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 59 957 subscribers, ranking 2 213 in the Technologies & Applications category and 10 240 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 59 957 subscribers.

According to the latest data from 13 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -565 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 7.12%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.12% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 4 271 views. Within the first day, a publication typically gains 1 872 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 14 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.

59 957
Subscribers
-1324 hours
-1107 days
-56530 days
Posts Archive
⏱ Unofficial TikTok API api wrapper for TikTok.com in python. pip install TikTokApi python -m playwright install ⚙️ Github 📄
Unofficial TikTok API api wrapper for TikTok.com in python. pip install TikTokApi python -m playwright install ⚙️ Github 📄 Docs @pythonl

🔥 Полезнейшая Подборка каналов 🐍 Python @pro_python_code – погружение в python @python_job_interview – подготовка к Python собеседованию @python_testit тесты на python @pythonlbooks - книги Python @Django_pythonl django @python_djangojobs - работа Python 🦾 Machine learning @ai_machinelearning_big_data – все о машинном обучении @data_analysis_ml – все о анализе данных. @machinelearning_ru – машинное обучении на русском от новичка до профессионала. @machinelearning_interview – подготовка к собеседования Data Science @datascienceiot – бесплатные книги Machine learning @ArtificialIntelligencedl – канал о искусственном интеллекте @neural – все о нейронных сетях @machinee_learning – чат о машинном обучении @datascienceml_jobs - работа ds, ml ☕️ Java @javatg - Java для програмистов @javachats Java чат @java_library - книги Java @android_its Android разработка @java_quizes - тесты Java @Java_workit - работа Java @progersit - шпаргалки ит 💡 Javascript / front @javascriptv - javascript изучение @about_javascript - javascript продвинутый @JavaScript_testit -тесты JS @htmlcssjavas - web @hashdev - web разработка 🦫 Golang @golang_interview - вопросы и ответы с собеседований по Go. Для всех уровней разработчиков. @Golang_google - go для разработчиков @golangtests - тесты и задачи GO @golangl - чат Golang @GolangJobsit - вакансии и работа GO @golang_jobsgo - чат вакансий @golang_books - книги Golang @golang_speak - обсуждение задач Go 🐧 Linux @inux_kal - чат kali linux @inuxkalii - linux kali @linux_read - книги linux 👷‍♂️ IT работа @hr_itwork - ит-ваканнсии 🔋 SQL @sqlhub - базы данных @chat_sql - базы данных чат 🤡It memes @memes_prog - ит-мемы ⚙️ Rust @rust_code - язык программирования rust @rust_chats - чат rust #️⃣ c# c++ @csharp_ci - c# c++кодинг @csharp_cplus чат 📓 Книги @programming_books_it @datascienceiot @pythonlbooks @golang_books @frontendbooksit @progersit @linux_read @java_library

🦾 peewee Peewee is a simple and small ORM. It has few (but expressive) concepts, making it easy to learn and intuitive to us
🦾 peewee Peewee is a simple and small ORM. It has few (but expressive) concepts, making it easy to learn and intuitive to use. ⚙️ Github 🗒 Docs @pythonl

🚀 Django + htmx patterns ⚙️ Github 📄 Instructions @pythonl
🚀 Django + htmx patterns ⚙️ Github 📄 Instructions @pythonl

«Kubernetes для разработчиков» в Слёрме Старт курса — 15 сентября. Программа составлена специально под задачи разработчиков:
«Kubernetes для разработчиков» в Слёрме Старт курса — 15 сентября. Программа составлена специально под задачи разработчиков: мы убрали все «админские» темы и добавили то, что нужно для задач разработки. Зачем нужен курс? Чтобы знать, что делать, когда админы говорят: «Вот тебе кластер, работай тут». Погрузиться в Kubernetes, понять, как с ним взаимодействовать разработчику и какие у него есть возможности кроме запуска контейнера с приложением в кластере. Курс знакомит с базовыми абстракциями k8s и устройством кластера, объясняет, как запускать приложения в кластере. Учимся конфигурировать своё приложение в Kubernetes, хранить данные и конфиги в нужных местах, выполнять миграции в базе данных для приложения, использовать Helm. Спикеры рассказывают, какие существуют практики и какие из них стоит применять. Рассматриваем особенности языков программирования при запуске в Kubernetes (Java, Python, Go) Все уроки записаны в 2022 году, программа обновлена и дополнена. 🗣Спикеры: Марсель Ибраев (System Engineer, G42 Cloud); Павел Селиванов (архитектор, Yandex Cloud). Записаться на курс: https://slurm.club/3BpdeiA

📡 A mock object is meant to simulate any API for the purposes of testing. https://www.pythondoeswhat.com/ @pythonl
📡 A mock object is meant to simulate any API for the purposes of testing. https://www.pythondoeswhat.com/ @pythonl

🔘 ZeroIntensity/pointers.py Bringing the hell of pointers to Python. python3 -m pip install -U pointers.py ⚙️ Github 📄 Docs
🔘 ZeroIntensity/pointers.py Bringing the hell of pointers to Python. python3 -m pip install -U pointers.py ⚙️ Github 📄 Docs @pythonl

Есть 2 способа выучить Python: 1. Платить за дорогие курсы и втыкать в обучающие ролики на ютубе. Напичкать себя теорией, но
Есть 2 способа выучить Python: 1. Платить за дорогие курсы и втыкать в обучающие ролики на ютубе. Напичкать себя теорией, но так и не научиться кодить. 2. Читать канал Python Teacher. Здесь вы в коротких постах впитаете все алгоритмы, освоите разные библиотеки и фишки языка. А это уже заявочка на хорошую работу. Много реальных примеров и готового кода, переходи и прокачивай скиллы! @python_teacher

🦾 Authentik authentik is an open-source Identity Provider focused on flexibility and versatility. ⚙️ Github 📄 Docs @pythonl
🦾 Authentik authentik is an open-source Identity Provider focused on flexibility and versatility. ⚙️ Github 📄 Docs @pythonl

15 сентября устраиваемся перед мониторами поудобнее на вебинаре «Антипаттерны проектирования» Расскажем о часто встречающихся
15 сентября устраиваемся перед мониторами поудобнее на вебинаре «Антипаттерны проектирования» Расскажем о часто встречающихся ошибках при проектировании приложений, к чему они приводят и как их избегать 🔥И! Разыграем среди участников 1 место на Premium-тариф курса Архитектура приложений Зарегистрироваться на встречу Что обсудим на вебинаре: ▪️Что такое антипаттерны, почему они существуют, зачем про них надо знать и как к ним относиться. ▪️Антипаттерны «Инверсия абстракции» и «Большой комок грязи»: расскажем про примеры из жизни и что с этим делать. ▪️Нарушение архитектурных границ: чем это грозит и как обнаружить на раннем этапе. ▪️Vendor-lock-in, Cover Your ASSets и The Shiny Nickel. ▪️Плохие практики передачи данных через архитектурные границы. Спикеры: Александр Вагнер, Solution Architect & co-founder в TorrowTechnologies Егор Лукьянов, Software Architect / Teamlead в ISG Neuro Чтобы не забыть о вебинаре: зарегистрируйся и добавь событие в календарь

15 сентября устраиваемся перед мониторами поудобнее на вебинаре «Антипаттерны проектирования» Расскажем о часто встречающихся
15 сентября устраиваемся перед мониторами поудобнее на вебинаре «Антипаттерны проектирования» Расскажем о часто встречающихся ошибках при проектировании приложений, к чему они приводят и как их избегать 🔥И! Разыграем среди участников 1 место на Premium-тариф курса Архитектура приложений Зарегистрироваться на встречу Что обсудим на вебинаре: ▪️Что такое антипаттерны, почему они существуют, зачем про них надо знать и как к ним относиться. ▪️Антипаттерны «Инверсия абстракции» и «Большой комок грязи»: расскажем про примеры из жизни и что с этим делать. ▪️Нарушение архитектурных границ: чем это грозит и как обнаружить на раннем этапе. ▪️Vendor-lock-in, Cover Your ASSets и The Shiny Nickel. ▪️Плохие практики передачи данных через архитектурные границы. Спикеры: Александр Вагнер, Solution Architect & co-founder в TorrowTechnologies Егор Лукьянов, Software Architect / Teamlead в ISG Neuro Чтобы не забыть о вебинаре: зарегистрируйся и добавь событие в календарь

🐸TTS is a library for advanced Text-to-Speech generation. It's built on the latest research ⚙️ Github 🦾 Sample @pythonl
🐸TTS is a library for advanced Text-to-Speech generation. It's built on the latest research ⚙️ Github 🦾 Sample @pythonl

⏳ Wall vs CPU time, or the cost of asyncio Tasks https://threeofwands.com/careful-with-tasks/ @pythonl
Wall vs CPU time, or the cost of asyncio Tasks https://threeofwands.com/careful-with-tasks/ @pythonl

What will be the output of the following code?
Anonymous voting

photo content

🏎 DeepSpeed DeepSpeed is an easy-to-use deep learning optimization software suite that enables unprecedented scale and speed
🏎 DeepSpeed DeepSpeed is an easy-to-use deep learning optimization software suite that enables unprecedented scale and speed for Deep Learning Training and Inference. 🦾 Github 💫 Getting Started @pythonl

🐉 Dragon Curve in Python Dragon curve fractal made with Python. git clone https://github.com/francofgp/dragon-curve cd dragon-curve/ 🦾 Github ➡️ Read @pythonl

⚡️Хотите профессионально справляться с задачами по машинному обучению? Обсудим алгоритмы для поиска аномалий в данных и применим на практике на открытом уроке курса «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера Сбера. ⚠️ Поиск аномалий и выброс (outliar detection) в данных — крайне востребованный навык в области ML Зарегистрируйтесь на бесплатный открытый урок «Out liar! Методы детекции аномалий в данных», 19 сентября в 18:00 мск 👉 РЕГИСТРАЦИЯ https://otus.pw/nSBH/ Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru