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

59 880

A Primer on ML and Jupyter Notebook https://dzone.com/articles/a-primer-on-ml-and-jupyter-notebook-not-for-data-s @pythonl

59 880

How To Use sys.arv in Python https://www.pythonforbeginners.com/argv/how-to-use-sys-arv-in-python @pythonl

59 880

How To Harden And Simplify Urlopen Function In Python https://hackernoon.com/how-to-harden-and-simplify-urlopen-function-in-python-69w33wc @pythonl

59 880

Using Django Check Constraints to Limit A Model to a Single Instance https://adamj.eu/tech/2021/02/04/django-check-constraints-limit-model-single-instance/ @pythonl

59 880

PyTorch Tensor to NumPy Array and Back https://jbencook.com/pytorch-numpy-conversion/ @pythonl

59 880

Automating Instagram Posts with Python and Instagram Graph API https://levelup.gitconnected.com/automating-instagram-posts-with-python-and-instagram-graph-api-374f084b9f2b @pythonl

59 880

⚡️ NeX: Real-time View Synthesis with Neural Basis Expansion Github: https://github.com/nex-mpi/nex-code Real-time View Synthesis with Python Code: https://analyticsindiamag.com/what-is-nex-guide-to-real-time-view-synthesis-with-python-code/ Project: https://nex-mpi.github.io/ Paper: https://arxiv.org/pdf/2103.05606.pdf Video: https://www.youtube.com/watch?v=HyfkF7Z-ddA&ab_channel=SupasornSuwajanakorn @ai_machinelearning_big_data

59 880

4 Easy Ways to Find String in List in Python https://www.pythonpool.com/python-find-string-in-list @pythonl

59 880

Cache those API tokens (feat. Gfycat): Optimising Django https://levelup.gitconnected.com/cache-those-api-tokens-feat-gfycat-optimising-django-part-6-cf493d978ef1 @Django_pythonl

59 880

Rapid Prototyping with Django, htmx, and Tailwind CSS https://testdriven.io/blog/django-htmx-tailwind/ @pythonl

59 880

Хотите связать свою карьеру с нейросетями? Тогда без курса "Deep learning. Basic" не обойтись! 📍Пройдите тестирование, чтобы: ● оценить свои навыки ● занять место на курсе по специальной цене ● получить доступ к демо-урокам курса 👉🏻Пройти тестирование: https://otus.pw/yOX1/

59 880

Comprehensive Python Cheatsheet https://github.com/gto76/python-cheatsheet @pythonl

59 880

Numpy genfromtxt() | How to use Numpy genfromtxt() pythonpool.com/numpy-genfromtxt/ @pythonl

59 880

Matrix Decomposition Decoded https://www.kdnuggets.com/2020/12/matrix-decomposition-decoded.html @pythonl

59 880

Build Your Own Voice Recognition Model with Tensorflow https://hackernoon.com/build-your-own-voice-recognition-model-with-tensorflow-td3r33tv @pythonl

59 880

Салют! Пользуешься конструктором чат-ботов, голосовых и других виртуальных помощников и хочешь монетизировать свои решения? Семейство виртуальных ассистентов Салют и разработчик технологий разговорного ИИ компания Just AI приготовили кое-что для тебя! 1. Перенеси в ассистенты Салют навыки с текстом, картинками и аудиоэффектами, созданные на платформе JAICP или с помощью конструктора Aimylogic. Детали по ссылке: https://clck.ru/TsXMU 2. Участвуй в конкурсе разработчиков приложений для каталога SmartMarket и поборись за 2,5 млн рублей. Детали по ссылке: https://clck.ru/TtxZN 3. Воспользуйся эмулятором и протестируй перенесённые навыки на основных поверхностях платформы Сбера — умных устройствах SberPortal и SberBox, а также в мобильных приложениях СберБанк Онлайн и Сбер Салют. 4. Подключи приём оплаты на любом шаге сценария прямо в навыке виртуального ассистента и зарабатывай ещё больше. 5. Получи доступ к аудитории экосистемы Сбера. Без комментариев:) Масштабируйся вместе с ассистентами Салют и Just AI 🖤 https://clck.ru/Ttxgm

59 880

Automatic color correction with OpenCV and Python https://www.pyimagesearch.com/2021/02/15/automatic-color-correction-with-opencv-and-python/ @pythonl

59 880

How to Extract Chrome Cookies in Python https://www.thepythoncode.com/article/extract-chrome-cookies-python @pythonl

59 880

🔬 The Best ML Frameworks & Extensions for Scikit-learn https://neptune.ai/blog/the-best-ml-framework-extensions-for-scikit-learn @ai_machinelearning_big_data

59 880

Python — Pip Commands you might not know https://www.realpythonproject.com/python%e2%80%8a-%e2%80%8apip-commands-you-might-not-know/ @pythonl