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
59 887
High-level API for Attractive and Descriptive Image Visualization in Python
Code: https://github.com/SarthakJariwala/seaborn-image
https://morioh.com/p/7e3afcd14c09
@pythonl
59 887
Руководители IT-проектов работают на стыке IT и бизнеса. Они сопровождают разработку и запуск проектов, анализируют данные, управляют командой и выводят на рынок коммерчески успешные продукты.
Онлайн-магистратура по направлению «Менеджмент IT-проектов» — это дистанционная программа обучения от Государственного университета управления и онлайн-университета Skillbox. Всё как в вузе: лекции, диплом и отсрочка от армии, только занятия и экзамены — онлайн.
↳ Что входит в обучение:
✦ Занятия с преподавателями вуза и Skillbox.
✦ Готовые проекты для портфолио.
✦ Практические кейсы от компаний.
✦ Доступ к записям лекций на весь период обучения.
✦ Карьерные консультации.
✔️Основной документ для поступления — диплом о высшем образовании в любой сфере!
Больше информации по ссылке: https://clc.am/kegUaw
59 887
SQLAlchemy Database Migrations for Flask Applications using Alembic
Code: https://github.com/miguelgrinberg/Flask-Migrate
https://morioh.com/p/9bcd13dbee9f
@pythonl
59 887
Simple Subcommand CLIs with Argparse
Github: https://github.com/andrewrosss/multicommand
https://morioh.com/p/32efe543888f
@pythonl
59 887
Regular Expressions in Python Using The re Module
https://dzone.com/articles/regular-expression-in-python-using-re-module
@Django_pythonl
59 887
GeoDjango Tutorial | Django documentation
https://morioh.com/p/18fe22b17fec
Docs: https://docs.djangoproject.com/en/3.2/ref/contrib/gis/tutorial/
@Django_pythonl
59 887
Implement Deque in Python
https://www.pythonforbeginners.com/deque/implement-deque-in-python
@pythonl
59 887
Hands-On Guide to PyTorch Geometric (With Python Code)
https://analyticsindiamag.com/hands-on-guide-to-pytorch-geometric-with-python-code/
@pythonl
59 887
Поговорим о продвинутых навыках в Machine Learning?
9 июня ждем вас в OTUS на вебинаре с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura. Вы узнаете, какие инструменты и технологии позволяют специалисту Data Science решать задачи Middle+ уровня.
Также среди тех, кто зарегистрируется и пройдет вступительный тест до 9 июня, будут выбраны 2 участника, которые бесплатно зачислятся на онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Регистрация https://otus.pw/8G5N/
59 887
How to Change Text Color in Python
https://www.thepythoncode.com/article/change-text-color-in-python
@pythonl
59 887
Полностью бесплатный курс по аналитике данных. Что? Да!
А еще топовые специалисты Авито в учителях и оффер для лучших студентов!
Не пропустите второй поток Академии аналитиков. Регистрация стартует 1 июня.
В программе: SQL, Python, машинное обучение, эконометрика, визуализация данных и многое другое.
🔹 13 месяцев обучения совершенно бесплатно.
🔹 Реальные кейсы и задачи.
🔹 Менторы и наставники из Авито.
Успейте зарегистрироваться по ссылке 👉 https://clc.to/AvitoTech_pythonl
59 887
Convenient Script for Trading with Python
https://morioh.com/p/77da25d59740
Github: https://github.com/VladKochetov007/quick_trade
Docs: https://vladkochetov007.github.io/quick_trade.github.io/
@pythonl
59 887
Learn About Caesar Cipher in Python
https://www.pythonpool.com/caesar-cipher-python
https://t.me/pythonl
59 887
Get Started With Tensorflow 2.0 And CNN
https://predictivehacks.com/get-started-with-tensorflow-2-0-and-cnn/
https://t.me/pythonl
59 887
🦾Хотите прокачать свой скилл Python-разработки? 1 июня ждем вас в OTUS на вебинаре со Станиславом Ступниковым, программист рекламной системы в Mail.Ru.
Вы узнаете, какие навыки и инструменты нужны для решения задач на Middle+ уровне.
❗️Также среди тех, кто зарегистрируется на вебинар до 1 июня, будет выбран участник, которого бесплатно зачислят на онлайн-курс «Python Developer. Professional».
Регистрация: https://otus.pw/eGvl/
59 887
A Tool Of Choice for Bootstrapping High Quality Python Packages
https://morioh.com/p/65db96717d00
The Demo/Documentation: https://pyscaffold.org/
Download Link: https://github.com/pyscaffold/pyscaffold/archive/refs/heads/master.zip
Official Website: https://github.com/pyscaffold/pyscaffold
@pythonl
59 887
Знать высшую математику и уметь применять ее в Data Science — принципиально разные вещи.
Как выделять самое ценное в больших данных при помощи линейной алгебры? Как исследование функций многих переменных помогает находить оптимальные параметры модели? Как использовать теорему Байеса для бинарной классификации?
Все это и многое другое ты освоишь за 4 месяца на практике онлайн-курса «Math for Data Science» от OTUS. Тебя ждет максимально приближенная к реальным рабочим условиям среда и увлекательные разнообразные кейсы. В конце обучения ты соберешь портфолио решенных задач, которое усилит резюме и позволит грамотно работать с моделями машинного обучения.
Пройди вступительный тест и получи доступ к профессиональному Slack-сообществу с выпускниками и преподавателями 👉 https://otus.pw/AQRE/
59 887
GPA Calculator Implementation Using Python
https://www.pythonpool.com/python-gpa-calculator/
@pythonl
59 887
Visualization with Seaborn
https://ai-pool.com/a/s/visualization-with-seaborn
@pythonl
