en
Feedback
Python/ django

Python/ django

Open in Telegram

📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django

Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 59 880 subscribers, ranking 2 217 in the Technologies & Applications category and 10 246 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 59 880 subscribers.

According to the latest data from 19 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -528 over the last 30 days and by -22 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.80%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.22% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 5 267 views. Within the first day, a publication typically gains 1 930 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 28.
  • Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, claude, контекст, архитектура, api.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fmxm...

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 20 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.

59 880
Subscribers
-2224 hours
-1117 days
-52830 days
Posts Archive

Filtering DataFrames with the .query() method in Pandas https://jbencook.com/pandas-query/ @pythonl
Filtering DataFrames with the .query() method in Pandas https://jbencook.com/pandas-query/ @pythonl

Dive Into Algorithms: A Pythonic Adventure for the Intrepid Beginner (2021) @pythonlbooks

Efficiently Cleaning Text with Pandas https://pbpython.com/text-cleaning.html @pythonl
Efficiently Cleaning Text with Pandas https://pbpython.com/text-cleaning.html @pythonl

Задача, которая не ограничит твою фантазию — создай полезный lifestyle-смартап на платформе SmartMarket. Присоединяйся к онла
Задача, которая не ограничит твою фантазию — создай полезный lifestyle-смартап на платформе SmartMarket. Присоединяйся к онлайн-хакатону SberCode и прими участие в борьбе за 1 000 000 рублей. Подать заявку можно до 21 февраля на сайте sbercode.tech/sber-devices

Как профессиональные Data Engineer работают с моделями ML? Приглашаем вас перенять экспертный опыт 11 февраля на демо-занятии
Как профессиональные Data Engineer работают с моделями ML? Приглашаем вас перенять экспертный опыт 11 февраля на демо-занятии «ML в Spark». Вместе с Вадимом Заигриным, Software Engineering Team Lead в Teradata, вы за 2 часа разберете особенности ML в Spark, рассмотрите процесс разработки моделей, научитесь переводить обученные модели в production. Демо-урок входит в программу онлайн-курса «Data Engineer». Для регистрации и участия в вебинаре, пройдите вступительный тест https://otus.pw/7g4e/

4 Ways to Draw a Rectangle in Matplotlib https://www.pythonpool.com/matplotlib-draw-rectangle @pythonl
4 Ways to Draw a Rectangle in Matplotlib https://www.pythonpool.com/matplotlib-draw-rectangle @pythonl

Nested Classes in Python Explained with Examples https://www.pythonpool.com/nested-classes-python/ @pythonl
Nested Classes in Python Explained with Examples https://www.pythonpool.com/nested-classes-python/ @pythonl

SberCode – 4 трека и 60 команд в финале, которые сразятся за призовой фонд в 1 млн рублей. Партнеры онлайн-хакатона – Sber AR
SberCode – 4 трека и 60 команд в финале, которые сразятся за призовой фонд в 1 млн рублей. Партнеры онлайн-хакатона – Sber AR/VR Lab, HR Sber, SberCloud и SberDevices – представляют рынку 4 задачи по созданию новых технологических продуктов и сервисов. Подать заявку и узнать больше деталей о задачах можно до 21 февраля на сайте sbercode.tech