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 246 Tecnologías y Aplicaciones2 212...

📈 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

5 167

Visitas de la publicación

~ 1 93324 horas

~ 2 47848 horas

8.63%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

59 883

How to Create a Chrome Plugin using Python https://morioh.com/p/0e3b33fe9851 Ru: https://dev-gang.ru/article/kak-sozdat-plagin-chrome-s-pomosczu-python-8zd9qvtwao/ @pythonl

59 883

How to Best Use Try-Except in Python https://www.pythonforbeginners.com/error-handling/how-to-best-use-try-except-in-python @pythonl

59 883

SmartDev - первая технологическая конференция Сбера для разработчиков ⏰ 20 мая | Онлайн Первая техно-конференция от Сбера для разработчиков. Шесть параллельных стримов, топовые международные спикеры. Dev to dev. На стриме от SmartMarket вы узнаете, как каждый из вас может создавать навыки для виртуальных ассистентов Салют, как подключать к ним монетизацию и выходить со своими товарами, услугами и идеями на многомиллионную аудиторию Сбера. Обсудим темы: - новые типы приложений для разработки навыков виртуальных ассистентов семейства Салют Native Apps и Canvas Apps с возможностью интеграции в СберБанк Онлайн, а также сервисы Platform V для back-end разработки; - презентация SmartServices для разработчиков навыков; - SmartNLP — погружение в NLP/NLU технологии будущего и др. Участие бесплатное, по предварительной регистрации на сайте конференции До встречи в прямом эфире! ✊

59 883

Creating PDF Invoices in Python with pText https://stackabuse.com/creating-pdf-invoices-in-python-with-ptext/ @pythonl

59 883

Exception Handling in Python: Writing a Robust Python Program https://www.pythonforbeginners.com/error-handling/exception-handling-in-python-increasing-robustness-of-your-python-program @pythonl

59 883

Что входит в must-have умения специалиста Машинного обучения? 11 мая Дмитрий Сергеев, Senior Data Scientist в Oura, расскажет, на какие навыки обращают внимание работодатели и как их тренировать. Дмитрий поделится своим опытом и проведет обзор рынка вакансий в Data Science. Также вы познакомитесь с программой и особенностями онлайн-курса «Machine Learning. Professional», форматом обучения OTUS и сможете задать свои вопросы эксперту. Ждем тех, кто уже начал осваиваться в Data Science и хочет получить знания, необходимые Middle специалисту. Для участия регистрируйтесь на вебинар https://otus.pw/1ULc/

59 883

Detecting Fraudulent Transactions in a Streaming App using Kafka in Python https://www.thepythoncode.com/article/detect-fraudulent-transactions-with-apache-kafka-in-python @pythonl

59 883

🔥 Практический анализ данных c Pandas, 2-е издание @machinelearning_ru

59 883

Stock Sentiment Analysis Using Autoencoders https://www.nbshare.io/notebook/84089365/Stock-Sentiment-Analysis-Using-Autoencoders/ @pythonl

59 883

Slicing In Python (Comprehensive Tutotial) https://likegeeks.com/slicing-in-python/ @pythonl

59 883

🐍 Best practices working with Django models in Python https://steelkiwi.com/blog/best-practices-working-django-models-python/ Ru: https://techrocks.ru/2021/04/22/django-models-best-practices/ @pythonl

59 883

How to write a simple toy database in Python within minutes https://www.freecodecamp.org/news/how-to-write-a-simple-toy-database-in-python-within-minutes-51ff49f47f1/ Ru: https://dev-gang.ru/article/how-to-write-a-simple-toy-database-in-python-within-minutes-uo1kahsydh/ @pythonl

59 883

Spring Boot and Flask Microservice @pythonl

59 883

The hidden performance overhead of Python C extensions https://pythonspeed.com/articles/python-extension-performance/ @pythonl

59 883

Какие требования предъявляют работодатели к специалистам Machine learning на Middle+ уровне? 5 мая Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura, проведет обзор рынка вакансий Data Science для специалистов с опытом и поделится карьерными инсайтами. Вы узнаете ,какие навыки и технологии понадобятся для карьерного роста и познакомитесь с программой онлайн-курсов «Machine Learning. Advanced». Как подготовиться к встрече? Пройдите вступительный тест, чтобы оценить свой уровень знаний и сложность курса. Зарегистрируйтесь, чтобы участвовать в трансляции и задать свои вопросы эксперту https://otus.pw/5d3b/

59 883

Stack in Python https://www.pythonforbeginners.com/data-types/stack-in-python @pythonl

59 883

How to use the Pyspark flatMap() function in Python? https://www.pythonpool.com/python-flatmap/ @pythonl

59 883

MNIST Dataset in Python – Basic Importing and Plotting Article: https://www.journaldev.com/45249/mnist-dataset-in-python Ru: https://dev-gang.ru/article/nabor-dannyh-mnist-v-pythonbazovyi-import-i-postroenie-aiypw9sw1l/ @pythonl

59 883

3 Proven Ways to Convert ASCII to String in Python https://www.pythonpool.com/python-ascii-to-string @pythonl

59 883

Python Object-Oriented Programming fundamentals and the most common mistake https://breadcrumbscollector.tech/python-object-oriented-programming-fundamentals-and-the-most-common-mistake/ @pythonl