¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Python/ django
Ir al canal en Telegram
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Mostrar más📈 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 59 891 suscriptores, ocupando la posición 2 212 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 59 891 suscriptores.
Según los últimos datos del 18 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -532, y en las últimas 24 horas de -13, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.63%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.23% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 5 167 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 933 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 29.
- 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 19 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.
59 891
Suscriptores
-1324 horas
-1007 días
-53230 días
Archivo de publicaciones
59 885
Elastic Search + Django
https://morioh.com/p/90ede43c3cf6
Code: https://github.com/lyamaa/elastic_search_dj_example
@pythonl
59 885
Python’s with Statement and Context Managers
https://www.blog.pythonlibrary.org/2021/04/07/pythons-with-statement-and-context-managers/
@pythonl
59 885
OverflowError: Python int too large to convert to C long
https://www.pythonpool.com/overflowerror-python-int-too-large-to-convert-to-c-long-solved
@pythonl
59 885
Вы уже зарегистрировались на about:cloud — ML& AI ’21?
Если нет, то самое время, еще есть места в оффлайне
https://cloud.yandex.ru/events/363
📆 Когда
Вечером в понедельник, 31 мая.
📍 Где
Оффлайн (офис Яндекса в Москве) + онлайн
❓О чем
about:cloud — ML& AI — это митап Yandex.Cloud об искусственном интеллекте и облачных технологиях. В этот раз будем говорить про Data Science и ML-разработку.
3 ключевых доклада вечера
🔁 Как выглядит полный цикл современного машинного обучения в облаке или DataSphere для пользователей Colab
✔️ ML-разработка для Enterprise. Главные фичи и возможности для крупного бизнеса
🎙 Yandex SpeechKit, который живет в DataSphere: как мы обучаем голосовые модели
Регистрация и подробности
👉🏻 https://cloud.yandex.ru/events/363
59 885
Learning about Python Conditional Import
https://www.pythonpool.com/python-conditional-import/
@pythonl
59 885
Creating a REST API in Python with Django
https://stackabuse.com/creating-a-rest-api-in-python-with-django/
@pythonl
59 885
Dictionary Comprehension in Python
https://www.pythonforbeginners.com/dictionary/dictionary-comprehension-in-python
@pythonl
59 885
Хотите быстро прокачаться в разработке на Django и освоить его на профессиональном уровне?
Участвуйте в "Лаборатория Django-разработки" от школы Thinknetica. Это полностью практический способ освоения Django. За 8 недель вы разработаете серьезный проект с code-review от Senior наставника и прокачаетесь больше, чем за полгода самостоятельно.
Старт потока уже 24 мая!
Интересно? Узнай все подробности по кнопке ниже
Подробнее
59 885
Neural-network-from-scratch
Github: https://github.com/Joaomlg/neural-network-from-scratch
Code: https://github.com/Joaomlg/neural-network-from-scratch/archive/refs/heads/main.zip
@pythonl
59 885
Погрузитесь в продвинутые инструменты Machine Learning!
Начните обучение уже 27 мая с демо-занятия «О чем говорят депутаты или тематическое моделирование Госдумы».
На занятии вы проанализируете открытые данные при помощи ML. Узнаете, о чем за последние 20+ лет говорили депутаты российских партий, как можно по топикам выступлениям проследить за изменениями, происходившими в обществе и при чём здесь лемматизация и когерентность.
Демо-занятие является частью онлайн-курса «Machine Learning. Advanced» в OTUS, где вас ждет еще больше увлекательных проектов и полезнейших технологий.
Для регистрации на урок пройдите вступительный тест https://otus.pw/1Xxz/
59 885
Python Webscraper Regex
https://blog.finxter.com/python-regex-tutorial/
Ru: https://dev-gang.ru/article/python-regex-superpower-7xqe9zqzek/
@pythonl
59 885
How to download youtube video as audio using python
https://kalebujordan.dev/how-to-download-youtube-video-as-audio-using-python/
@pythonl
59 885
🐍Какие навыки нужны Python-разработчику на Middle+ уровне?
18 мая Станислав Ступников, эксперт с 6-летним опытом промышленной разработки, поделится своим опытом и раскроет, что 2021 году ожидают работодатели от специалистов backend-разработки на Python.
⚡️Станислав расскажет, какие навыки позволят выделиться из толпы и обеспечить себе карьерный рост, а также представит программу онлайн-курса «Python Developer. Professional».
👉🏻Зарегистрируйтесь, чтобы участвовать в трансляции и задать свои вопросы эксперту: https://otus.pw/COdc/
59 885
Use Selenium wait for page to load with Python
https://www.lambdatest.com/blog/selenium-wait-for-page-to-load/
@pythonl
59 885
Как добиться, чтобы модели Machine Learning приносили пользу?
Научитесь делать код модели удобным и поддерживаемым с помощью пайплайнов. 24-25 мая OTUS приглашает на открытый интенсив «Деплой ML модели: от грязного кода в ноутбуке к рабочему сервису». В первый день вы разберетесь, как сохранять обученные модели на диск и развернуть модель в качестве микросервиса. Всё это позволит перейти от набросков в ноутбуке к приносящему пользу сервису. Во второй день вы превратите чужой код модели в работающий микросервис.
После интенсива вы сможете продолжить обучение на онлайн-курсе «Machine Learning. Professional» по спец.цене.
Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/wj3l/
59 885
Converting an Image to ASCII with Python
https://www.blog.pythonlibrary.org/2021/05/11/converting-an-image-to-ascii-with-python/
Code: https://gist.github.com/tonybaloney/decd142c20ce19ba23e80235e56676d4
@pythonl
59 885
Asynchronous Tasks with Celery in Python
https://www.thepythoncode.com/article/async-tasks-with-celery-redis-and-flask-in-python
Code: https://www.thepythoncode.com/code/async-tasks-with-celery-redis-and-flask-in-python
@pythonl
59 885
Готовы прокачивать свои навыки Machine Learning?
Тогда ждем вас 17 мая на демо-занятии «Кластеризация временных рядов» в OTUS.
Вместе с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist и автором онлайн-курса «Machine learning. Advanced», вы разберете интереснейшую задачу, связанную с временными рядами.
Можно ли найти похожие друг на друга по динамике финансовые активы на бирже, как сгруппировать пользователей по их поведению, кто подставил кролика Роджера? Ответы на некоторые из этих вопросов получим на занятии.
Для участия пройдите вступительный тест https://otus.pw/VkcC/
59 885
GRASP Controller pattern in Python
https://breadcrumbscollector.tech/grasp-controller-pattern-in-python/
@pythonl
