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 59 981 subscribers, ranking 2 205 in the Technologies & Applications category and 10 243 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 59 981 subscribers.

According to the latest data from 12 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -567 over the last 30 days and by -11 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.01%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.19% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 4 203 views. Within the first day, a publication typically gains 1 913 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 13 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.

59 981
Subscribers
-1124 hours
-1197 days
-56730 days
Posts Archive

ChatGpt - завел телеграм! Нейросеть пишет новостные статьи, решает задачи для университета, пишет код и отвечает на любые воп
ChatGpt - завел телеграм! Нейросеть пишет новостные статьи, решает задачи для университета, пишет код и отвечает на любые вопросы. Советуем посмотреть: Chatgpt

🔥 Хардкорный тест по Python от OTUS 🔥 🐍 Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Py
🔥 Хардкорный тест по Python от OTUS 🔥 🐍 Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Python Developer. Professional» 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ https://otus.pw/9kKq/ 💣 Пройдете тест и получите: ✔️ Живое общение с экспертами Python-сообщества ✔️ Лучшие открытые уроки прошлых наборов курса ✔️ Продвинутые темы и практика на «боевых» задачах уровня Middle+ ✔️ Скидку на прохождение онлайн курса «Python Developer. Professional»

💣 Собираетесь переходить в дата-инжиниринг? 🚀 Присоединяйтесь 7 февраля в 20:00 мск на открытый урок онлайн-курса «Data Eng
💣 Собираетесь переходить в дата-инжиниринг? 🚀 Присоединяйтесь 7 февраля в 20:00 мск на открытый урок онлайн-курса «Data Engineer» в OTUS. 🟠 Тема вебинара — Clickhouse vs. Greenplum. Какую MPP базу данных выбрать? ❇️ Вы узнаете: 🔸 Что такое MPP-БД на самом деле 🔸 Познакомитесь с различными представителями таких систем 🔸 Разберетесь, когда и в каких случаях стоит выбирать каждую из них 🔸 На практике изучите наглядные примеры работы БД Clickhouse и Greenplum 💻 Спикером выступит Алексей Железной, преподаватель курса и Data Engineer в компании Wildberries. 🔥 Пройдите вступительный тест, чтобы участвовать: https://otus.pw/8Z9j/

Frontender's notes - самый большой канал по фронту с актуальной инфой по HTML, CSS, JS, TypeScript, React, Node.js и развитию Soft-skills, а также разборы вопросов для интервью и подборка крутых статей c опытом релокации айтишников в другие страны. Вам сюда: 👉 @frontendnoteschannel А так же небольшой канал с англоязычными статьями @frontend_international В общем добро пожаловать!

Сегодня хочу порекомендовать вам канал Datalytics, посвященный анализу данных с помощью Python. Автор канала Алексей Макаров регулярно выкладывает полезные материалы по практическом применению Python для анализа данных и автоматизации рутины. В канале можно найти ссылки на статьи про подготовку и предобработку данных с помощью pandas, про визуализацию данных, использование пакетов для статистики, парсинга веб-сайтов, автоматизации собственных задач и многое другое. У канала также есть чат, в котором можно найти советчиков и единомышленников в сфере анализа данных.