Don't get caught by a cheater! Telemetrio finds and tags such channels 👉 If you want to see the tag, subscribe

Python/ django

Open in Telegram

по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM

Network: MachinelearningRussia10 292Technologies & Applications2 244...

📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django

Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 58 382 subscribers, ranking 2 244 in the Technologies & Applications category and 10 292 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 58 382 subscribers.

According to the latest data from 04 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -248 over the last 30 days and by -10 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.91%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.11% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 3 452 views. Within the first day, a publication typically gains 1 813 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 17.
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 @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fm...”

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 05 November, 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.

58 382

Subscribers

-1024 hours

-1547 days

-24830 days

3 452

Post views

~ 1 81324 hours

~ 2 26348 hours

5.91%

Engagement rate

~ 1

Posts per day

Ads index

Posts Archive

58 381

МИСиС и SkillFactory запускают онлайн-магистратуру «Науки о данных» Для тех, кто хочет построить успешную карьеру в области Data Science и Machine Learning. Приходите к нам, чтобы изучить: - Программирование на Python - Алгоритмы для машинного обучения - Современные методы решения инженерных задач - Инжиниринг данных и глубокое обучение - Моделирование и анализ бизнес-процессов - Выбор специализации в третьем семестре - Практика и стажировка от корпоративных партнеров программы И все это — онлайн. Материалы для обучения доступны на платформе 24/7. Вы можете сами выбрать группу с оптимальным временем практических занятий и семинаров. Гибкий график позволяет совмещать обучение с работой. За 2 года вы успеете погрузиться в IT-сферу, получить практический опыт в аналитике данных и обучении машин, собрать 7+ крутых проектов в портфолио. В конце обучения вас ждет диплом магистратуры МИСиС государственного образца. Подробнее о том, как будет проходить ваше обучение, узнайте на сайте программы: https://u.to/wdKDGw

58 381

🔘 The mmap() copy-on-write trick: reducing memory usage of array copies https://pythonspeed.com/articles/reduce-memory-array-copies/ @pythonl

58 381

✅ Хотим обратить ваше внимание на полезный telegram-канал для обучения высокоуровневому языку программирования Python На канале ежедневно публикуются задачи по Python и Machine Learning: алгоритмы, функции, классы, регулярные выражения, итераторы, генераторы, ООП, исключения, numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, TensorFlow и многое другое! ✔️Станьте специалистом по Python вместе с каналом "Задачи по Python и машинному обучению"

58 381

🔍 Variables and Constants in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/variables-and-constants-in-python @pythonl

58 381

Рекомендательные системы сегодня встречаются повсеместно: рекомендация фильмов и музыки, персональное формирование ленты в соц. сетях, предложения онлайн магазинов и многие другие. Но знаете ли вы как они устроены и какие алгоритмы скрываются под их капотом? 17 августа в OTUS пройдет demo-занятие в рамках продвинутого онлайн-курса «Machine Learning Advanced». На занятии с преподавателем Марией Тихоновой, Senior Data Scientist в Сбер, вы обсудите несколько классических подходов к построению рекомендательных систем и реализуете один из них своими руками. Поговорите о готовых инструментах, которые позволяют создать рекомендашку всего в пару строк кода. А что порекомендует ваша рекомендательная система? Приходите и узнаете! https://otus.pw/ZcYK/

58 381

Using Feedparser in Python https://www.pythonforbeginners.com/feedparser/using-feedparser-in-python @pythonl

58 381

NumPy views: saving memory, leaking memory, and subtle bugs https://pythonspeed.com/articles/numpy-memory-views/ @pythonl

58 381

PyTorch Pocket Reference (2021) 📖 Book @pythonlbooks

58 381

Python Program to Illustrate Different Set Operations https://www.programiz.com/python-programming/examples/set-operation @pythonl

58 381

🔝 Classes in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/classes-in-python @pythonl

58 381

📱 Python Program to Compute all the Permutation of the String https://www.programiz.com/python-programming/examples/permutation-of-string @pythonl

58 381

https://t.me/pro_python_code - Python RU

58 381

🐍 Python Program to Check If Two Strings are Anagram https://www.programiz.com/python-programming/examples/anagram @pythonl

58 381

Supporting Multiple Languages in Django https://testdriven.io/blog/multiple-languages-in-django/ @pythonl

58 381

How to Join/Concatenate/Append Strings in Python https://stackabuse.com/how-to-join-concatenate-append-strings-in-python @pythonl

58 381

The Unknown Features of Python's Operator Module https://dev.to/martinheinz/the-unknown-features-of-python-s-operator-module-23p4 @pythonl

58 381

How To Calculate Stocks Support And Resistance Using Clustering https://www.nbshare.io/notebook/190163492/How-To-Calculate-Stocks-Support-And-Resistance-Using-Clustering/ @pythonl

58 381

Map and Filter in Python https://www.pythonmorsels.com/topics/map-and-filter-python/ @pythonl

58 381

Your First Steps With Django: Set Up a Django Project https://realpython.com/django-setup/ @pythonl

58 381

K-Means Clusternig Example with Python and Scikit-learn https://morioh.com/p/aac257bf2d4c Code: https://github.com/Peyxw/Unsupervised-Machine-Learning @pythonl