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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 59 836 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
#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

Torchdata is PyTorch oriented library focused on data processing and input pipelines in general https://github.com/szymonmaszke/torchdata

Great tool for pytorch @ai_machinelearning_big_data

Python Multiprocessing Tutorial: Run Code in Parallel Using the Multiprocessing Module https://www.youtube.com/watch?v=fKl2JW_qrso

Custom Application Metrics with Django, Prometheus, and Kubernetes https://labs.meanpug.com/custom-application-metrics-with-django-prometheus-and-kubernetes/

5 Reasons to Learn Probability for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/why-learn-probability-for-machine-learning/

Pytorch implementation of the paper "Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples» https://github.com/vandit15/Class-balanced-loss-pytorch Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples https://github.com/richardaecn/class-balanced-loss

Django + Elasticsearch. Searching for awesome TED Talks https://apirobot.me/posts/django-elasticsearch-searching-for-awesome-ted-talks

SuperSQLite: a supercharged SQLite library for Python https://github.com/plasticityai/supersqlite

Dagster is a system for building modern data applications. https://github.com/dagster-io/dagster

Useful String Methods in Python Learn about some of Python’s built-in methods that can be used on strings https://towardsdatascience.com/useful-string-methods-in-python-5047ea4d3f90