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 59 977 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 59 977 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.

59 977
Suscriptores
-1324 horas
-1107 días
-56530 días
Archivo de publicaciones

🤬ДА БЛ**ТЬ🤬 Да-да, именно такая реакция у создателей курсов, когда они увидели этот канал с бесплатными курсами по: >JavaSc
🤬ДА БЛ**ТЬ🤬 Да-да, именно такая реакция у создателей курсов, когда они увидели этот канал с бесплатными курсами по: >JavaScript (20гб видео) >Python (64гб видео) >C# (27гб курсов) >Java (45гб видео) >PHP (34гб видео) >Go (23гб видео) >Rust (37гб видео) >SQL (41гб видео) >MySQL (21гб видео) >Другое (114гб видео) ВСЕ БЕСПЛАТНО❤️

Сделайте первые шаги к работе с Big Data! 3 ноября в 20:00 мск пройдет открытый урок «DataFrame API: от Pandas к Dask». 🧑‍🎓
Сделайте первые шаги к работе с Big Data! 3 ноября в 20:00 мск пройдет открытый урок «DataFrame API: от Pandas к Dask». 🧑‍🎓 Занятие пройдет в рамках онлайн-курса «MLOps» от OTUS и его проведет Павел Филонов, Ex-Data Science Manager в Kaspersky. Почему стоит посетить этот урок? На уроке научимся работать с данными через multiprocessing напрямую или pandarallel и ускорим работу. Первый урок — DataFrame API: от Pandas к Dask 👉 Регистрация https://otus.pw/Paol/ Второй урок — DataFrame API: от Dask к PySpark 👉 Регистрация https://otus.pw/onEU/

Найти работу Python программистом можно 2 методами: Первый. Бесконечно скроллить HeadHunter и пытаться что-то выклевать на Li
Найти работу Python программистом можно 2 методами: Первый. Бесконечно скроллить HeadHunter и пытаться что-то выклевать на LinkedIn. Офигеть от условий и закрыть. Второй. Подписаться на Python Job. Это база адекватных предложений, где даже для новичков много мест с хорошей з/п. Тут найдете работу как в Яндексе (именно сюда крупняки присылают вакансии напрямую), так и в молодых стартапах! В общем, не теряйте времени и находите работу в 2 клика: @job_python

Здравствуйте, пост Kubernetes для разработчиков — старт 17 ноября В 2022 еще можно успеть изучить K8s. С 17 ноября по 29 декабря в Слёрме пройдет поток курса «Kubernetes для разработчиков». Зачем нужен курс? Чтобы знать, что делать, когда админ говорит: «Вот тебе кластер, работай с ним». Погрузиться в Kubernetes, понять, как с ним взаимодействовать разработчику и какие у инструмента есть возможности кроме запуска контейнера с приложением в кластере. Что в программе? 🔹базовые абстракциями K8s и устройство кластера; 🔹запуск приложений в кластере; 🔹локальная разработка в Kubernetes; 🔹особенности языков программирования при запуске в Kubernetes (Java, Python, Go). Как выглядят видеоуроки? Вот, например, фрагмент урока, где Марсель Ибраев объясняет, почему Kubernetes стал инфраструктурным стандартом: https://youtu.be/mQsUaPSQjF4 Подробности о курсе: https://slurm.club/3FsEJKH

🔴 Как работать с ГЕО-данными в DWH? 📌 Расскажем на открытом уроке 26 октября в 20:00. Занятие проведет Артемий Козырь, Anal
🔴 Как работать с ГЕО-данными в DWH? 📌 Расскажем на открытом уроке 26 октября в 20:00. Занятие проведет Артемий Козырь, Analytics Engineer с 7+ лет опыта работы с данными. 💣 Мы рассмотрим темы: ✔️ Привязка событий к зонам на карте города; ✔️ Агрегирование и аналитика данных с помощью H3 (гексагоны); ✔️ Оптимизация расчетов и производительности, кэширование. 💻 Также на вебинаре подробнее познакомимся с программой онлайн-курса “Data Engineer”. 🔥 Проходите вступительный тест и записывайтесь на урок Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru

What is the value of the var after the for loop completes its execution
Anonymous voting

photo content