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 59 948 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 59 948 suscriptores.

Según los últimos datos del 14 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -570, y en las últimas 24 horas de -24, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.18%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.21% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 304 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 923 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 15 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.

59 948

Suscriptores

-2424 horas

-1187 días

-57030 días

4 304

Visitas de la publicación

~ 1 92324 horas

~ 2 44148 horas

7.18%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

59 950

Repost from Python RU

Python, Tkinter и SQL: разрабатываем приложение для создания словаря и запоминания иностранных слов. Изучаем Tkinter и основные SQL-команды в ходе разработки программы WordMatch с графическим интерфейсом и CRUD-модулем для удобного создания и редактирования пользовательских словарей. Приложение WordMatch включает в себя три модуля, которые могут работать и вместе, и по отдельности: Скрипт для создания пользовательского словаря. GUI интерфейс и набор CRUD операций для добавления, редактирования и удаления записей в словаре. GUI интерфейс и скрипт для проверки правильности сопоставления иностранных слов и значений, выведенных в случайном порядке. Читать дальше Код @pro_python_code

59 950

What will be the output of the following code?

Anonymous voting

59 950

QR + Tetris = QRTetris Что будет, если объединить QR-код и тетрис? Получится безумная игра, которую создал один энтузиаст. Попробуйте сыграть в неё сами: https://github.com/Firemoon777/qrtetris

59 950

🌉 Plotting with PyQtGraph https://www.pythonguis.com/tutorials/pyqt6-plotting-pyqtgraph/ @pythonl

59 950

🎯 Python: My Favorite Python Tricks for LeetCode Questions https://www.jjinux.com/2022/08/python-my-favorite-python-tricks-for.html @pythonl

59 950

📌 Зачем дата-инженеру фреймворк PXF? Приходите на открытый урок 4 августа в 20:00 мск в OTUS. ⚠️ На занятии с Вадимом Заигриным, Scala Big Data разработчиком рассмотрим фреймворк PXF (Platform Extension Framework): узнаем, что это и зачем он нужен, а также рассмотрим его архитектуру и принципы работы. Еще больше полезных инструментов дата-инжиниринга будет ждать вас на онлайн-курсе «Data Engineer». 👉 Пройдите вступительный тест для регистрации на встречу https://otus.pw/j0CB/

59 950

🚀 Weights and Biases Track and visualize all the pieces of your machine learning pipeline, from datasets to production models. Github Colab @pythonl

59 950

Class-based vs Function-based Views in Django https://testdriven.io/blog/django-class-based-vs-function-based-views/ @pythonl

59 950

map() vs submit() With The ProcessPoolExecutor in Python https://superfastpython.com/processpoolexecutor-map-vs-submit/ @pythonl

59 950

How to just update a certain objects on the Pygame screen? https://islandtropicaman.com/wp/2022/07/30/how-to-just-update-a-certain-objects-on-the-pygame-screen/ @pythonl

59 950

✅ design patternsidioms in Python Github @pythonl

59 950

🎲 Denoising Diffusion Probabilistic Model, in Pytorch Install: $ pip install denoising_diffusion_pytorch Github Video @pythonl

59 950

⚡️ Старт набора на онлайн-курс «Data Engineer» от OTUS! ⚠️ В новом потоке вас ждет актуализированная программа, живые вебинары с опытными экспертами и еще больше практики! В программе рассмотрим все процессы обработки данных - от загрузки из внешних источников до подготовки финальных витрин. 📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА: — Практические навыки разработки дата-сервисов, витрин и приложений — Знание принципов организации мониторинга, оркестрации, тестирования — Выпускной проект на основе полученных знаний, который можно будет показывать при трудоустройстве. 💻 Greenplum Platform Extension Framework (PXF), 4 августа в 20:00 https://otus.pw/WB1r/ 💻 Data Engineer в новых реалиях, что ждать бизнесу?, 23 августа в 20:00 https://otus.pw/lfNF/ 👉 Ответьте на 30 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Data Engineer» от OTUS https://otus.pw/bpUv/

59 950

🟢🟡🔴 Color Stealing Python implementation of the Color Stealing algorithm. Github Samples @pythonl

59 950

NewProLab запускает 12-недельную онлайн-программу «Специалист по большим данным» Старт – 20 сентября. В программе – 36 занятий, 9 лаб, 2 проекта Чему вы научитесь? - обрабатывать данные в Pandas, строить модели машинного обучения (логистическая регрессия, деревья, случайный лес) в Scikit-learn, анализировать текстовые данные, применять разные алгоритмы рекомендательных систем. - писать MapReduce-джобы на Python с использованием Hadoop Streaming, писать SQL-like запросы в Hive для решения аналитических задач, обращаться к данным на HDFS, анализировать данные в Apache Spark. - выбирать правильную метрику качества для вашей задачи, собирать требования перед стартом проекта и ценивать финансовый эффект от внедрения моделей. Подробности по ссылке Для участников нашего сообщества организаторы предоставили промокод PythonDjango, по которому вы получите скидку 20% при покупке программы до 1 сентября.

59 950

What will be the output of the following code?

Anonymous voting

59 950

Repost from Python Quiz

What will be the output of the following code?

Anonymous voting

59 950

Repost from Python Quiz