Python/ django

Открыть в Telegram

по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM

Больше

Сеть:Machinelearning Россия10 243 Технологии и приложения2 216...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 59 934 подписчиков, занимая 2 216 место в категории Технологии и приложения и 10 243 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 59 934 подписчиков.

Согласно последним данным от 15 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -583, а за последние 24 часа — -23, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.35%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.13% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 404 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 878 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 22.
Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как github, claude, контекст, архитектура, api.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fmxm...”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 16 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.

59 934

Подписчики

-2324 часа

-1107 дней

-58330 день

4 404

Просмотры поста

~ 1 87824 часа

~ 2 38348 часов

7.35%

Коэффициент вовлеченности

~ 1

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

59 934

🔥 Threading in Python: The Complete Guide https://superfastpython.com/threading-in-python/ @pythonl

59 934

🌠 How to Add a Title to Seaborn Plots https://itsmycode.com/how-to-add-a-title-to-seaborn-plots/ @pythonl

59 934

В интернете множество достойных курсов по машинному обучению. Знаете, не длинные курсы на год, а понятный блок из небольшого числа занятий, чтобы получить hard-skills. Как авторы курсов по классическому ML, мы проходили сами множество разных готовых курсов с лекциями. Top-3 по качеству подачи материала и структуре: — курс Эндрю Ына на Coursera для нулёвых, — Юры Кашницкого mlcourse.ai для тех, кто уже проходил курсы по Python и не совсем нулевый, — и Intro to Machine Learning with PyTorch от Udacity. Однако, все три курса — это видеозаписи; первый курс отправляет практиковаться на Matlab, что сейчас редко используется дата-саентистами, второй — довольно сложный для новичков, а третий стоит USD400 в месяц. 🚀 Для новичка в ML возможность попасть на живой курс к практикующему специалисту, который в то же время и преподаватель, и ментор, это лучшее, что вы можете сделать сейчас для погружения в ML. Мы хотим пригласить слушателей на поток интенсива по классическому машинному обучению для мини-групп, который стартовал сегодня, можно успеть присоединиться! В программе живые лекции опытных преподавателей по машинному обучению Давида Дале, NLP-инженера Skoltech/ШАД, и Татьяны Гайнцевой, AI-сайнтиста из Phillips/DLSchool (подойдет, если вы знаете синтаксис Python и проходили математику в вузе — у нас два разных потока для разработчиков и менеджеров). 📌 Подробней: https://maths-h.com/ru/machine-learning?utm_source=telegram&utm_campaign=pythonch

59 934

Repost from Python tests

result of code?

Anonymous voting

59 934

Repost from Python tests

@python_testit

59 934

How to enable CORS on Django REST Framework? https://itsmycode.com/enable-cors-on-django-rest-framework/ @Django_pythonl

59 934

Учить Python и другие языки программирования полезно и интересно, но еще интереснее может быть наблюдать за тем, как программисты создают свою IT-компанию. В канале «Программисты делают бизнес» основатели и ведущие сотрудники KTS рассказывают про будни компании, проблемы, с которыми они сталкиваются, и делятся своими мыслями и советами. Если вам интересно в онлайне следить за тем, как создается IT-компания, подписывайтесь!

59 934

Python List pop() https://itsmycode.com/python-list-pop/ @pythonl

59 934

🔎 Debugging Python Code Is Like Detective Work — Let’s Investigate https://thepythoncodingbook.com/2022/04/17/debugging-python-code-is-like-detective-work-lets-investigate/ @pythonl

59 934

💻 Measuring memory usage in Python: it’s tricky! https://pythonspeed.com/articles/numpy-memory-footprint/ @pythonl

59 934

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!

59 934

Guide to Python's append() Function https://stackabuse.com/guide-to-pythons-append-function/ @pythonl

59 934

Guide to Dictionaries in Python https://stackabuse.com/python-dictionary-tutorial/ @pythonl

59 934

Revisiting Rock Paper Scissors in Python https://davidamos.dev/revisiting-rock-paper-scissors-in-python/ @pythonl

59 934

Repost from Python RU

Подсчет наиболее часто встречающихся элементов в итерируемом объекте Python Статья @pro_python_code

59 934

Running minor tasks with a simple job system in Django https://nessuent.xyz/posts/2022-03-26_Django_jobs.html @pythonl

59 934

Repost from Python RU

📹 Скачиваем видео с YouTube Читать @pro_python_code

59 934

The Python Coding Book https://thepythoncodingbook.com/2022/04/10/understanding-two-point-perspective-drawing-using-python/ @pythonl

59 934

Natural syntax for units in Python https://aroberge.blogspot.com/2022/04/natural-syntax-for-units-in-python.html @pythonl

59 934

immers.cloud предлагает виртуальные серверы с посекундной тарификацией для решения задач искусственного интеллекта с видеокартами Tesla (V100, A10, T4) и RTX (2080Ti, 3090, 3080, A5000) от 29 ₽ в час. Список всех GPU-конфигураций и цены доступны по ссылке. Арендуйте мощные серверы с видеокартами Tesla V100 или RTX 3090 (и другие) на любой срок и с любым бюджетом. Тарификация посекундная, минимальная сумма пополнения баланса — 100 ₽. Оплата происходит только за фактическое время использования вычислительных ресурсов. В это непростое время, когда иностранные сервисы блокируют доступ к инфраструктуре, а отечественные облачные провайдеры повышают цены, мы решили зафиксировать цены на докризисном уровне и таким образом поддержать наших пользователей. Зарегистрируйтесь по ссылке и получите бонус +20% к первому платежу. Техническая поддержка доступна 24/7 — @immerscloudsupport