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 60 075 subscribers, ranking 2 192 in the Technologies & Applications category and 10 214 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 60 075 subscribers.

According to the latest data from 05 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -562 over the last 30 days and by -8 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.76%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.58% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 4 065 views. Within the first day, a publication typically gains 2 153 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 15.
  • 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 07 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.

60 075
Subscribers
-824 hours
-1237 days
-56230 days
Posts Archive
Python-разработчики и не только, кто на челлендж? Задача: за 4 дня собрать 4 работающих проекта. Прокачайте навыки на бесплат
Python-разработчики и не только, кто на челлендж? Задача: за 4 дня собрать 4 работающих проекта. Прокачайте навыки на бесплатном мини-курсе по Python-разработке и разберите реальные кейсы. Он состоит из практики чуть менее, чем полностью. Вы создадите: 1️⃣ Бота для Telegram, который умеет переводить голос в текст — автоматизация в пару кликов 2️⃣ Бота для Telegram, который обрабатывает фотографии по команде 3️⃣ Парсер — чтобы вытаскивать инфу с сайтов 4️⃣ Веб-сайт (с помощью фреймворка Flask) — первый шаг в бэкенд В общем, прокачаете навыки, освежите память и наверняка узнаете что-то новое. Регистрируйтесь в Telegram-боте по ссылке: https://epic.st/29ImA?erid=2VtzqvXrSCW 🎁 А ещё подарки: персональная карьерная консультация, скидка 10 000 рублей на любой курс Skillbox и подборка полезных материалов. Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880

🖥 ​Prefect — это фреймворк оркестрации рабочих процессов с открытым исходным кодом, предназначенный для создания надежных ко
🖥 ​Prefect — это фреймворк оркестрации рабочих процессов с открытым исходным кодом, предназначенный для создания надежных конвейеров обработки данных на Python! 💡 Он позволяет превращать Python-скрипты в производственные рабочие процессы с минимальными усилиями, обеспечивая автоматическое отслеживание состояния, обработку ошибок, планирование задач и мониторинг в реальном времени. С помощью Prefect вы можете строить динамические и устойчивые конвейеры данных, которые адаптируются к изменениям и восстанавливаются после сбоев. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @pythonl

🖥 simplejson — это библиотека для Python, обеспечивающая простое, быстрое и расширяемое кодирование и декодирование JSON! 🌟
🖥 simplejson — это библиотека для Python, обеспечивающая простое, быстрое и расширяемое кодирование и декодирование JSON! 🌟 Она полностью написана на Python и не имеет внешних зависимостей, но включает необязательное C-расширение для повышения производительности. Поддерживает Python версии 3.3 и выше, а также имеет обратную совместимость с Python 2.5+. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

🖥 ​Preswald — это платформа, предназначенная для создания, развертывания и управления интерактивными приложениями для работы с данными! 💡 Она объединяет процессы сбора, хранения, преобразования и визуализации данных в одном легковесном и мощном SDK. Preswald позволяет разработчикам быстро создавать прототипы внутренних инструментов или развертывать полнофункциональные приложения, снижая сложность и затраты без ущерба для гибкости. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @pythonl

🖥 Guillotina — это современная RESTful-платформа на основе Python, разработанная для эффективного управления большими объема
🖥 Guillotina — это современная RESTful-платформа на основе Python, разработанная для эффективного управления большими объемами данных! Она построена с использованием asyncio, что обеспечивает высокую производительность и масштабируемость при работе с асинхронными операциями. 🔐 Лицензия: BSD-2 🖥 Github @pythonl

🔍 Как повысить грейд и зарплату х2❔ 1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_py_bot 2. Ответь на пару вопросов 3. Бронируй удобн
🔍 Как повысить грейд и зарплату х2❔ 1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_py_bot 2. Ответь на пару вопросов 3. Бронируй удобный слот на бесплатную индивидуальную встречу для тестирования 4. Сразу же на звонке узнаешь свой грейд и точки роста — на основе опыта менторов из бигтеха Переходи в бота и записывайся на бесплатную диагностику 📂 @shortcut_py_bot Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxduHWv

🖥 В этой статье объясняется, что такое OpenTelemetry и как интегрировать его в Django-приложение для мониторинга и трассиров
🖥 В этой статье объясняется, что такое OpenTelemetry и как интегрировать его в Django-приложение для мониторинга и трассировки запросов! 🌟 Автор рассказывает о ключевых компонентах OpenTelemetry, таких как метрики, логи и трассировки, а также демонстрирует установку и настройку инструментов для сбора данных. 🔗 Ссылка: *клик* @pythonl

🖥 Swifter — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для оптимизации применения функций к объектам D
🖥 Swifter — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для оптимизации применения функций к объектам DataFrame и Series в библиотеке pandas! 🌟 Она автоматически определяет наиболее эффективный способ выполнения операции, будь то векторизация, параллельная обработка с использованием Dask или стандартный метод apply. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github

VDS — хардкор? Вы ещё не слышали про Bare Metal 😎 27 февраля эксперт облачного провайдера Cloud․ru Евгений Константинов расс
VDS — хардкор? Вы ещё не слышали про Bare Metal 😎 27 февраля эксперт облачного провайдера Cloud․ru Евгений Константинов расскажет: 😶‍🌫️что это за технология; 😶‍🌫️чем Bare Metal отличается от виртуальных машин; 😶‍🌫️какой путь мы прошли при создании нашего сервиса Evolution Bare Metal. Это не просто вебинар, а демо. Вам покажут, как использовать технологию эффективно, и ответят на все вопросы. Зарегистрироваться можно здесь 👈

🖥 Guillotina — это современная RESTful-платформа на основе Python, разработанная для эффективного управления большими объема
🖥 Guillotina — это современная RESTful-платформа на основе Python, разработанная для эффективного управления большими объемами данных! Она построена с использованием asyncio, что обеспечивает высокую производительность и масштабируемость при работе с асинхронными операциями. 🔐 Лицензия: BSD-2 🖥 Github @pythonl

⚡️ Челлендж: 12 IT-проектов за 12 месяцев — попробуй сам! Собрали крутые кейсы, для тех, кто хочет запустить свой первый IT-продукт, но не знаете, с чего начать, присмотрись к комьюнити инди-хакеров, которые тестируют простой, но эффективный подход: ✅ Разработка + запуск за 1 месяц ✅ Минимальные вложения (средний бюджет на продвижение — $150) ✅ Честный разбор: что сработало, а что — нет Вот несколько примеров их проектов: 👉 Кейс о генераторе картинок – американцы платят $40, хотя есть бесплатные аналоги. Разработка заняла 4 недели. 👉 Темная тема с тарифами от $5 до $99 – 2 недели работы, пассивный доход, сравнимый с зарплатой разработчика. 👉 Что бывает, если пилить сложный продукт 2 года без теста на рынке – не повторяй эту ошибку! 👉 Математическое приложение, которое через 4 месяца вышло на $1200/месяц – всего за 30 дней разработки. 👉 Бот для фотокниг, который принес 1 700 000 рублей – кейс с разбором ошибок и удачных решений. 💡 Что полезного можно взять из их опыта? 1️⃣ Метод быстрого запуска: как сделать рабочий продукт за 1 месяц. 2️⃣ Эффективное продвижение: как привлечь тысячи пользователей без больших бюджетов. Здесь можно следить за быстрыми запусками и, возможно, попробовать создать свой продукт! 🚀

🖥 ScrapeServ — это API, который принимает URL и возвращает файл с данными веб-сайта и его скриншотами! 🌟 Он разработан для
🖥 ScrapeServ — это API, который принимает URL и возвращает файл с данными веб-сайта и его скриншотами! 🌟 Он разработан для запуска в Docker-контейнере и использует браузерные технологии для обработки JavaScript на страницах. Среди возможностей ScrapeServ — прокрутка страницы с созданием скриншотов различных разделов, автоматическая обработка перенаправлений и корректная работа с ссылками на загрузку файлов. Задачи обрабатываются в очереди с настраиваемым распределением памяти, обеспечивая эффективное использование ресурсов. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

Кластеризация временных рядов: хаос или скрытые паттерны? Финансовые данные, сенсоры, котировки акций — данные приходят поток
Кластеризация временных рядов: хаос или скрытые паттерны? Финансовые данные, сенсоры, котировки акций — данные приходят потоком, но как выявить закономерности и сгруппировать их правильно? Стандартные методы не работают, а временные ряды ведут себя слишком нестабильно. Разбираем на открытом вебинаре «Кластеризация временных рядов» 5 марта в 20:00 (мск): - Изучим метрику DTW (Dynamic Time Warping) - Разберём методы понижения размерности - Найдём связи в котировках акций на реальных данных Всем участникам — скидка на большое обучение «Machine Learning. Professional». ➡️ Регистрируйтесь, чтобы не пропустить: https://otus.pw/iIy6/?erid=2W5zFJUDfeQ Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

🔥 ERD Lab — это бесплатный онлайн-инструмент, предназначенный для профессионального проектирования и визуализации баз данных
🔥 ERD Lab — это бесплатный онлайн-инструмент, предназначенный для профессионального проектирования и визуализации баз данных с использованием диаграмм "сущность-связь" (ERD)! Он позволяет импортировать существующие SQL-скрипты или создавать новые базы данных без необходимости писать код, что упрощает процесс разработки и документирования структур данных. 🔗 Ссылка: *клик* @pythonl

У вас была ситуация, когда вы открываете новый проект или библиотеку и пытаетесь разобраться в коде? Если в этом проекте испо
У вас была ситуация, когда вы открываете новый проект или библиотеку и пытаетесь разобраться в коде?  Если в этом проекте используются аннотации типов - вы справитесь с этой задачей намного быстрее. Также на уроке рассмотрим библиотеку pydantic, которая позволяет вывести на новый уровень работу с данными в Python. Узнайте, как эффективно реализовать интернационализацию и локализацию в Spring-приложениях. ⏺ 26 февраля в 20:00 МСК Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Python для аналитики» от Otus.  Ссылка на регистрацию: https://otus.pw/y1jh/ #реклама О рекламодателе

🖥 glom — это библиотека Python, предназначенная для упрощения доступа и преобразования вложенных структур данных! Она предос
🖥 glom — это библиотека Python, предназначенная для упрощения доступа и преобразования вложенных структур данных! Она предоставляет декларативный подход к извлечению и модификации данных, позволяя разработчикам эффективно работать с комплексными иерархиями объектов и коллекций. 🔐 Лицензия: BSD-3-Clause 🖥 Github @pythonl

⚡ Data Fusion 2025 — главное событие весны для специалистов по работе с данными в пятый раз соберет на своей площадке более 2
Data Fusion 2025 — главное событие весны для специалистов по работе с данными в пятый раз соберет на своей площадке более 250 экспертов. Вас ждет: • Два дня практических кейсов, 14 треков и 70+ сессий, посвященных передовым исследованиям в области больших данных и технологий AI • Кейс-стади о применении ML в различных сферах бизнеса от финтеха и промышленности до медицины • Экспертиза от ученых, бизнес-лидеров и представителей государства. 📅 16-17 апреля 📍 Москва, технологический кластер «Ломоносов» Не упустите шанс узнать о главных трендах в AI и задать вопросы лидерам индустрии. Участие бесплатное. Регистрация уже открытаhttps://data-fusion.ru/ #AI #ML #BigData #DataFusion #DataScience #IT *IT-информационные технологии *AI-искусственный интеллект *DS-наука о методах анализа данных. *Нетворкинг-полезные связи *Воркшоп-практическое обучение

🖥 FastSQLA — это асинхронное расширение для SQLAlchemy версии 2.0 и выше, разработанное для интеграции с FastAPI! Оно предос
🖥 FastSQLA — это асинхронное расширение для SQLAlchemy версии 2.0 и выше, разработанное для интеграции с FastAPI! Оно предоставляет готовые шаблоны, поддержку SQLModel и встроенную пагинацию, упрощая настройку и управление асинхронными соединениями с реляционными базами данных. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

У вас была ситуация, когда вы открываете новый проект или библиотеку и пытаетесь разобраться в коде? Если в этом проекте испо
У вас была ситуация, когда вы открываете новый проект или библиотеку и пытаетесь разобраться в коде?  Если в этом проекте используются аннотации типов - вы справитесь с этой задачей намного быстрее. Также на уроке рассмотрим библиотеку pydantic, которая позволяет вывести на новый уровень работу с данными в Python. Узнайте, как эффективно реализовать интернационализацию и локализацию в Spring-приложениях. ⏺ 26 февраля в 20:00 МСК Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Python для аналитики» от Otus.  Ссылка на регистрацию: https://otus.pw/y1jh/ #реклама О рекламодателе

🖥 PyQuery — это библиотека на языке Python, позволяющая манипулировать и извлекать данные из HTML и XML документов с использ
🖥 PyQuery — это библиотека на языке Python, позволяющая манипулировать и извлекать данные из HTML и XML документов с использованием синтаксиса, похожего на jQuery! 🌟 Она предоставляет удобный API для выборки элементов с помощью CSS-селекторов и их последующей обработки. PyQuery построена на основе lxml, что обеспечивает быструю и эффективную работу с XML и HTML. 🖥 Github @pythonl