59 862
How to Manipulate Data with Django Migrations.
https://www.freecodecamp.org/news/how-to-manipulate-data-with-django-migrations/
@Django_pythonl
59 862
Run Python in Docker: Hosting a Python Script on Docker
https://www.journaldev.com/46365/run-python-in-docker
@pythonl
59 862
Junior Objects is a new book recently written by Yegor Bugayenko, the author of Elegant Objects — a very provocative and very popular book about object-oriented programming. The book is not only for junior programmers. It covers the entire domain of software development, from choosing the right laptop to designing your architecture in UML. Everything you need to know in order to boost your career from a beginner to a senior engineer with six-figure salary. Join Yegor's telegram channel to learn more: @yegor256news
59 862
A quick guide to Twitter sentiment analysis in Python
https://kalebu.hashnode.dev/a-quick-guide-to-twitter-sentiment-analysis-in-python
@pythonl
59 862
How to use Serializers in the Django Python web framework.
https://opensource.com/article/20/11/django-rest-framework-serializers
@Django_pythonl
59 862
Matplotlib: Change Scatter Plot Marker Size
https://stackabuse.com/matplotlib-change-scatter-plot-marker-size/
@pythonl
59 862
How To Visualize and Interpret Neural Networks in Python.
https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-visualize-and-interpret-neural-networks
@pythonl
59 862
Хотите всего за 5 месяцев поднять свой уровень владения ML до Middle/Senior?
Поступайте на онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Помимо теории там вас ждут реальные кейсы с практики и отдельный модуль, посвящённый работе в production.
Старт 14 декабря. Черная Пятница близко! Пройдите тест и получите скидку 25% : https://otus.pw/EpxR/
59 862
Split Your Dataset With scikit-learn's train_test_split()
https://realpython.com/train-test-split-python-data/
@pythonl
59 862
Scrape Structured Data with Python and Extruct
https://hackersandslackers.com/scrape-metadata-json-ld/
@pythonl
59 862
All Machine Learning Algorithms Explained
https://thecleverprogrammer.com/2020/06/05/all-machine-learning-algorithms-explained/
@pythonl
59 862
AgroCode 2020 – главный агрокодинг страны от Россельхозбанка. Теперь онлайн! За 40 часов участникам предстоит решить шесть задач от таких компаний, как Accenture, DigitalAgro, Intterra, а также от Центра интеллектуального сельского хозяйства РАН.
Призовой фонд — 1,37 млн рублей.
Прием заявок — до 3 декабря на сайте https://agro-code.ru/
59 862
How to use Square Root, log, & Box-Cox Transformation in Python
https://www.marsja.se/transform-skewed-data-using-square-root-log-box-cox-methods-in-python/
@pythonl
59 862
Calling Shell Commands from Python: OS.system vs Subprocess
https://hackernoon.com/calling-shell-commands-from-python-ossystem-vs-subprocess-mc253z4f?source=rss
59 862
Python OpenCV – Guide to Image Processing for AI/ML
https://morioh.com/p/259873bba1c0
59 862
Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения?
Начните получать новые знания уже 25 ноября с демо-занятия «Кластеризация временных рядов». Вместе с Дмитрием Сергеевым вы познакомитесь с интереснейшей задачей, которую можно прикрутить к временным рядам. Вы выясните, можно ли найти похожие друг на друга по динамике финансовые активы на бирже и как сгруппировать пользователей по их поведению.
Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Программа рассчитана на специалистов с опытом в Data Science.
Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/6Hfj/
59 862
Python and PyQt: Creating Menus, Toolbars, and Status Bars
https://realpython.com/python-menus-toolbars/
@pythonl
59 862
Django forms with Ajax | How to use ajax in django
https://www.youtube.com/watch?v=C4fr3SCqgJQ
@Django_pythonl
59 862
Flask project setup: TDD, Docker, Postgres and more
https://www.thedigitalcatonline.com/blog/2020/07/06/flask-project-setup-tdd-docker-postgres-and-more-part-2/
