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 59 891 subscribers, ranking 2 212 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 59 891 subscribers.

According to the latest data from 18 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -532 over the last 30 days and by -13 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.63%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.23% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 5 167 views. Within the first day, a publication typically gains 1 933 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 29.
  • 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 19 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.

59 891
Subscribers
-1324 hours
-1007 days
-53230 days
Posts Archive
SmartDev - первая технологическая конференция Сбера для разработчиков ⏰ 20 мая | Онлайн Первая техно-конференция от Сбера для
SmartDev - первая технологическая конференция Сбера для разработчиков ⏰ 20 мая | Онлайн Первая техно-конференция от Сбера для разработчиков. Шесть параллельных стримов, топовые международные спикеры. Dev to dev. На стриме от SmartMarket вы узнаете, как каждый из вас может создавать навыки для виртуальных ассистентов Салют, как подключать к ним монетизацию и выходить со своими товарами, услугами и идеями на многомиллионную аудиторию Сбера. Обсудим темы: - новые типы приложений для разработки навыков виртуальных ассистентов семейства Салют Native Apps и Canvas Apps с возможностью интеграции в СберБанк Онлайн, а также сервисы Platform V для back-end разработки; - презентация SmartServices для разработчиков навыков; - SmartNLP — погружение в NLP/NLU технологии будущего и др. Участие бесплатное, по предварительной регистрации на сайте конференции До встречи в прямом эфире! ✊

Что входит в must-have умения специалиста Машинного обучения? 11 мая Дмитрий Сергеев, Senior Data Scientist в Oura, расскажет
Что входит в must-have умения специалиста Машинного обучения? 11 мая Дмитрий Сергеев, Senior Data Scientist в Oura, расскажет, на какие навыки обращают внимание работодатели и как их тренировать. Дмитрий поделится своим опытом и проведет обзор рынка вакансий в Data Science. Также вы познакомитесь с программой и особенностями онлайн-курса «Machine Learning. Professional», форматом обучения OTUS и сможете задать свои вопросы эксперту. Ждем тех, кто уже начал осваиваться в Data Science и хочет получить знания, необходимые Middle специалисту. Для участия регистрируйтесь на вебинар https://otus.pw/1ULc/

Detecting Fraudulent Transactions in a Streaming App using Kafka in Python https://www.thepythoncode.com/article/detect-fraud
Detecting Fraudulent Transactions in a Streaming App using Kafka in Python https://www.thepythoncode.com/article/detect-fraudulent-transactions-with-apache-kafka-in-python @pythonl

🔥 Практический анализ данных c Pandas, 2-е издание @machinelearning_ru

Slicing In Python (Comprehensive Tutotial) https://likegeeks.com/slicing-in-python/ @pythonl
Slicing In Python (Comprehensive Tutotial) https://likegeeks.com/slicing-in-python/ @pythonl

Spring Boot and Flask Microservice @pythonl
Spring Boot and Flask Microservice @pythonl

The hidden performance overhead of Python C extensions https://pythonspeed.com/articles/python-extension-performance/ @python
The hidden performance overhead of Python C extensions https://pythonspeed.com/articles/python-extension-performance/ @pythonl

Какие требования предъявляют работодатели к специалистам Machine learning на Middle+ уровне? 5 мая Дмитрием Сергеевым, Senior
Какие требования предъявляют работодатели к специалистам Machine learning на Middle+ уровне? 5 мая Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura, проведет обзор рынка вакансий Data Science для специалистов с опытом и поделится карьерными инсайтами. Вы узнаете ,какие навыки и технологии понадобятся для карьерного роста и познакомитесь с программой онлайн-курсов «Machine Learning. Advanced». Как подготовиться к встрече? Пройдите вступительный тест, чтобы оценить свой уровень знаний и сложность курса. Зарегистрируйтесь, чтобы участвовать в трансляции и задать свои вопросы эксперту https://otus.pw/5d3b/

How to use the Pyspark flatMap() function in Python? https://www.pythonpool.com/python-flatmap/ @pythonl
How to use the Pyspark flatMap() function in Python? https://www.pythonpool.com/python-flatmap/ @pythonl

3 Proven Ways to Convert ASCII to String in Python https://www.pythonpool.com/python-ascii-to-string @pythonl
3 Proven Ways to Convert ASCII to String in Python https://www.pythonpool.com/python-ascii-to-string @pythonl