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Python/ django

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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 59 806 suscriptores, ocupando la posición 2 216 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 245 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 59 806 suscriptores.

Según los últimos datos del 22 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -530, y en las últimas 24 horas de -26, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.94%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.59% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 5 347 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 146 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 23 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.

59 806
Suscriptores
-2624 horas
-1247 días
-53030 días
Archivo de publicaciones
ML | Implement Face recognition using k-NN with scikit-learn https://www.geeksforgeeks.org/ml-implement-face-recognition-using-k-nn-with-scikit-learn/

Python Telegram Bot with pyTelegramBotAPI https://www.youtube.com/watch?v=jhFsFZXZbu4

Five Kinds of Python Functions - Steven Lott https://www.youtube.com/watch?v=U4wT-55GqkM

How to get started with Python for Deep Learning and Data Science A step-by-step guide to setting up Python for a complete beginner https://medium.freecodecamp.org/how-to-get-started-with-python-for-deep-learning-and-data-science-3bed07f91a08

Intro To Web Scraping With Python https://www.youtube.com/watch?v=4UcqECQe5Kc

Probabilistic Graphical Models (PGMs) In Python | Graphical Models Tutorial https://www.youtube.com/watch?v=gpKzZiUDjxM

Deep Learning With Python | Deep Learning Tutorial For Beginners | Edureka https://www.youtube.com/watch?v=X-FKcenZ-jo