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Python/ django

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📈 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 58 382 suscriptores, ocupando la posición 2 244 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 292 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 58 382 suscriptores.

Según los últimos datos del 04 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -248, y en las últimas 24 horas de -10, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.91%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.11% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 452 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 813 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 17.
  • 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 @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fm...”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 05 noviembre, 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.

58 382
Suscriptores
-1024 horas
-1547 días
-24830 días
Archivo de publicaciones
The most important concepts and features of scaPy: Advanced NLP in Python https://www.datacamp.com/community/blog/spacy-cheatsheet

Python Face Recognition Tutorial https://www.youtube.com/watch?v=QSTnwsZj2yc

How to Calculate Precision, Recall, F1, and More for Deep Learning Models https://machinelearningmastery.com/how-to-calculate-precision-recall-f1-and-more-for-deep-learning-models/

Data Science with Python explained An overview of using Python for data science including Numpy, Scipy, pandas, Scikit-Learn, XGBoost, TensorFlow and Keras https://towardsdatascience.com/data-science-with-python-explained-9333b7cef747

Complete Python Tutorial for Beginners | Learn Python from Scratch | Python Training https://www.youtube.com/watch?v=4_6CHpzwljQ

10 Python Tips and Tricks For Writing Better Code https://www.youtube.com/watch?v=C-gEQdGVXbk

#books_channel📚📚📚📚 #python #deep_learning - #CNN - #LSTM - #Capsulenet #deep_tools - #keras - #tensorflow - #theano #data
#books_channel📚📚📚📚 #python #deep_learning - #CNN - #LSTM - #Capsulenet #deep_tools - #keras - #tensorflow - #theano #data_mining - #slide - #implementation . . 🇯‌🇴‌🇮‌🇳 ↯ @Machine_learn

How to Load and Manipulate Images for Deep Learning in Python With PIL/Pillow https://machinelearningmastery.com/how-to-load-and-manipulate-images-for-deep-learning-in-python-with-pil-pillow/

Loguru is a library which aims to bring enjoyable logging in Python. https://github.com/Delgan/loguru?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

ML | Implement Face recognition using k-NN with scikit-learn https://www.geeksforgeeks.org/ml-implement-face-recognition-using-k-nn-with-scikit-learn/

Python Telegram Bot with pyTelegramBotAPI https://www.youtube.com/watch?v=jhFsFZXZbu4