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 59 836 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
🔥New models in 17 and 100 languages XLM/mBERT pytorch LM supports multi-GPU and multi-node training https://github.com/facebookresearch/XLM#pretrained-cross-lingual-language-models

Heartrate - real-time visualization of code execution. Observe your Python code with this tool. Python 3.5+ https://github.com/alexmojaki/heartrate

How to solve a problem effectively? In today 2019 most developer not know how to solve problems effectively. I noticed most of my students don't know what is problem solving. Problem solving is "The process of working through details of a problem to reach a solution." You think how to solve a single problem, well we face a real life problem for example how to cut a tree in this case the solution is many but one effective and affordable solution we apply. Same as in any problem in coding industries we apply best solutions to our problem. Most of the coders don't see how to problem solve but they focused on Syntex they learn in the past. So how this article helpful to you? Share this little article to your other channals and coding discussion group so they don't mistake to solve a problem. #motivation #coding @deliciouspy🍝

Try Django Tutorial (v2.2) - Build a Web Application with Python Framework #Python #Django #Morioh https://www.youtube.com/watch?v=0CBZenN-b6w

🔥 New Releases: PyTorch 1.2, torchtext 0.4, torchaudio 0.3, and torchvision 0.4 https://pytorch.org/blog/pytorch-1.2-and-domain-api-release/ https://github.com/pytorch/pytorch/releases

How to Make Histograms in Pure Python https://www.youtube.com/watch?v=OpTwGLVCtHQ

Best Python Libraries For Data Science & Machine Learning | Data Science Python https://www.youtube.com/watch?v=LepMvJdr2-w

Image Filters in Python I am currently working on a computer vision project and I wanted to look into image pre-processing to help improve the machine learning https://medium.com/@m4nv1r5/image-filters-in-python-26ee938e57d2?source=topic_page---------0------------------1

How To Make a Chatbot in Python https://www.youtube.com/watch?v=tSjR7bk1Y9U

Python NumPy Tutorial for Beginners https://www.youtube.com/watch?v=QUT1VHiLmmI

Shipping your first Python package and automating future publishing" - Chris Wilcox (PyCon AU 2019) https://www.youtube.com/watch?v=nietrteetKQ

Consider TPOT your Data Science Assistant. TPOT is a Python Automated Machine Learning tool that optimizes machine learning pipelines using genetic programming. https://github.com/EpistasisLab/tpot