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 245 Tecnologías y Aplicaciones2 215...

📈 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 59 935 suscriptores, ocupando la posición 2 215 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 59 935 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.

59 935

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

59 935

Number of Lines in a File in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/number-of-lines-in-a-file-in-python @pythonl

59 935

Dockerizing Django with Postgres, Gunicorn, and Nginx https://testdriven.io/blog/dockerizing-django-with-postgres-gunicorn-and-nginx/ @pythonl

59 935

Socket Programming in Python https://realpython.com/python-sockets/ @pythonl

59 935

📝 Correcting Text Orientation with Tesseract and Python https://pyimagesearch.com/2022/01/31/correcting-text-orientation-with-tesseract-and-python/ @pythonl

59 935

result of code?

Anonymous voting

59 935

@python_testit

59 935

Repeat Each Element in a List in Python https://www.pythonforbeginners.com/lists/repeat-each-element-in-a-list-in-python @pythonl

59 935

📨 Convert String to Datetime in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/convert-string-to-datetime-in-python @pythonl

59 935

✈️ Providing Multiple Constructors in Your Python Classes https://realpython.com/python-multiple-constructors/ @pythonl

59 935

🎯 Image Super Resolution - PyImageSearch https://pyimagesearch.com/2022/02/14/image-super-resolution/ @pythonl

59 935

🎯 Image Super Resolution - PyImageSearch https://pyimagesearch.com/2022/02/14/image-super-resolution/ @pythonl

59 935

Python's zipfile: Manipulate Your ZIP Files Efficiently https://realpython.com/python-zipfile/ @pythonl

59 935

https://t.me/ai_machinelearning_big_data - top ml channel https://t.me/pythonl - python https://t.me/ArtificialIntelligencedl - ai https://t.me/pythonlbooks - python books https://t.me/javascriptv - javascript channel https://t.me/Golang_google - Go channel https://t.me/neural - neural nets https://t.me/hashdev - web development https://t.me/htmlcssjavas - web https://t.me/hr_itwork - jobs https://t.me/programming_books_it - it books https://t.me/tensorflowblog - tensorflow https://t.me/Django_pythonl- django https://t.me/linux_kal - kali linux https://t.me/machinee_learning - ml chat https://t.me/linuxkalii - linux chat https://t.me/pro_python_code - learn python https://t.me/machinelearning_ru - ml ru https://t.me/python_testit - python tests https://t.me/csharp_ci- c# https://t.me/Machinelearningtest - machine learning test https://t.me/python_testit - python tests

59 935

Repeat Elements of a List in Python https://www.pythonforbeginners.com/lists/repeat-elements-of-a-list-in-python @pythonl

59 935

🔥 Faster Python calculations with Numba: 2 lines of code, 13× speed-up https://pythonspeed.com/articles/numba-faster-python/ @pythonl

59 935

Remove Commas From String in Python https://www.pythonforbeginners.com/strings/remove-commas-from-string-in-python @pythonl

59 935

How to Write SQL in Native Python https://www.kdnuggets.com/2022/02/easy-sql-native-python.html @pythonl

59 935

Хотите развиваться в области Data Science? Сделайте первые шаги на открытом уроке «Natural language processing: как компьютер общается с людьми» 16 февраля в 18:00. Тексты встречаются в огромном числе Data Science задач: чат-ботах, голосовых ассистентах или поисковиках. Мария Тихонова, Senior Data Scientist в Сбере, расскажет о принципах их работы и главных трендах в обработке естественного языка. Demo-занятие пройдет в рамках онлайн-курса «Machine Learning. Professional». Пройдите вступительный тест, чтобы оценить свой уровень подготовки и зарегистрироваться https://otus.pw/3pQf/

59 935

The Correct Way to Overload Functions in Python https://martinheinz.dev/blog/50 @pythonl

59 935

21 февраля Яндекс.Практикум запускает бесплатную Школу наставников. Школа наставников — это хорошая возможность развить софт-скиллы, научиться делиться знаниями с командой и подтвердить экспертность в своей области. Она проходит в формате онлайн-занятий. Всего будет 5 уроков, которые будут проходить два раза в неделю по вечерам. Наставник в Практикуме — это опытный специалист, который передаёт свои знания студентам, помогает учиться и справляться с трудностями. Наставничество можно совмещать с основной работой, оно занимает от 6 до 15 часов в неделю. Вознаграждение — от 35 до 50 тысяч рублей в зависимости от курса и потраченного времени. Сейчас ищем наставников в сферах: аналитика данных и Data Science, тестирование, веб-разработка, разработка на Java, Python, С++, Go, дизайн и управление. Подать заявку желательно до 14 февраля, чтобы успеть выполнить тестовое задание: https://clck.ru/auikx