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

Red:Machinelearning Rusia10 243 Tecnologías y Aplicaciones2 216...

📈 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 59 934 suscriptores, ocupando la posición 2 216 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 243 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 59 934 suscriptores.

Según los últimos datos del 15 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -583, y en las últimas 24 horas de -23, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.35%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.13% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 404 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 878 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 22.
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 16 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.

59 934

Suscriptores

-2324 horas

-1107 días

-58330 días

4 404

Visitas de la publicación

~ 1 87824 horas

~ 2 38348 horas

7.35%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

59 934

🔥 Threading in Python: The Complete Guide https://superfastpython.com/threading-in-python/ @pythonl

59 934

🌠 How to Add a Title to Seaborn Plots https://itsmycode.com/how-to-add-a-title-to-seaborn-plots/ @pythonl

59 934

В интернете множество достойных курсов по машинному обучению. Знаете, не длинные курсы на год, а понятный блок из небольшого числа занятий, чтобы получить hard-skills. Как авторы курсов по классическому ML, мы проходили сами множество разных готовых курсов с лекциями. Top-3 по качеству подачи материала и структуре: — курс Эндрю Ына на Coursera для нулёвых, — Юры Кашницкого mlcourse.ai для тех, кто уже проходил курсы по Python и не совсем нулевый, — и Intro to Machine Learning with PyTorch от Udacity. Однако, все три курса — это видеозаписи; первый курс отправляет практиковаться на Matlab, что сейчас редко используется дата-саентистами, второй — довольно сложный для новичков, а третий стоит USD400 в месяц. 🚀 Для новичка в ML возможность попасть на живой курс к практикующему специалисту, который в то же время и преподаватель, и ментор, это лучшее, что вы можете сделать сейчас для погружения в ML. Мы хотим пригласить слушателей на поток интенсива по классическому машинному обучению для мини-групп, который стартовал сегодня, можно успеть присоединиться! В программе живые лекции опытных преподавателей по машинному обучению Давида Дале, NLP-инженера Skoltech/ШАД, и Татьяны Гайнцевой, AI-сайнтиста из Phillips/DLSchool (подойдет, если вы знаете синтаксис Python и проходили математику в вузе — у нас два разных потока для разработчиков и менеджеров). 📌 Подробней: https://maths-h.com/ru/machine-learning?utm_source=telegram&utm_campaign=pythonch

59 934

Repost from Python tests

result of code?

Anonymous voting

59 934

Repost from Python tests

@python_testit

59 934

How to enable CORS on Django REST Framework? https://itsmycode.com/enable-cors-on-django-rest-framework/ @Django_pythonl

59 934

Учить Python и другие языки программирования полезно и интересно, но еще интереснее может быть наблюдать за тем, как программисты создают свою IT-компанию. В канале «Программисты делают бизнес» основатели и ведущие сотрудники KTS рассказывают про будни компании, проблемы, с которыми они сталкиваются, и делятся своими мыслями и советами. Если вам интересно в онлайне следить за тем, как создается IT-компания, подписывайтесь!

59 934

Python List pop() https://itsmycode.com/python-list-pop/ @pythonl

59 934

🔎 Debugging Python Code Is Like Detective Work — Let’s Investigate https://thepythoncodingbook.com/2022/04/17/debugging-python-code-is-like-detective-work-lets-investigate/ @pythonl

59 934

💻 Measuring memory usage in Python: it’s tricky! https://pythonspeed.com/articles/numpy-memory-footprint/ @pythonl

59 934

Python пришел в телеграм! Python — второй по популярности язык в мире. Он очень универсален: можно писать сайты, а можно искусственный интеллект. Теперь у Python есть русскоязычный канал. Это первоисточник всего, что появляется в платных курсах и остальных ресурсах. Стоит подписаться!

59 934

Guide to Python's append() Function https://stackabuse.com/guide-to-pythons-append-function/ @pythonl

59 934

Guide to Dictionaries in Python https://stackabuse.com/python-dictionary-tutorial/ @pythonl

59 934

Revisiting Rock Paper Scissors in Python https://davidamos.dev/revisiting-rock-paper-scissors-in-python/ @pythonl

59 934

Repost from Python RU

Подсчет наиболее часто встречающихся элементов в итерируемом объекте Python Статья @pro_python_code

59 934

Running minor tasks with a simple job system in Django https://nessuent.xyz/posts/2022-03-26_Django_jobs.html @pythonl

59 934

Repost from Python RU

📹 Скачиваем видео с YouTube Читать @pro_python_code

59 934

The Python Coding Book https://thepythoncodingbook.com/2022/04/10/understanding-two-point-perspective-drawing-using-python/ @pythonl

59 934

Natural syntax for units in Python https://aroberge.blogspot.com/2022/04/natural-syntax-for-units-in-python.html @pythonl

59 934

immers.cloud предлагает виртуальные серверы с посекундной тарификацией для решения задач искусственного интеллекта с видеокартами Tesla (V100, A10, T4) и RTX (2080Ti, 3090, 3080, A5000) от 29 ₽ в час. Список всех GPU-конфигураций и цены доступны по ссылке. Арендуйте мощные серверы с видеокартами Tesla V100 или RTX 3090 (и другие) на любой срок и с любым бюджетом. Тарификация посекундная, минимальная сумма пополнения баланса — 100 ₽. Оплата происходит только за фактическое время использования вычислительных ресурсов. В это непростое время, когда иностранные сервисы блокируют доступ к инфраструктуре, а отечественные облачные провайдеры повышают цены, мы решили зафиксировать цены на докризисном уровне и таким образом поддержать наших пользователей. Зарегистрируйтесь по ссылке и получите бонус +20% к первому платежу. Техническая поддержка доступна 24/7 — @immerscloudsupport