Python/ django

Open in Telegram

по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM

Network:Machinelearning Russia10 243 Technologies & Applications2 216...

📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django

Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 59 934 subscribers, ranking 2 216 in the Technologies & Applications category and 10 243 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 59 934 subscribers.

According to the latest data from 15 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -583 over the last 30 days and by -23 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.35%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.13% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 4 404 views. Within the first day, a publication typically gains 1 878 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 22.
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 16 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.

59 934

Subscribers

-2324 hours

-1107 days

-58330 days

4 404

Post views

~ 1 87824 hours

~ 2 38348 hours

7.35%

Engagement rate

~ 1

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

59 934

🔥 Threading in Python: The Complete Guide https://superfastpython.com/threading-in-python/ @pythonl

59 934

🌠 How to Add a Title to Seaborn Plots https://itsmycode.com/how-to-add-a-title-to-seaborn-plots/ @pythonl

59 934

В интернете множество достойных курсов по машинному обучению. Знаете, не длинные курсы на год, а понятный блок из небольшого числа занятий, чтобы получить hard-skills. Как авторы курсов по классическому ML, мы проходили сами множество разных готовых курсов с лекциями. Top-3 по качеству подачи материала и структуре: — курс Эндрю Ына на Coursera для нулёвых, — Юры Кашницкого mlcourse.ai для тех, кто уже проходил курсы по Python и не совсем нулевый, — и Intro to Machine Learning with PyTorch от Udacity. Однако, все три курса — это видеозаписи; первый курс отправляет практиковаться на Matlab, что сейчас редко используется дата-саентистами, второй — довольно сложный для новичков, а третий стоит USD400 в месяц. 🚀 Для новичка в ML возможность попасть на живой курс к практикующему специалисту, который в то же время и преподаватель, и ментор, это лучшее, что вы можете сделать сейчас для погружения в ML. Мы хотим пригласить слушателей на поток интенсива по классическому машинному обучению для мини-групп, который стартовал сегодня, можно успеть присоединиться! В программе живые лекции опытных преподавателей по машинному обучению Давида Дале, NLP-инженера Skoltech/ШАД, и Татьяны Гайнцевой, AI-сайнтиста из Phillips/DLSchool (подойдет, если вы знаете синтаксис Python и проходили математику в вузе — у нас два разных потока для разработчиков и менеджеров). 📌 Подробней: https://maths-h.com/ru/machine-learning?utm_source=telegram&utm_campaign=pythonch

59 934

Repost from Python tests

result of code?

Anonymous voting

59 934

Repost from Python tests

@python_testit

59 934

How to enable CORS on Django REST Framework? https://itsmycode.com/enable-cors-on-django-rest-framework/ @Django_pythonl

59 934

Учить Python и другие языки программирования полезно и интересно, но еще интереснее может быть наблюдать за тем, как программисты создают свою IT-компанию. В канале «Программисты делают бизнес» основатели и ведущие сотрудники KTS рассказывают про будни компании, проблемы, с которыми они сталкиваются, и делятся своими мыслями и советами. Если вам интересно в онлайне следить за тем, как создается IT-компания, подписывайтесь!

59 934

Python List pop() https://itsmycode.com/python-list-pop/ @pythonl

59 934

🔎 Debugging Python Code Is Like Detective Work — Let’s Investigate https://thepythoncodingbook.com/2022/04/17/debugging-python-code-is-like-detective-work-lets-investigate/ @pythonl

59 934

💻 Measuring memory usage in Python: it’s tricky! https://pythonspeed.com/articles/numpy-memory-footprint/ @pythonl

59 934

Python пришел в телеграм! Python — второй по популярности язык в мире. Он очень универсален: можно писать сайты, а можно искусственный интеллект. Теперь у Python есть русскоязычный канал. Это первоисточник всего, что появляется в платных курсах и остальных ресурсах. Стоит подписаться!

59 934

Guide to Python's append() Function https://stackabuse.com/guide-to-pythons-append-function/ @pythonl

59 934

Guide to Dictionaries in Python https://stackabuse.com/python-dictionary-tutorial/ @pythonl

59 934

Revisiting Rock Paper Scissors in Python https://davidamos.dev/revisiting-rock-paper-scissors-in-python/ @pythonl

59 934

Repost from Python RU

Подсчет наиболее часто встречающихся элементов в итерируемом объекте Python Статья @pro_python_code

59 934

Running minor tasks with a simple job system in Django https://nessuent.xyz/posts/2022-03-26_Django_jobs.html @pythonl

59 934

Repost from Python RU

📹 Скачиваем видео с YouTube Читать @pro_python_code

59 934

The Python Coding Book https://thepythoncodingbook.com/2022/04/10/understanding-two-point-perspective-drawing-using-python/ @pythonl

59 934

Natural syntax for units in Python https://aroberge.blogspot.com/2022/04/natural-syntax-for-units-in-python.html @pythonl

59 934

immers.cloud предлагает виртуальные серверы с посекундной тарификацией для решения задач искусственного интеллекта с видеокартами Tesla (V100, A10, T4) и RTX (2080Ti, 3090, 3080, A5000) от 29 ₽ в час. Список всех GPU-конфигураций и цены доступны по ссылке. Арендуйте мощные серверы с видеокартами Tesla V100 или RTX 3090 (и другие) на любой срок и с любым бюджетом. Тарификация посекундная, минимальная сумма пополнения баланса — 100 ₽. Оплата происходит только за фактическое время использования вычислительных ресурсов. В это непростое время, когда иностранные сервисы блокируют доступ к инфраструктуре, а отечественные облачные провайдеры повышают цены, мы решили зафиксировать цены на докризисном уровне и таким образом поддержать наших пользователей. Зарегистрируйтесь по ссылке и получите бонус +20% к первому платежу. Техническая поддержка доступна 24/7 — @immerscloudsupport