Python/ django

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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 59 934 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 59 934 suscriptores.

Según los últimos datos del 15 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -583, 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 7.35%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.13% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 404 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 878 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 16 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.

59 934

Suscriptores

-2324 horas

-1107 días

-58330 días

4 404

Visitas de la publicación

~ 1 87824 horas

~ 2 38348 horas

7.35%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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Repost from Python tests

@python_testit

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An introduction to Pydbantic — a single model solution to Data Verification & Storage https://itnext.io/an-introduction-to-pydbantic-a-single-model-solution-to-data-verification-storage-254cfe9e757f @pythonl

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Empty a Dictionary in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/empty-a-dictionary-in-python @pythonl

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A Gentle Introduction to Serialization for Python https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-serialization-for-python/ @pythonl

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How to create a generator function https://www.pythonmorsels.com/how-to-create-a-generator-function/ @pythonl

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@python_testit

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Python List index() https://itsmycode.com/python-list-index/ @pythonl

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Argos Translate Open-source offline translation library written in Python Github: https://github.com/argosopentech/argos-translate Docs: https://argos-translate.readthedocs.io/en/latest/ Project: https://www.argosopentech.com/ @pythonl

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Intersection of Lists in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/intersection-of-lists-in-python @pythonl

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Hello everyone. My name is Andrew and for several years I've been working on to make the learning path for ML easier. I wrote a manual on machine learning that everyone understands - Machine Learning Simplified Book. The main purpose of my book is to build an intuitive understanding of how algorithms work through basic examples. In order to understand the presented material, it is enough to know basic mathematics and linear algebra. After reading this book, you will know the basics of supervised learning, understand complex mathematical models, understand the entire pipeline of a typical ML project, and also be able to share your knowledge with colleagues from related industries and with technical professionals. And for those who find the theoretical part not enough - I supplemented the book with a repository on GitHub, which has Python implementation of every method and algorithm that I describe in each chapter. You can read the book absolutely free at the link below: -> https://themlsbook.com I’ve also started my Instagram page - feel free to subscribe! it’s mostly in Russian but I’ll be posting in English too. -> https://instagram.com/5x12

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⬛️ Test-Driven Data Analysis (Python TDDA library) Code: https://github.com/tdda/tdda Docs: http://tdda.readthedocs.io @pythonl

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📖 How to Download Books Concurrently from Project Gutenberg https://superfastpython.com/threadpoolexecutor-download-books/ @pythonl

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How to Deploy a Jupyter Notebook to Docker https://dev.to/edemgold/how-to-deploy-a-jupyter-notebook-to-docker-4glb @pythonl

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Deploying a Django Application to Elastic Beanstalk https://testdriven.io/blog/django-elastic-beanstalk/ @pythonl

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Select Random Element from A List in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/select-random-element-from-a-list-in-python @pythonl

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Web Scraper with Python in 5 Minutes https://www.kdnuggets.com/2022/02/build-web-scraper-python-5-minutes.html @pythonl

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How to Use MySQL Connector/Python https://www.pythonforbeginners.com/code-snippets-source-code/how-use-mysql-connectorpython @pythonl

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«Лаборатория Касперского» ищет аналитиков информационной безопасности со знанием Python/PHP/Perl и опытом в ИБ от 3-х лет. 1. Senior Security Services Analyst — будет оказывать аналитическую поддержку проектов по security assessment: пентесты, веб анализ, ред тим, социальная инженерия. 2. Аналитик по утечкам данных — будет отслеживать тематические ресурсы, в том числе сегмента deep web, darknet, чтобы изучать новые схемы совершения противоправных действий в Интернете. А еще — работать с threat intelligence данными, проводить исследования на основе входных данных от заказчика, совершенствовать методологическую базу сбора и анализа данных. 3. Digital Footprint Analyst — будет собирать информацию из множества источников, анализировать ее и подготавливать отчеты об угрозах для заказчиков. Переходите по ссылкам и присоединяйтесь к команде лучших экспертов.

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10 Unknown Security Pitfalls for Python https://blog.sonarsource.com/10-unknown-security-pitfalls-for-python @pythonl