es
Feedback
Python/ django

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
MachinelearningRed:MachinelearningRusia10 245Tecnologías y Aplicaciones2 215

📈 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 59 929 suscriptores, ocupando la posición 2 215 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 245 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 59 929 suscriptores.

Según los últimos datos del 16 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -568, y en las últimas 24 horas de -5, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.81%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.01% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 678 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 806 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 25.
  • 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 17 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.

59 929
Suscriptores
-524 horas
-967 días
-56830 días
Archivo de publicaciones
Python/ django
Python/ django
59 932
Calculating Spearman's Rank Correlation Coefficient in Python with Pandas https://stackabuse.com/calculating-spearmans-rank-c
Calculating Spearman's Rank Correlation Coefficient in Python with Pandas https://stackabuse.com/calculating-spearmans-rank-correlation-coefficient-in-python-with-pandas/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 932

Python/ django
Python/ django
59 932
Python Datetime Module https://www.nbshare.io/notebook/914454993/Python-Datetime-Module/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 932
🔝 Write an SQL query builder in 150 lines of Python! https://death.andgravity.com/query-builder-how @pythonl
🔝 Write an SQL query builder in 150 lines of Python! https://death.andgravity.com/query-builder-how @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 932
Python Sort And Sorted https://www.nbshare.io/notebook/520115360/Python-Sort-And-Sorted/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 932
How to make a custom activation function in Keras? https://www.codementor.io/@alexander-k/how-to-make-a-custom-activation-fun

Python/ django
Python/ django
59 932
What is Namespace in Python? https://www.pythonforbeginners.com/basics/what-is-namespace-in-python @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 932
💻 Linear Algebra for Natural Language Processing https://www.kdnuggets.com/2021/08/linear-algebra-natural-language-processin

Python/ django
Python/ django
59 932
Count the Frequency of Elements in a List https://www.pythonforbeginners.com/lists/count-the-frequency-of-elements-in-a-list

Python/ django
Python/ django
59 932
Datetime Arithmetic, Alteration and Truncation with Python's Delorean https://stackabuse.com/datetime-arithmetic-alteration-a
Datetime Arithmetic, Alteration and Truncation with Python's Delorean https://stackabuse.com/datetime-arithmetic-alteration-and-truncation-with-pythons-delorean/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 932
🌐 InsightFace: 2D and 3D Face Analysis Project Github: https://github.com/deepinsight/insightface Paper: https://arxiv.org/a
🌐 InsightFace: 2D and 3D Face Analysis Project Github: https://github.com/deepinsight/insightface Paper: https://arxiv.org/abs/2108.08191v1 Project: https://insightface.ai/projects @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 932
🎯 Calculate a Factorial With Python - Iterative and Recursive https://stackabuse.com/calculate-a-factorial-with-python-itera
🎯 Calculate a Factorial With Python - Iterative and Recursive https://stackabuse.com/calculate-a-factorial-with-python-iterative-and-recursive/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 932
💻 Code Better with Type Hints https://pybit.es/articles/code-better-with-type-hints-part-1/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 932
Get the last element of a list in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/get-the-last-element-of-a-list-in-python @

Python/ django
Python/ django
59 932
📊 Styling Excel Cells with OpenPyXL and Python https://www.blog.pythonlibrary.org/2021/08/11/styling-excel-cells-with-openpy

Python/ django
Python/ django
59 932
МИСиС и SkillFactory запускают онлайн-магистратуру «Науки о данных» Для тех, кто хочет построить успешную карьеру в области Data Science и Machine Learning. Приходите к нам, чтобы изучить: - Программирование на Python - Алгоритмы для машинного обучения - Современные методы решения инженерных задач - Инжиниринг данных и глубокое обучение - Моделирование и анализ бизнес-процессов - Выбор специализации в третьем семестре - Практика и стажировка от корпоративных партнеров программы И все это — онлайн. Материалы для обучения доступны на платформе 24/7. Вы можете сами выбрать группу с оптимальным временем практических занятий и семинаров. Гибкий график позволяет совмещать обучение с работой. За 2 года вы успеете погрузиться в IT-сферу, получить практический опыт в аналитике данных и обучении машин, собрать 7+ крутых проектов в портфолио. В конце обучения вас ждет диплом магистратуры МИСиС государственного образца. Подробнее о том, как будет проходить ваше обучение, узнайте на сайте программы: https://u.to/wdKDGw

Python/ django
Python/ django
59 932
🔘 The mmap() copy-on-write trick: reducing memory usage of array copies https://pythonspeed.com/articles/reduce-memory-array
🔘 The mmap() copy-on-write trick: reducing memory usage of array copies https://pythonspeed.com/articles/reduce-memory-array-copies/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 932
✅ Хотим обратить ваше внимание на полезный telegram-канал для обучения высокоуровневому языку программирования Python На кана
✅ Хотим обратить ваше внимание на полезный telegram-канал для обучения высокоуровневому языку программирования Python На канале ежедневно публикуются задачи по Python и Machine Learning: алгоритмы, функции, классы, регулярные выражения, итераторы, генераторы, ООП, исключения, numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, TensorFlow и многое другое! ✔️Станьте специалистом по Python вместе с каналом "Задачи по Python и машинному обучению"

Python/ django
Python/ django
59 932
🔍 Variables and Constants in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/variables-and-constants-in-python @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 932
Рекомендательные системы сегодня встречаются повсеместно: рекомендация фильмов и музыки, персональное формирование ленты в со
Рекомендательные системы сегодня встречаются повсеместно: рекомендация фильмов и музыки, персональное формирование ленты в соц. сетях, предложения онлайн магазинов и многие другие. Но знаете ли вы как они устроены и какие алгоритмы скрываются под их капотом? 17 августа в OTUS пройдет demo-занятие в рамках продвинутого онлайн-курса «Machine Learning Advanced». На занятии с преподавателем Марией Тихоновой, Senior Data Scientist в Сбер, вы обсудите несколько классических подходов к построению рекомендательных систем и реализуете один из них своими руками. Поговорите о готовых инструментах, которые позволяют создать рекомендашку всего в пару строк кода. А что порекомендует ваша рекомендательная система? Приходите и узнаете! https://otus.pw/ZcYK/