es
Feedback
📚Python Books

📚Python Books

Ir al canal en Telegram

📚Python библиотека admin - @workakkk @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml РКН: clck.ru/3FmsTi

Mostrar más

📈 Análisis del canal de Telegram 📚Python Books

El canal 📚Python Books (@pythonlbooks) es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 33 546 suscriptores, ocupando la posición 3 891 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 19 158 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 33 546 suscriptores.

Según los últimos datos del 01 septiembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -177, y en las últimas 24 horas de 18, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.78%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.56% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 273 visualizaciones. En el primer día suele acumular 859 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 0.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como сотрудников, курса, инструменты, использовать, docker.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
📚Python библиотека admin - @workakkk @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml РКН: clck.ru/3FmsTi

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 02 septiembre, 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.

33 546
Suscriptores
+1824 horas
-207 días
-17730 días
Archivo de publicaciones
Learning the Pandas Library: Python Tools for Data Munging, Analysis, and Visual Book @pythonlbooks
Learning the Pandas Library: Python Tools for Data Munging, Analysis, and Visual Book @pythonlbooks

Building Chatbots with Python: Using Natural Language Processing and Machine Learning Book @pythonlbooks
Building Chatbots with Python: Using Natural Language Processing and Machine Learning Book @pythonlbooks

Анализ социальных медиа на Python Github @pythonlbooks
Анализ социальных медиа на Python Github @pythonlbooks

Beginning django CMS @pythonl

Python Web Penetration Testing Cookbook Github @pythonlbooks
Python Web Penetration Testing Cookbook Github @pythonlbooks

Django 2.1 Практика. Book @pythonlbooks
Django 2.1 Практика. Book @pythonlbooks

Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python @datascienceiot

Python for SAS Users: A SAS-Oriented Introduction to Python @pythonlbooks

The Python Workbook: A Brief Introduction with Exercises and Solutions

The Pyramid Web Framework — Chris McDonough (en) 2019 @pythonlbooks

Django Project Blueprints @pythonlbooks

Python 3 Web Development. Beginner's Guide @pythonlbooks

A Smarter Way to Learn Python @pythonlbooks

Flask Web Development Book @pythonlbooks
Flask Web Development Book @pythonlbooks

Flask by example Book @pythonlbooks
Flask by example Book @pythonlbooks

Основы программирования на языке Python Github @pythonlbooks
Основы программирования на языке Python Github @pythonlbooks

Learning Scrapy Github @pythonlbooks
Learning Scrapy Github @pythonlbooks

Mastering OpenCV 4 with Python : A Practical Guide Book @pythonlbooks
Mastering OpenCV 4 with Python : A Practical Guide Book @pythonlbooks

Deep Learning in Python: Master Data Science and Machine Learning with Modern Neural Networks written in Python @pythonlbooks

Daniel Arbuckle's Mastering Python @pythonlbooks