es
Feedback
Python/ django

Python/ django

Ir al canal en Telegram

📈 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 59 857 suscriptores, ocupando la posición 2 219 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 59 857 suscriptores.

Según los últimos datos del 20 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -524, 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 8.88%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.43% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 5 317 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 052 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 21 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.

59 857
Suscriptores
-2424 horas
-1227 días
-52430 días
Archivo de publicaciones
How to Build a Facebook Bot in Python with Flask https://nickmccullum.com/build-facebook-bot-python-flask/

Send SMS Using Python to Anyone For Free https://morioh.com/p/eb5cd0de4403

Хочешь стать Python-разработчиком? Попробуй свои силы на практике! Пройди обучающий интенсив и создай программу для обмена бы
Хочешь стать Python-разработчиком? Попробуй свои силы на практике! Пройди обучающий интенсив и создай программу для обмена быстрыми сообщениями всего за три дня! Успей на бесплатную регистрацию: ▶️ https://clc.am/FnD32w Ты научишься: ✔️ разбираться в различных типах данных, структурах, функциях и ООП; ✔️ разрабатывать сервер для прослушивания подключений; ✔️ программировать клиентскую часть для подключения и передачи сообщений; ✔️ работать с библиотеками PyQT, Kivy, wxWidgets, Tkinter. 📣 Твоим преподавателем будет сооснователь и технический директор в Lia — Никита Левашов. ⭐️ Если попадёшь в тройку лучших участников — получишь сертификат на 30 000 рублей для обучения в Skillbox.

Django Crud: Getting Started With Django Framework https://appdividend.com/2018/03/29/django-crud-tutorial-example/

How to Build a RESTful API in Python with Flask https://nickmccullum.com/build-restful-api-python-flask/

10 Python Projects with 10 Lines of Code for Beginners https://morioh.com/p/7ffbf70ad17a

Making Python GUI App to Download YouTube Videos https://morioh.com/p/9044eb7c98c2

Развиваетесь в области Data Science? 🦾 Самое время нырнуть в Deep Learning и через 5 месяцев вынырнуть специалистом по нейро
Развиваетесь в области Data Science? 🦾 Самое время нырнуть в Deep Learning и через 5 месяцев вынырнуть специалистом по нейронным сетям. 📍За 5 месяцев живого общения с экспертами на вебинарах и интенсивной практики вы: - Освежите все необходимые области математики: теорию информации, теорию вероятности, линейную алгебру и основы анализа. - Попробуете на практике различные направления Deep Learning: Компьютерное зрение, Обработка естественных языков, Обучение с подкреплением, Генеративные сети - Освоите фреймворки PyTorch, Tensorflow, Keras К концу обучения вы создадите свою нейронную сеть и будете готовы претендовать на начальные позиции Deep Learning Engineer. 🤿Начинаем погружение 30 сентября. Успейте пройти вступительный тест и занять свое место на борту по спец.цене: https://otus.pw/NB2U/

Learn Django Signals | The Quickest and Easiest Way for Beginners http://thecodelearners.com/learn-django-signals-the-quickest-and-easiest-way-for-beginners/

How to Make Boxplot with Jittered Data Points using Altair in Python? https://datavizpyr.com/boxplot-with-jittered-data-points-using-altair-in-python/ @pythonl

How to send multiple forms with Ajax (FormData) in Django https://blog.soshace.com/how-to-send-multiple-forms-with-ajax-formdata-in-django/

Plot With Pandas: Python Data Visualization for Beginners https://realpython.com/pandas-plot-python/