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 243 Tecnologías y Aplicaciones2 216...

📈 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 59 948 suscriptores, ocupando la posición 2 216 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 243 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 59 948 suscriptores.

Según los últimos datos del 14 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -570, y en las últimas 24 horas de -24, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.18%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.21% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 304 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 923 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 15 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.

59 948

Suscriptores

-2424 horas

-1187 días

-57030 días

4 304

Visitas de la publicación

~ 1 92324 horas

~ 2 44148 horas

7.18%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

59 943

List of Dictionaries to Dataframe in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/list-of-dictionaries-to-dataframe-in-python @pythonl

59 943

Хочешь научиться кодить на Python, но не хочешь платить за это? На Python можно сделать многое, в том числе и самый крутой тренд 2022-го — нейросети, тоже пишутся на нём. Есть способ учиться БЕСПЛАТНО — канал с задачами по Python и машинному обучению, на котором только практика! Каждый день там публикуют новые задачи — решать их полезнее, чем смотреть видео от очередной онлайн школы.

59 943

The strange relationship between objects, functions, generators and coroutines https://www.packt.com/bizarre-python/ @pythonl

59 943

👁‍🗨 CVNets: A library for training computer vision networks Code: https://github.com/apple/ml-cvnets Instructions: https://github.com/apple/ml-cvnets/tree/main/docs/source/en/general @pythonl

59 943

What will be the output of the following code?

Anonymous voting

59 943

Read CSV Into a List of Lists in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/read-csv-into-a-list-of-lists-in-python @pythonl

59 943

Как насчет продуктивных выходных с любимым Python? 3 дня, 8 часов теории, 16 часов практики = FastAPI, тестирование, Ansible Все это на онлайн-интенсиве от Слёрм Python: Работа с API и фреймворками с 24 по 26 июня Ты освоишь разные продвинутые фичи, например, создание скелета веб-сервиса с фреймворком FastAPI, который (кстати) уделывает Django по производительности. А еще обучишься: - интегрировать приложение с СУБД; - тестировать на API при помощи FastHTTP + pytest + pyhamcrest; - писать под Ansible создание + тестирование модуля и плагина. Разбираясь в работе стандартного фреймворка на хорошем уровне, ты легко модифицируешь и адаптируешь его под свой проект так, чтобы тратить меньше сил на разработку и быть уверенным в результате кода. Спикеры: ▪️Денис Наумов, Techlead, Data Engineer в Skyeng ▪️Павел Ляшков, Senior Software Engineer ex Exness Занять место: https://slurm.club/3zPyEW6

59 943

Manim is an engine for precise programmatic animations, designed for creating explanatory math videos. ⤷ Examples Docs: https://3b1b.github.io/manim/ #Python #Engine #Math #Interesting #Visualization @pythonl

59 943

«Kubernetes для разработчиков» — с 1 июля в Слёрме 1 июля — старт потока и релиз видеокурса «Kubernetes для разработчиков». Вы можете учиться в группе и встречаться со спикерами два раза в неделю или пройти видеокурс, когда удобно. Это базовый курс по k8s. Программа составлена специально для разработчиков: нет лишней информации, которая не пригодилась бы в реальных проектах, включены важные нюансы разработки приложения под Kubernetes.

Все уроки записаны в 2022 году, материал обновлен и дополнен.

Спикеры: Марсель Ибраев (Southbridge) Павел Селиванов (Yandex Cloud). Форматы обучения: Поток: открываем доступ к двум новым темам каждую неделю, общаемся в чате с куратором и спикерами, два раза в неделю — AMA-сессии по темам курса со спикерами. Видеокурс: доступны сразу все темы, можно изучать в своём темпе. Оба формата включают практику на стендах и итоговую сертификацию. Подробнее про курс: https://slurm.club/3xzt9b8

59 943

What will be the output of the following code?

Anonymous voting

59 943

👱‍♂️ Face Recognition Recognize and manipulate faces from Python or from the command line with the world's simplest face recognition library. Github: https://github.com/ageitgey/face_recognition Jupyter: https://beta.deepnote.org/launch?template=face_recognition @pythonl

59 943

Python пришел в телеграм! Python — второй по популярности язык в мире. Он очень универсален: можно писать сайты, а можно искусственный интеллект. Теперь у Python есть русскоязычный канал. Это первоисточник всего, что появляется в платных курсах и остальных ресурсах. Стоит подписаться!

59 943

Что выведет код выше

Anonymous voting

59 943

Doubly Linked List in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/doubly-linked-list-in-python @pythonl

59 943

Pandas vectorization: faster code, slower code, bloated memory https://pythonspeed.com/articles/pandas-vectorization/ @pythonl

59 943

Index of Minimum Element in a List in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/index-of-minimum-element-in-a-list-in-python @pythonl