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 59 880 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
Run Python in Docker: Hosting a Python Script on Docker https://www.journaldev.com/46365/run-python-in-docker @pythonl

Junior Objects is a new book recently written by Yegor Bugayenko, the author of Elegant Objects — a very provocative and very
Junior Objects is a new book recently written by Yegor Bugayenko, the author of Elegant Objects — a very provocative and very popular book about object-oriented programming. The book is not only for junior programmers. It covers the entire domain of software development, from choosing the right laptop to designing your architecture in UML. Everything you need to know in order to boost your career from a beginner to a senior engineer with six-figure salary. Join Yegor's telegram channel to learn more: @yegor256news

How to use Serializers in the Django Python web framework. https://opensource.com/article/20/11/django-rest-framework-serializers @Django_pythonl

Хотите всего за 5 месяцев поднять свой уровень владения ML до Middle/Senior? Поступайте на онлайн-курс «Machine Learning. Adv
Хотите всего за 5 месяцев поднять свой уровень владения ML до Middle/Senior? Поступайте на онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Помимо теории там вас ждут реальные кейсы с практики и отдельный модуль, посвящённый работе в production. Старт 14 декабря. Черная Пятница близко! Пройдите тест и получите скидку 25% : https://otus.pw/EpxR/

Split Your Dataset With scikit-learn's train_test_split() https://realpython.com/train-test-split-python-data/ @pythonl

Scrape Structured Data with Python and Extruct https://hackersandslackers.com/scrape-metadata-json-ld/ @pythonl

AgroCode 2020 – главный агрокодинг страны от Россельхозбанка. Теперь онлайн! За 40 часов участникам предстоит решить шесть задач от таких компаний, как Accenture, DigitalAgro, Intterra, а также от Центра интеллектуального сельского хозяйства РАН. Призовой фонд — 1,37 млн рублей. Прием заявок — до 3 декабря на сайте https://agro-code.ru/

Advanced Python Development (2020) @pythonlbooks

Python OpenCV – Guide to Image Processing for AI/ML https://morioh.com/p/259873bba1c0

Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения? Начните получать новые знания уже 25 ноября с демо-занятия «Кластеризац
Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения? Начните получать новые знания уже 25 ноября с демо-занятия «Кластеризация временных рядов». Вместе с Дмитрием Сергеевым вы познакомитесь с интереснейшей задачей, которую можно прикрутить к временным рядам. Вы выясните, можно ли найти похожие друг на друга по динамике финансовые активы на бирже и как сгруппировать пользователей по их поведению. Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Программа рассчитана на специалистов с опытом в Data Science. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/6Hfj/

Python and PyQt: Creating Menus, Toolbars, and Status Bars https://realpython.com/python-menus-toolbars/ @pythonl

Django forms with Ajax | How to use ajax in django https://www.youtube.com/watch?v=C4fr3SCqgJQ @Django_pythonl