ru
Feedback
Python/ django

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
MachinelearningСеть:MachinelearningРоссия10 246Технологии и приложения2 217

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 59 880 подписчиков, занимая 2 217 место в категории Технологии и приложения и 10 246 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 59 880 подписчиков.

Согласно последним данным от 19 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -528, а за последние 24 часа — -22, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.80%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.22% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 5 267 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 930 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 28.
  • 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 20 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.

59 880
Подписчики
-2224 часа
-1117 дней
-52830 день
Архив постов
Python/ django
Python/ django
59 876
How To Use Htmx In Django https://www.mattlayman.com/blog/2021/how-to-htmx-django/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Covariance and Correlation in Python https://stackabuse.com/covariance-and-correlation-in-python/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
How to create stunning visualizations using python from scratch https://www.kdnuggets.com/2021/02/stunning-visualizations-usi
How to create stunning visualizations using python from scratch https://www.kdnuggets.com/2021/02/stunning-visualizations-using-python.html @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876

Python/ django
Python/ django
59 876
Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приг
Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приготовили онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Познакомиться с курсом можно будет уже 15 февраля на демо-занятии «Multi-armed bandits для оптимизации AB тестирования». Вместе с Андреем Канашовым, Data Scientist в OMD OM GROUP, вы разберете один из самых простых, но эффективных вариантов применения обучения с подкреплением. Вы узнаете, как можно переформулировать задачу АБ тестирования в задачу байесовского вывода и получать результаты по тестам раньше, чем при классическом тестировании. Используйте демо-занятие, чтобы освоить новые навыки, познакомиться с преподавателем и оценить сложность курса. Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок https://otus.pw/Znh9/

Python/ django
Python/ django
59 876
Normalizing Images in PyTorch https://jbencook.com/pytorch-normalize/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Hands-On Python Guide to LAMA – An Automatic ML Model Creation Framework https://analyticsindiamag.com/hands-on-python-guide-
Hands-On Python Guide to LAMA – An Automatic ML Model Creation Framework https://analyticsindiamag.com/hands-on-python-guide-to-lama-an-automatic-ml-model-creation-framework/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
How to Create a To-Do List App using Django | Django Tutorial Tutorial: https://morioh.com/p/e1bedc10b786 Code: https://githu

Python/ django
Python/ django
59 876
Concurrent Task Execution in Python With Asyncio Is A Breeze https://hackernoon.com/concurrent-task-execution-in-python-with-

Python/ django
Python/ django
59 876
Awesome Python Awesome. A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources. https://github.com/vi
Awesome Python Awesome. A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources. https://github.com/vinta/awesome-python @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Speed Up Python Code https://www.loginradius.com/blog/async/speed-up-python-code/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Stochastic Gradient Descent Algorithm With Python and NumPy https://realpython.com/gradient-descent-algorithm-python @pythonl
Stochastic Gradient Descent Algorithm With Python and NumPy https://realpython.com/gradient-descent-algorithm-python @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
💣 Отошли от праздников и снова готовы учиться? Начните с бесплатных демо-уроков онлайн-курсов «DevOps практики и инструменты
💣 Отошли от праздников и снова готовы учиться? Начните с бесплатных демо-уроков онлайн-курсов «DevOps практики и инструменты» и «Golang Developer. Professional»: 📌«Go-каналы снаружи и внутри»: https://otus.pw/7wHH/ — Получите простую абстракцию в картинках для понимания принципов работы каналов. Узнаете, как каналы устроены на уровне языка. 📌«Prometheus: быстрый старт»: https://otus.pw/KyRD/ — Рассмотрите архитектуру Prometheus. Разберётесь, как система работает с метриками. Поймёте, как формировать алерты и события в системе. 🔥Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара!

Python/ django
Python/ django
59 876
Python Programming Challenge – Validate ISBN-10 Number https://compucademy.net/python-programming-challenge-validate-isbn-10-

Python/ django
Python/ django
59 876
Начните осваивать навыки Машинного обучения, которые нужны, чтобы решать задачи уровня Middle+ / Senior. 9 февраля ждем вас н
Начните осваивать навыки Машинного обучения, которые нужны, чтобы решать задачи уровня Middle+ / Senior. 9 февраля ждем вас на демо-занятии «Извлечение признаков из временных рядов». Если на минутку представить, что временной ряд чем-то похож на аудиосигнал — вам откроется чудесный мир новых способов генерации признаков из сферы обработки сигналов. Вместе с преподавателем Дмитрием Сергеевым вы посмотрите, как дополнительные признаки улучшают качество моделей, научитесь пользоваться автоматической генерацией в библиотеках tsfresh и tsfel и решите задачку распознавания активности по данным акселерометра мобильного телефона. Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Это возможность оценить сложность программы и познакомиться с преподавателем. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/nFbA/

Python/ django
Python/ django
59 876
Integrating MongoDB with Flask Using Flask-PyMongo https://stackabuse.com/integrating-mongodb-with-flask-using-flask-pymongo/

Python/ django
Python/ django
59 876
Seaborn Box Plot - Tutorial and Examples https://stackabuse.com/seaborn-box-plot-tutorial-and-examples/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Sending emails using Python https://www.journaldev.com/48114/send-emails-using-python-yagmail-module @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Python's key:value hash type https://www.mfitzp.com/article/python-dictionaries/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876