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 240 Tecnologías y Aplicaciones2 213...

📈 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 59 957 suscriptores, ocupando la posición 2 213 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 240 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 59 957 suscriptores.

Según los últimos datos del 13 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -565, y en las últimas 24 horas de -13, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.12%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.12% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 271 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 872 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 14 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.

59 957

Suscriptores

-1324 horas

-1107 días

-56530 días

4 271

Visitas de la publicación

~ 1 87224 horas

~ 2 34548 horas

7.12%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

59 948

💥 Gooey Turn (almost) any Python 3 Console Program into a GUI application with one line. ⚙️ Github @pythonl

59 948

➡️ Difference Between Pop and Remove in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/difference-between-pop-and-remove-in-python @pythonl

59 948

class Python - первый интерактивный канал по Python [уроки кодинга, дайджесты, алгоритмические задачи с решениями] ⚙️ Возможность запускать код с любого устройства прямо в Telegram 🤖 Автоматическая проверка решений задач

Подписывайся: @class_python

59 948

🎤 Larynx End-to-end text to speech system ⚙️ Github @pythonl

59 948

💯Мы собрали целую секцию, которую назвали “Ретроспектива” - будем изучать прошлое и прогнозировать будущее технологий. Приходите 22 и 23 на Saint HighLoad++, чтобы послучать доклады: ✅Языки программирования: прошлое, настоящее и будущее / Дмитрий Завалишин (ГК Digital Zone); ✅Postgres от начала веков и до наших дней / Олег Бартунов, Иван Панченко (Postgres Professional); ✅Эволюция распределенных атак в Интернете: 1994 - настоящее время / Георгий Тарасов (Qrator Labs); ✅Ретроспектива архитектуры на примере ВКонтакте: история и будущее / Александр Тоболь (ВКонтакте); ✅Про историю и будущее поиска / Андрей Аксенов (Авито, Sphinx); ✅История онлайн-видео / Максим Лапшин (Эрливидео). Полная программа конференции и билеты на сайте.

59 948

🦾 Delete Attribute From an Object using the del statement in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/delete-attribute-from-an-object-in-python @pythonl

59 948

Robust Video Matting in PyTorch TensorFlow TensorFlow.js ONNX CoreML 5,960 stars total 7 stars today View on Github.com

59 948

⚡️ Конец набора на онлайн-курс «Data Engineer» от OTUS! Харкордный тест по «Data Engineer» ⚠️ Освойте работу с Architecture, Data Lake, DWH, MLOps с практикой в Yandex Cloud! Программа ориентирована на технических специалистов, которые хотят решать интересные задачи в сфере Big Data. 4 месяца живых вебинаров с экспертами — и вы освоите работу с архитектурой, Data Lake, DWH и DataOps практиками. 📌 Результатом вашего обучения станет выпускной проект, где вы реализуете задачу по интересующей вас теме с учетом новых знаний. Скидка -15% до 31 августа 👉 Успейте пройти вступительный тест и занять место в группе по спец.цене https://clck.ru/uHZqf

59 948

📊 Making plots in your terminal with plotext https://pybit.es/articles/terminal-plotting-with-plotext/ @pythonl

59 948

JRNL jrnl is a simple journal application for the command line. ➡️ Github GitHub | #Python #Interesting #Terminal @pythonl

59 948

😮 Добавлена новая база слитых курсов на 800ГБ: Программирование: https://t.me/+i9s3CU7lZVkxNTUy Python: https://t.me/+cVKW3syRr6M4MWIy Frontend и Web: https://t.me/+3rMdT0y_PAU5NTQy Графика и дизайн: https://t.me/+0ndj8zbrRBVmMGYy

59 948

What will be the output of the Python code?

Anonymous voting

59 948

Object Detection and Instance Segmentation in Python with Detectron2 https://stackabuse.com/object-detection-and-instance-segmentation-in-python-with-detectron2/ @pythonl

59 948

Check For Superset in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/check-for-superset-in-python @pythonl

59 948

@python_job_interview - Коллеги, собираем здесь все возможные вопросы и ответы с реальных собеседований по Python. Для всех уровней разработчиков. Вопросы с настоящих собеседований, помогут Вам получить успешно пройти интервью Перейти

59 948

📊bashplotlib bashplotlib is a python package and command line tool for making basic plots in the terminal. $ pip install bashplotlib ➡️ Github ↪️ Docs @pythonl

59 948

Как дорасти до Python-разработчика уровня Middle+? Конечно же, осваивать новые навыки! Этим мы и займемся на открытом уроке «Secure Python» 🗓 23 августа в 20:00 мск в OTUS. На занятии вас ждет обзор распространенных проблем, связанных с безопасностью Python приложений: десериализация, инъекции, сторонние библиотеки и других. 👉🏻 Чтобы подготовиться к встрече, пройдите вступительный тест — https://otus.pw/nKVE/ Встреча пройдет в рамках онлайн-курса «Python Developer. Professional».

59 948

⚙️ Check For Disjoint Sets in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/check-for-disjoint-sets-in-python @pythonl

59 948

⚡️ Старт набора на углубленный курс Machine Learning. Professional Научитесь использовать методы машинного обучения и решайте бизнес-задачи! Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера — Сбера Вам предстоит справляться с «грязными» данными, просчитывать свои действия наперед, экспериментировать с решениями и готовить модели в продакшн. За 5 месяцев вы освоите современные инструменты анализа данных и научитесь выстраивать полный пайплайн работы с данными 📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА: Серьезное портфолио с проектами и возможность претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist 💻 Открытый урок — NLP сегодня: от истоков до трансформеров, 5 сентября в 18:00 https://otus.pw/5Dp4/ 💻 Открытый урок —Out liar! Методы детекции аномалий в данных, 19 сентября в 18:00 https://otus.pw/TS0sK/ Время прохождения теста ограниченно 20 минут 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ https://otus.pw/Tzf0/