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 59 836 subscribers, ranking 2 219 in the Technologies & Applications category and 10 249 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 59 836 subscribers.

According to the latest data from 21 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -518 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 8.80%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.51% 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 2 101 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 25.
  • 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 22 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.

59 836
Subscribers
-2324 hours
-1217 days
-51830 days
Posts Archive
Python Web Scraping — K. Jarmul, R. Lawson (en) @pythonl

Learning Python Network Programming @pythonl

📚 Pro Python @pythonl

Natural Language Processing with Python @datascienceiot

How to Build a Chatbot using Python and Flask, Twilio https://morioh.com/p/9a235fbe0517

How to process images in Python https://morioh.com/p/f469f74855f6

Math Adventures with Python — Peter Farrell (en) 2019 @datascienceiot

Python Tutorial | Python Functions and Functional Programming https://morioh.com/p/8a40c3345286

When to Use a List Comprehension in Python https://realpython.com/list-comprehension-python/

Python Community Interview With Al Sweigart https://realpython.com/interview-al-sweigart

🔥Заканчивается набор на Базовый и Продвинутый курсы по математике для Data Science. Пройдите вступительный тест и займите последние места со скидкой: https://otus.pw/zd8o/ 📌Базовый курс математики Для поступления на курс достаточно знать математику на школьном уровне. Вы освоите основные разделы математики, необходимые для успешной работы в Data Science: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику. После курса будете готовы к изучению машинного обучения либо к апгрейду в своей профессии. 📌Продвинутый курс математики Для поступления на курс нужно знать высшую математику на уровне 1-2 курса университета. Курс позволит поднять уровень по математике для решения задач в области машинного обучения любой сложности. Теория будет дополнена решением реальных кейсов: решение задачи регрессии, АБ-тестирование, работа над рекомендательной системой, использование метод опорных векторов и т. д. Делиться своей экспертизой будет преподаватель курса Пётр Лукьянченко (преподаватель ВШЭ по высшей математике с опытом более 10 лет, работал в Lamoda на должности Team Lead Analytics) и другие. ☝🏻Курсы подходят для аналитиков, разработчиков и всех, кто хочет развиваться в сфере Data Science: https://otus.pw/zd8o/

Python and PyQt: Building a GUI Desktop Calculator https://realpython.com/python-pyqt-gui-calculator/