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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
Python List Comprehensions in 5-minutes A visual introduction to those tricky Pythonic one-liners https://towardsdatascience.com/python-list-comprehensions-in-5-minutes-40a68cbe4561?source=---------2---------------------

The Quick Python Book 2018

Minimally Sufficient Pandas In this article described perspective on how to best use the Pandas library. https://medium.com/dunder-data/minimally-sufficient-pandas-a8e67f2a2428?source=---------0---------------------

Recursive Programming How to solve a problem by pretending you already have https://towardsdatascience.com/finding-a-recursive-solution-184784b0aea0

Django - Lecture 7 - CS50's Web Programming with Python and JavaScript https://www.youtube.com/watch?v=ZjAMRnCu-84

Django and React Tutorial // 1 - Creating a Fullstack Application https://www.youtube.com/watch?v=uZgRbnIsgrA

James Powell - So you want to be a Python expert? https://www.youtube.com/watch?v=cKPlPJyQrt4

Python Flask Sending Data From Python To Jinja Templates https://www.youtube.com/watch?v=dYYQXaprlKM

Advanced Python Tutorial | Learn Advanced Python Concepts | Python Programming Training #AdvancedPython #AdvancedPythonTutorial #PythonTutorial https://www.youtube.com/watch?v=O1gZc-erLjg

Zero to Hero with Python Programming #Python #tutorials #programming https://www.youtube.com/watch?v=3cZsjOclmoM

Reinforcement Learning Tutorial | Reinforcement Learning Example Using Python https://www.youtube.com/watch?v=LzaWrmKL1Z4