en
Feedback
Python/ django

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

Show more
MachinelearningNetwork:MachinelearningRussia10 246Technologies & Applications2 217

📈 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
Python/ django
Python/ django
59 876
How To Use Htmx In Django https://www.mattlayman.com/blog/2021/how-to-htmx-django/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Covariance and Correlation in Python https://stackabuse.com/covariance-and-correlation-in-python/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
How to create stunning visualizations using python from scratch https://www.kdnuggets.com/2021/02/stunning-visualizations-usi
How to create stunning visualizations using python from scratch https://www.kdnuggets.com/2021/02/stunning-visualizations-using-python.html @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876

Python/ django
Python/ django
59 876
Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приг
Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приготовили онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Познакомиться с курсом можно будет уже 15 февраля на демо-занятии «Multi-armed bandits для оптимизации AB тестирования». Вместе с Андреем Канашовым, Data Scientist в OMD OM GROUP, вы разберете один из самых простых, но эффективных вариантов применения обучения с подкреплением. Вы узнаете, как можно переформулировать задачу АБ тестирования в задачу байесовского вывода и получать результаты по тестам раньше, чем при классическом тестировании. Используйте демо-занятие, чтобы освоить новые навыки, познакомиться с преподавателем и оценить сложность курса. Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок https://otus.pw/Znh9/

Python/ django
Python/ django
59 876
Normalizing Images in PyTorch https://jbencook.com/pytorch-normalize/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Hands-On Python Guide to LAMA – An Automatic ML Model Creation Framework https://analyticsindiamag.com/hands-on-python-guide-
Hands-On Python Guide to LAMA – An Automatic ML Model Creation Framework https://analyticsindiamag.com/hands-on-python-guide-to-lama-an-automatic-ml-model-creation-framework/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
How to Create a To-Do List App using Django | Django Tutorial Tutorial: https://morioh.com/p/e1bedc10b786 Code: https://githu

Python/ django
Python/ django
59 876
Concurrent Task Execution in Python With Asyncio Is A Breeze https://hackernoon.com/concurrent-task-execution-in-python-with-

Python/ django
Python/ django
59 876
Awesome Python Awesome. A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources. https://github.com/vi
Awesome Python Awesome. A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources. https://github.com/vinta/awesome-python @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Speed Up Python Code https://www.loginradius.com/blog/async/speed-up-python-code/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Stochastic Gradient Descent Algorithm With Python and NumPy https://realpython.com/gradient-descent-algorithm-python @pythonl
Stochastic Gradient Descent Algorithm With Python and NumPy https://realpython.com/gradient-descent-algorithm-python @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
💣 Отошли от праздников и снова готовы учиться? Начните с бесплатных демо-уроков онлайн-курсов «DevOps практики и инструменты
💣 Отошли от праздников и снова готовы учиться? Начните с бесплатных демо-уроков онлайн-курсов «DevOps практики и инструменты» и «Golang Developer. Professional»: 📌«Go-каналы снаружи и внутри»: https://otus.pw/7wHH/ — Получите простую абстракцию в картинках для понимания принципов работы каналов. Узнаете, как каналы устроены на уровне языка. 📌«Prometheus: быстрый старт»: https://otus.pw/KyRD/ — Рассмотрите архитектуру Prometheus. Разберётесь, как система работает с метриками. Поймёте, как формировать алерты и события в системе. 🔥Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара!

Python/ django
Python/ django
59 876
Python Programming Challenge – Validate ISBN-10 Number https://compucademy.net/python-programming-challenge-validate-isbn-10-

Python/ django
Python/ django
59 876
Начните осваивать навыки Машинного обучения, которые нужны, чтобы решать задачи уровня Middle+ / Senior. 9 февраля ждем вас н
Начните осваивать навыки Машинного обучения, которые нужны, чтобы решать задачи уровня Middle+ / Senior. 9 февраля ждем вас на демо-занятии «Извлечение признаков из временных рядов». Если на минутку представить, что временной ряд чем-то похож на аудиосигнал — вам откроется чудесный мир новых способов генерации признаков из сферы обработки сигналов. Вместе с преподавателем Дмитрием Сергеевым вы посмотрите, как дополнительные признаки улучшают качество моделей, научитесь пользоваться автоматической генерацией в библиотеках tsfresh и tsfel и решите задачку распознавания активности по данным акселерометра мобильного телефона. Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Это возможность оценить сложность программы и познакомиться с преподавателем. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/nFbA/

Python/ django
Python/ django
59 876
Integrating MongoDB with Flask Using Flask-PyMongo https://stackabuse.com/integrating-mongodb-with-flask-using-flask-pymongo/

Python/ django
Python/ django
59 876
Seaborn Box Plot - Tutorial and Examples https://stackabuse.com/seaborn-box-plot-tutorial-and-examples/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Sending emails using Python https://www.journaldev.com/48114/send-emails-using-python-yagmail-module @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Python's key:value hash type https://www.mfitzp.com/article/python-dictionaries/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876