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 245 Technologies & Applications2 215...

📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django

Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 59 935 subscribers, ranking 2 215 in the Technologies & Applications category and 10 245 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 59 935 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.

59 935

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

59 935

Number of Lines in a File in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/number-of-lines-in-a-file-in-python @pythonl

59 935

Dockerizing Django with Postgres, Gunicorn, and Nginx https://testdriven.io/blog/dockerizing-django-with-postgres-gunicorn-and-nginx/ @pythonl

59 935

Socket Programming in Python https://realpython.com/python-sockets/ @pythonl

59 935

📝 Correcting Text Orientation with Tesseract and Python https://pyimagesearch.com/2022/01/31/correcting-text-orientation-with-tesseract-and-python/ @pythonl

59 935

result of code?

Anonymous voting

59 935

@python_testit

59 935

Repeat Each Element in a List in Python https://www.pythonforbeginners.com/lists/repeat-each-element-in-a-list-in-python @pythonl

59 935

📨 Convert String to Datetime in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/convert-string-to-datetime-in-python @pythonl

59 935

✈️ Providing Multiple Constructors in Your Python Classes https://realpython.com/python-multiple-constructors/ @pythonl

59 935

🎯 Image Super Resolution - PyImageSearch https://pyimagesearch.com/2022/02/14/image-super-resolution/ @pythonl

59 935

🎯 Image Super Resolution - PyImageSearch https://pyimagesearch.com/2022/02/14/image-super-resolution/ @pythonl

59 935

Python's zipfile: Manipulate Your ZIP Files Efficiently https://realpython.com/python-zipfile/ @pythonl

59 935

https://t.me/ai_machinelearning_big_data - top ml channel https://t.me/pythonl - python https://t.me/ArtificialIntelligencedl - ai https://t.me/pythonlbooks - python books https://t.me/javascriptv - javascript channel https://t.me/Golang_google - Go channel https://t.me/neural - neural nets https://t.me/hashdev - web development https://t.me/htmlcssjavas - web https://t.me/hr_itwork - jobs https://t.me/programming_books_it - it books https://t.me/tensorflowblog - tensorflow https://t.me/Django_pythonl- django https://t.me/linux_kal - kali linux https://t.me/machinee_learning - ml chat https://t.me/linuxkalii - linux chat https://t.me/pro_python_code - learn python https://t.me/machinelearning_ru - ml ru https://t.me/python_testit - python tests https://t.me/csharp_ci- c# https://t.me/Machinelearningtest - machine learning test https://t.me/python_testit - python tests

59 935

Repeat Elements of a List in Python https://www.pythonforbeginners.com/lists/repeat-elements-of-a-list-in-python @pythonl

59 935

🔥 Faster Python calculations with Numba: 2 lines of code, 13× speed-up https://pythonspeed.com/articles/numba-faster-python/ @pythonl

59 935

Remove Commas From String in Python https://www.pythonforbeginners.com/strings/remove-commas-from-string-in-python @pythonl

59 935

How to Write SQL in Native Python https://www.kdnuggets.com/2022/02/easy-sql-native-python.html @pythonl

59 935

Хотите развиваться в области Data Science? Сделайте первые шаги на открытом уроке «Natural language processing: как компьютер общается с людьми» 16 февраля в 18:00. Тексты встречаются в огромном числе Data Science задач: чат-ботах, голосовых ассистентах или поисковиках. Мария Тихонова, Senior Data Scientist в Сбере, расскажет о принципах их работы и главных трендах в обработке естественного языка. Demo-занятие пройдет в рамках онлайн-курса «Machine Learning. Professional». Пройдите вступительный тест, чтобы оценить свой уровень подготовки и зарегистрироваться https://otus.pw/3pQf/

59 935

The Correct Way to Overload Functions in Python https://martinheinz.dev/blog/50 @pythonl

59 935

21 февраля Яндекс.Практикум запускает бесплатную Школу наставников. Школа наставников — это хорошая возможность развить софт-скиллы, научиться делиться знаниями с командой и подтвердить экспертность в своей области. Она проходит в формате онлайн-занятий. Всего будет 5 уроков, которые будут проходить два раза в неделю по вечерам. Наставник в Практикуме — это опытный специалист, который передаёт свои знания студентам, помогает учиться и справляться с трудностями. Наставничество можно совмещать с основной работой, оно занимает от 6 до 15 часов в неделю. Вознаграждение — от 35 до 50 тысяч рублей в зависимости от курса и потраченного времени. Сейчас ищем наставников в сферах: аналитика данных и Data Science, тестирование, веб-разработка, разработка на Java, Python, С++, Go, дизайн и управление. Подать заявку желательно до 14 февраля, чтобы успеть выполнить тестовое задание: https://clck.ru/auikx