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 246Tecnologías y Aplicaciones2 217

📈 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
Python/ django
Python/ django
59 876
How To Use Htmx In Django https://www.mattlayman.com/blog/2021/how-to-htmx-django/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Covariance and Correlation in Python https://stackabuse.com/covariance-and-correlation-in-python/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
How to create stunning visualizations using python from scratch https://www.kdnuggets.com/2021/02/stunning-visualizations-usi
How to create stunning visualizations using python from scratch https://www.kdnuggets.com/2021/02/stunning-visualizations-using-python.html @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876

Python/ django
Python/ django
59 876
Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приг
Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приготовили онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Познакомиться с курсом можно будет уже 15 февраля на демо-занятии «Multi-armed bandits для оптимизации AB тестирования». Вместе с Андреем Канашовым, Data Scientist в OMD OM GROUP, вы разберете один из самых простых, но эффективных вариантов применения обучения с подкреплением. Вы узнаете, как можно переформулировать задачу АБ тестирования в задачу байесовского вывода и получать результаты по тестам раньше, чем при классическом тестировании. Используйте демо-занятие, чтобы освоить новые навыки, познакомиться с преподавателем и оценить сложность курса. Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок https://otus.pw/Znh9/

Python/ django
Python/ django
59 876
Normalizing Images in PyTorch https://jbencook.com/pytorch-normalize/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Hands-On Python Guide to LAMA – An Automatic ML Model Creation Framework https://analyticsindiamag.com/hands-on-python-guide-
Hands-On Python Guide to LAMA – An Automatic ML Model Creation Framework https://analyticsindiamag.com/hands-on-python-guide-to-lama-an-automatic-ml-model-creation-framework/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
How to Create a To-Do List App using Django | Django Tutorial Tutorial: https://morioh.com/p/e1bedc10b786 Code: https://githu

Python/ django
Python/ django
59 876
Concurrent Task Execution in Python With Asyncio Is A Breeze https://hackernoon.com/concurrent-task-execution-in-python-with-

Python/ django
Python/ django
59 876
Awesome Python Awesome. A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources. https://github.com/vi
Awesome Python Awesome. A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources. https://github.com/vinta/awesome-python @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Speed Up Python Code https://www.loginradius.com/blog/async/speed-up-python-code/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Stochastic Gradient Descent Algorithm With Python and NumPy https://realpython.com/gradient-descent-algorithm-python @pythonl
Stochastic Gradient Descent Algorithm With Python and NumPy https://realpython.com/gradient-descent-algorithm-python @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
💣 Отошли от праздников и снова готовы учиться? Начните с бесплатных демо-уроков онлайн-курсов «DevOps практики и инструменты
💣 Отошли от праздников и снова готовы учиться? Начните с бесплатных демо-уроков онлайн-курсов «DevOps практики и инструменты» и «Golang Developer. Professional»: 📌«Go-каналы снаружи и внутри»: https://otus.pw/7wHH/ — Получите простую абстракцию в картинках для понимания принципов работы каналов. Узнаете, как каналы устроены на уровне языка. 📌«Prometheus: быстрый старт»: https://otus.pw/KyRD/ — Рассмотрите архитектуру Prometheus. Разберётесь, как система работает с метриками. Поймёте, как формировать алерты и события в системе. 🔥Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара!

Python/ django
Python/ django
59 876
Python Programming Challenge – Validate ISBN-10 Number https://compucademy.net/python-programming-challenge-validate-isbn-10-

Python/ django
Python/ django
59 876
Начните осваивать навыки Машинного обучения, которые нужны, чтобы решать задачи уровня Middle+ / Senior. 9 февраля ждем вас н
Начните осваивать навыки Машинного обучения, которые нужны, чтобы решать задачи уровня Middle+ / Senior. 9 февраля ждем вас на демо-занятии «Извлечение признаков из временных рядов». Если на минутку представить, что временной ряд чем-то похож на аудиосигнал — вам откроется чудесный мир новых способов генерации признаков из сферы обработки сигналов. Вместе с преподавателем Дмитрием Сергеевым вы посмотрите, как дополнительные признаки улучшают качество моделей, научитесь пользоваться автоматической генерацией в библиотеках tsfresh и tsfel и решите задачку распознавания активности по данным акселерометра мобильного телефона. Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Это возможность оценить сложность программы и познакомиться с преподавателем. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/nFbA/

Python/ django
Python/ django
59 876
Integrating MongoDB with Flask Using Flask-PyMongo https://stackabuse.com/integrating-mongodb-with-flask-using-flask-pymongo/

Python/ django
Python/ django
59 876
Seaborn Box Plot - Tutorial and Examples https://stackabuse.com/seaborn-box-plot-tutorial-and-examples/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Sending emails using Python https://www.journaldev.com/48114/send-emails-using-python-yagmail-module @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Python's key:value hash type https://www.mfitzp.com/article/python-dictionaries/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876