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 246 Технологии и приложения2 212...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 59 891 подписчиков, занимая 2 212 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 59 891 подписчиков.

Согласно последним данным от 18 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -532, а за последние 24 часа — -13, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.63%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.23% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 5 167 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 933 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 29.
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 19 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.

59 891

Подписчики

-1324 часа

-1007 дней

-53230 день

5 167

Просмотры поста

~ 1 93324 часа

~ 2 47848 часов

8.63%

Коэффициент вовлеченности

~ 1

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

59 883

How to Create a Chrome Plugin using Python https://morioh.com/p/0e3b33fe9851 Ru: https://dev-gang.ru/article/kak-sozdat-plagin-chrome-s-pomosczu-python-8zd9qvtwao/ @pythonl

59 883

How to Best Use Try-Except in Python https://www.pythonforbeginners.com/error-handling/how-to-best-use-try-except-in-python @pythonl

59 883

SmartDev - первая технологическая конференция Сбера для разработчиков ⏰ 20 мая | Онлайн Первая техно-конференция от Сбера для разработчиков. Шесть параллельных стримов, топовые международные спикеры. Dev to dev. На стриме от SmartMarket вы узнаете, как каждый из вас может создавать навыки для виртуальных ассистентов Салют, как подключать к ним монетизацию и выходить со своими товарами, услугами и идеями на многомиллионную аудиторию Сбера. Обсудим темы: - новые типы приложений для разработки навыков виртуальных ассистентов семейства Салют Native Apps и Canvas Apps с возможностью интеграции в СберБанк Онлайн, а также сервисы Platform V для back-end разработки; - презентация SmartServices для разработчиков навыков; - SmartNLP — погружение в NLP/NLU технологии будущего и др. Участие бесплатное, по предварительной регистрации на сайте конференции До встречи в прямом эфире! ✊

59 883

Creating PDF Invoices in Python with pText https://stackabuse.com/creating-pdf-invoices-in-python-with-ptext/ @pythonl

59 883

Exception Handling in Python: Writing a Robust Python Program https://www.pythonforbeginners.com/error-handling/exception-handling-in-python-increasing-robustness-of-your-python-program @pythonl

59 883

Что входит в must-have умения специалиста Машинного обучения? 11 мая Дмитрий Сергеев, Senior Data Scientist в Oura, расскажет, на какие навыки обращают внимание работодатели и как их тренировать. Дмитрий поделится своим опытом и проведет обзор рынка вакансий в Data Science. Также вы познакомитесь с программой и особенностями онлайн-курса «Machine Learning. Professional», форматом обучения OTUS и сможете задать свои вопросы эксперту. Ждем тех, кто уже начал осваиваться в Data Science и хочет получить знания, необходимые Middle специалисту. Для участия регистрируйтесь на вебинар https://otus.pw/1ULc/

59 883

Detecting Fraudulent Transactions in a Streaming App using Kafka in Python https://www.thepythoncode.com/article/detect-fraudulent-transactions-with-apache-kafka-in-python @pythonl

59 883

🔥 Практический анализ данных c Pandas, 2-е издание @machinelearning_ru

59 883

Stock Sentiment Analysis Using Autoencoders https://www.nbshare.io/notebook/84089365/Stock-Sentiment-Analysis-Using-Autoencoders/ @pythonl

59 883

Slicing In Python (Comprehensive Tutotial) https://likegeeks.com/slicing-in-python/ @pythonl

59 883

🐍 Best practices working with Django models in Python https://steelkiwi.com/blog/best-practices-working-django-models-python/ Ru: https://techrocks.ru/2021/04/22/django-models-best-practices/ @pythonl

59 883

How to write a simple toy database in Python within minutes https://www.freecodecamp.org/news/how-to-write-a-simple-toy-database-in-python-within-minutes-51ff49f47f1/ Ru: https://dev-gang.ru/article/how-to-write-a-simple-toy-database-in-python-within-minutes-uo1kahsydh/ @pythonl

59 883

Spring Boot and Flask Microservice @pythonl

59 883

The hidden performance overhead of Python C extensions https://pythonspeed.com/articles/python-extension-performance/ @pythonl

59 883

Какие требования предъявляют работодатели к специалистам Machine learning на Middle+ уровне? 5 мая Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura, проведет обзор рынка вакансий Data Science для специалистов с опытом и поделится карьерными инсайтами. Вы узнаете ,какие навыки и технологии понадобятся для карьерного роста и познакомитесь с программой онлайн-курсов «Machine Learning. Advanced». Как подготовиться к встрече? Пройдите вступительный тест, чтобы оценить свой уровень знаний и сложность курса. Зарегистрируйтесь, чтобы участвовать в трансляции и задать свои вопросы эксперту https://otus.pw/5d3b/

59 883

Stack in Python https://www.pythonforbeginners.com/data-types/stack-in-python @pythonl

59 883

How to use the Pyspark flatMap() function in Python? https://www.pythonpool.com/python-flatmap/ @pythonl

59 883

MNIST Dataset in Python – Basic Importing and Plotting Article: https://www.journaldev.com/45249/mnist-dataset-in-python Ru: https://dev-gang.ru/article/nabor-dannyh-mnist-v-pythonbazovyi-import-i-postroenie-aiypw9sw1l/ @pythonl

59 883

3 Proven Ways to Convert ASCII to String in Python https://www.pythonpool.com/python-ascii-to-string @pythonl

59 883

Python Object-Oriented Programming fundamentals and the most common mistake https://breadcrumbscollector.tech/python-object-oriented-programming-fundamentals-and-the-most-common-mistake/ @pythonl