es
Feedback
Python/ django

Python/ django

Ir al canal en Telegram

📈 Análisis del canal de Telegram Python/ django

El canal Python/ django (@pythonl) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 59 880 suscriptores, ocupando la posición 2 217 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 246 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 59 880 suscriptores.

Según los últimos datos del 19 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -528, y en las últimas 24 horas de -22, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.80%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.22% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 5 267 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 930 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 28.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, claude, контекст, архитектура, api.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fmxm...

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 20 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.

59 880
Suscriptores
-2224 horas
-1117 días
-52830 días
Archivo de publicaciones

Filtering DataFrames with the .query() method in Pandas https://jbencook.com/pandas-query/ @pythonl
Filtering DataFrames with the .query() method in Pandas https://jbencook.com/pandas-query/ @pythonl

Dive Into Algorithms: A Pythonic Adventure for the Intrepid Beginner (2021) @pythonlbooks

Efficiently Cleaning Text with Pandas https://pbpython.com/text-cleaning.html @pythonl
Efficiently Cleaning Text with Pandas https://pbpython.com/text-cleaning.html @pythonl

Задача, которая не ограничит твою фантазию — создай полезный lifestyle-смартап на платформе SmartMarket. Присоединяйся к онла
Задача, которая не ограничит твою фантазию — создай полезный lifestyle-смартап на платформе SmartMarket. Присоединяйся к онлайн-хакатону SberCode и прими участие в борьбе за 1 000 000 рублей. Подать заявку можно до 21 февраля на сайте sbercode.tech/sber-devices

Как профессиональные Data Engineer работают с моделями ML? Приглашаем вас перенять экспертный опыт 11 февраля на демо-занятии
Как профессиональные Data Engineer работают с моделями ML? Приглашаем вас перенять экспертный опыт 11 февраля на демо-занятии «ML в Spark». Вместе с Вадимом Заигриным, Software Engineering Team Lead в Teradata, вы за 2 часа разберете особенности ML в Spark, рассмотрите процесс разработки моделей, научитесь переводить обученные модели в production. Демо-урок входит в программу онлайн-курса «Data Engineer». Для регистрации и участия в вебинаре, пройдите вступительный тест https://otus.pw/7g4e/

4 Ways to Draw a Rectangle in Matplotlib https://www.pythonpool.com/matplotlib-draw-rectangle @pythonl
4 Ways to Draw a Rectangle in Matplotlib https://www.pythonpool.com/matplotlib-draw-rectangle @pythonl

Nested Classes in Python Explained with Examples https://www.pythonpool.com/nested-classes-python/ @pythonl
Nested Classes in Python Explained with Examples https://www.pythonpool.com/nested-classes-python/ @pythonl

SberCode – 4 трека и 60 команд в финале, которые сразятся за призовой фонд в 1 млн рублей. Партнеры онлайн-хакатона – Sber AR
SberCode – 4 трека и 60 команд в финале, которые сразятся за призовой фонд в 1 млн рублей. Партнеры онлайн-хакатона – Sber AR/VR Lab, HR Sber, SberCloud и SberDevices – представляют рынку 4 задачи по созданию новых технологических продуктов и сервисов. Подать заявку и узнать больше деталей о задачах можно до 21 февраля на сайте sbercode.tech