ch
Feedback
Python/ django

Python/ django

前往频道在 Telegram

📈 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 59 857 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 2 219,并在 俄罗斯 地区排名第 10 243

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 59 857 名订阅者。

根据 20 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 -524,过去 24 小时变化为 -24,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 8.88%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.43% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 5 317 次浏览,首日通常累积 2 052 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 21 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。

59 857
订阅者
-2424 小时
-1227
-52430
帖子存档
Customize the Django Admin With Python https://realpython.com/customize-django-admin-python/

How to Create a Chatbot with Python and Deep Learning in Less Than an Hour https://morioh.com/p/d8f5e86903c1 code : https://github.com/jerrytigerxu/Simple-Python-Chatbot

Applied Machine Learning with Python @pythonlbooks

Deep Learning in Keras - Data Preprocessing https://stackabuse.com/deep-learning-in-keras-data-preprocessing/

Python's None: Null in Python – Real Python https://realpython.com/courses/python-none/

Generative Adversarial Networks: Build Your First Models – Real Python https://realpython.com/generative-adversarial-networks/

Managing Python Environments with direnv and pyenv https://stackabuse.com/managing-python-environments-with-direnv-and-pyenv/

Explore 10 Cool Python Projects and Become Master of Python https://morioh.com/p/82f300ab13de

Средняя зарплата специалистов Data Science в России вдвое выше, чем у специалистов других IT-направлений - 190 тыс. руб. Основная сложность профессии — высокие требования к знаниям высшей математики. 🔥Совсем скоро стартуют занятия курса «Математика для Data Science» от OTUS. 📌Курс поможет начинающим специалистам уверенно сделать первые шаги в профессии. 📌Действующие Data Scientist смогут подготовить свой математический аппарат для решения ещё более сложных задач (регрессии, АБ-тестирования и пр.) и апнуть уровень до Middle/Senior. 📌Обучение основано только на рабочих кейсах - будем решать практические задачи на Python. Делиться своей экспертизой будет звездная команда преподавателей-практиков: Пётр Лукьянченко (преподаватель ВШЭ, ранее - Team Lead Analytics в Lamoda), Дмитрий Музалевский (Lead Data Scientist в Koerber Digital), Иван Леонов (Data Science Team Lead в Globant), Антон Лоскутов (Data Scientist в Mail.Ru Group). NVIDIA, Лаборатория Касперского, OZON, СберТех, Газпромбанк, Тинькофф, МТС, Avito и другие работодатели - партнёры образовательного проекта уже с нетерпением ждут выпускников - не упустите шанс стать одним из них! 👉Выбирайте между базовым и продвинутым уровнями, проходите вступительное тестирование и присоединяйтесь - будет круто: https://otus.pw/4TQt/

FastAPI is a modern, fast, web framework for building APIs with Python https://morioh.com/p/78598efe32b5 @pythonl

Learn IP Address Concepts With Python's ipaddress Module https://realpython.com/python-ipaddress-module/

Tracking Daily User Data in Django with django-user-visit https://www.fullstackpython.com/blog/track-daily-user-data-django-user-visit.html