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📈 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 59 836 suscriptores, ocupando la posición 2 219 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 249 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 59 836 suscriptores.

Según los últimos datos del 21 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -518, y en las últimas 24 horas de -23, 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 3.51% 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 2 101 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 25.
  • 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 22 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.

59 836
Suscriptores
-2324 horas
-1217 días
-51830 días
Archivo de publicaciones
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Analysing music habits with Spotify API and Python https://nvbn.github.io/2019/10/14/playlist-analysis/

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Get Started With Django: Build a Portfolio App https://realpython.com/courses/django-portfolio-project/

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23 октября в 20:00 мск не забудьте принять участие в онлайне Дня открытых дверей легендарного курса «Разработчик Python»! Вступительный тест на этот курс проходят всего 30% поступающих. Абсолютное большинство отмечает актуальность и сложность курса. Проверьте, сможете ли вы поступить и учиться. https://otus.pw/qDZM/ На вебинаре: • Поговорим о программе курса и ее наполнении. Если вы уверенно чувствуете себя с Python, помните C, имеете представление о сетевом взаимодействии и реляционных СУБД, умеете обращаться с Linux, git’ом и прочими стандартными инструментами девелопера – программа вам очень понравится; • Ответим на все интересующие вопросы про формат обучения и выпускной проект; • Расскажем об условиях трудоустройства для выпускников. По статистике курса, 27% процентов выпускников поменяли место работы. • Обсудим актуальные тенденции отрасли. Проведет вебинар автор и преподаватель углубленного курса Станислав Ступников − программист со значительным опытом промышленной разработки и преподавания Python, один из топовых разработчиков отрасли. Регистрация на сайте: https://otus.pw/4EzR/

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Cool New Features in Python 3.8 https://realpython.com/python38-new-features

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A Beginner’s Guide on Recurrent Neural Networks with PyTorch https://blog.floydhub.com/a-beginners-guide-on-recurrent-neural-networks-with-pytorch/

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How to Add Maps to Python Django Web App Projects with Mapbox https://www.fullstackpython.com/blog/maps-django-web-applications-projects-mapbox.html

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Django Projects – 99 ideas for beginners https://startcodingnow.com/django-projects-ideas-for-beginners/

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Preventing SQL Injection Attacks With Python https://realpython.com/prevent-python-sql-injection/

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Getting Started With Async Features in Python https://realpython.com/python-async-features/

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How to master Python’s main data analysis library in 20 Minutes https://towardsdatascience.com/how-to-master-pandas-8514f33f00f6

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Working Around Memory Leaks in Your Django Application https://adamj.eu/tech/2019/09/19/working-around-memory-leaks-in-your-django-app/

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#books_channel📚📚📚📚 #python #deep_learning - #CNN - #LSTM - #Capsulenet #deep_tools - #tensorflow - #theano #data_mining -
#books_channel📚📚📚📚 #python #deep_learning - #CNN - #LSTM - #Capsulenet #deep_tools - #tensorflow - #theano #data_mining - #implementation . 🇯‌🇴‌🇮‌🇳 ↯ @Machine_learn

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