es
Feedback
Python/ django

Python/ django

Ir al canal en Telegram

📈 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 59 861 suscriptores, ocupando la posición 2 217 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 246 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 59 861 suscriptores.

Según los últimos datos del 19 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -528, y en las últimas 24 horas de -22, 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 3.22% 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 1 930 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 28.
  • 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 20 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.

59 861
Suscriptores
-2224 horas
-1117 días
-52830 días
Archivo de publicaciones
Run Python in Docker: Hosting a Python Script on Docker https://www.journaldev.com/46365/run-python-in-docker @pythonl

Junior Objects is a new book recently written by Yegor Bugayenko, the author of Elegant Objects — a very provocative and very
Junior Objects is a new book recently written by Yegor Bugayenko, the author of Elegant Objects — a very provocative and very popular book about object-oriented programming. The book is not only for junior programmers. It covers the entire domain of software development, from choosing the right laptop to designing your architecture in UML. Everything you need to know in order to boost your career from a beginner to a senior engineer with six-figure salary. Join Yegor's telegram channel to learn more: @yegor256news

How to use Serializers in the Django Python web framework. https://opensource.com/article/20/11/django-rest-framework-serializers @Django_pythonl

Хотите всего за 5 месяцев поднять свой уровень владения ML до Middle/Senior? Поступайте на онлайн-курс «Machine Learning. Adv
Хотите всего за 5 месяцев поднять свой уровень владения ML до Middle/Senior? Поступайте на онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Помимо теории там вас ждут реальные кейсы с практики и отдельный модуль, посвящённый работе в production. Старт 14 декабря. Черная Пятница близко! Пройдите тест и получите скидку 25% : https://otus.pw/EpxR/

Split Your Dataset With scikit-learn's train_test_split() https://realpython.com/train-test-split-python-data/ @pythonl

Scrape Structured Data with Python and Extruct https://hackersandslackers.com/scrape-metadata-json-ld/ @pythonl

AgroCode 2020 – главный агрокодинг страны от Россельхозбанка. Теперь онлайн! За 40 часов участникам предстоит решить шесть задач от таких компаний, как Accenture, DigitalAgro, Intterra, а также от Центра интеллектуального сельского хозяйства РАН. Призовой фонд — 1,37 млн рублей. Прием заявок — до 3 декабря на сайте https://agro-code.ru/

Advanced Python Development (2020) @pythonlbooks

Python OpenCV – Guide to Image Processing for AI/ML https://morioh.com/p/259873bba1c0

Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения? Начните получать новые знания уже 25 ноября с демо-занятия «Кластеризац
Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения? Начните получать новые знания уже 25 ноября с демо-занятия «Кластеризация временных рядов». Вместе с Дмитрием Сергеевым вы познакомитесь с интереснейшей задачей, которую можно прикрутить к временным рядам. Вы выясните, можно ли найти похожие друг на друга по динамике финансовые активы на бирже и как сгруппировать пользователей по их поведению. Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Программа рассчитана на специалистов с опытом в Data Science. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/6Hfj/

Python and PyQt: Creating Menus, Toolbars, and Status Bars https://realpython.com/python-menus-toolbars/ @pythonl

Django forms with Ajax | How to use ajax in django https://www.youtube.com/watch?v=C4fr3SCqgJQ @Django_pythonl