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 59 904 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 59 904 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.

59 904

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

59 900

✅ Хотим обратить ваше внимание на полезный telegram-канал для обучения высокоуровневому языку программирования Python На канале ежедневно публикуются задачи по Python и Machine Learning: алгоритмы, функции, классы, регулярные выражения, итераторы, генераторы, ООП, исключения, numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, TensorFlow и многое другое! ✔️Станьте специалистом по Python вместе с каналом "Задачи по Python и машинному обучению"

59 900

🔍 Variables and Constants in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/variables-and-constants-in-python @pythonl

59 900

Рекомендательные системы сегодня встречаются повсеместно: рекомендация фильмов и музыки, персональное формирование ленты в соц. сетях, предложения онлайн магазинов и многие другие. Но знаете ли вы как они устроены и какие алгоритмы скрываются под их капотом? 17 августа в OTUS пройдет demo-занятие в рамках продвинутого онлайн-курса «Machine Learning Advanced». На занятии с преподавателем Марией Тихоновой, Senior Data Scientist в Сбер, вы обсудите несколько классических подходов к построению рекомендательных систем и реализуете один из них своими руками. Поговорите о готовых инструментах, которые позволяют создать рекомендашку всего в пару строк кода. А что порекомендует ваша рекомендательная система? Приходите и узнаете! https://otus.pw/ZcYK/

59 900

Using Feedparser in Python https://www.pythonforbeginners.com/feedparser/using-feedparser-in-python @pythonl

59 900

NumPy views: saving memory, leaking memory, and subtle bugs https://pythonspeed.com/articles/numpy-memory-views/ @pythonl

59 900

PyTorch Pocket Reference (2021) 📖 Book @pythonlbooks

59 900

Python Program to Illustrate Different Set Operations https://www.programiz.com/python-programming/examples/set-operation @pythonl

59 900

🔝 Classes in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/classes-in-python @pythonl

59 900

📱 Python Program to Compute all the Permutation of the String https://www.programiz.com/python-programming/examples/permutation-of-string @pythonl

59 900

https://t.me/pro_python_code - Python RU

59 900

🐍 Python Program to Check If Two Strings are Anagram https://www.programiz.com/python-programming/examples/anagram @pythonl

59 900

Supporting Multiple Languages in Django https://testdriven.io/blog/multiple-languages-in-django/ @pythonl

59 900

How to Join/Concatenate/Append Strings in Python https://stackabuse.com/how-to-join-concatenate-append-strings-in-python @pythonl

59 900

The Unknown Features of Python's Operator Module https://dev.to/martinheinz/the-unknown-features-of-python-s-operator-module-23p4 @pythonl

59 900

How To Calculate Stocks Support And Resistance Using Clustering https://www.nbshare.io/notebook/190163492/How-To-Calculate-Stocks-Support-And-Resistance-Using-Clustering/ @pythonl

59 900

Map and Filter in Python https://www.pythonmorsels.com/topics/map-and-filter-python/ @pythonl

59 900

Your First Steps With Django: Set Up a Django Project https://realpython.com/django-setup/ @pythonl

59 900

K-Means Clusternig Example with Python and Scikit-learn https://morioh.com/p/aac257bf2d4c Code: https://github.com/Peyxw/Unsupervised-Machine-Learning @pythonl

59 900

How to Highlight and Redact Text in PDF Files with Python https://www.thepythoncode.com/article/redact-and-highlight-text-in-pdf-with-python @pythonl

59 900

Узнайте больше о специальности Data Warehouse Analyst на встрече с Senior Data Engineer Артемием Козырем. 28 июля ждем вас на вебинаре, где Артемий расскажет о навыках и задачах, которые появились на стыке деятельности дата инженера и аналитика данных. Также вы познакомитесь с программой онлайн-курса «Data Warehouse Analyst» и форматом обучения в OTUS. В конце встречи у вас будет возможность занять место в группе по спец.цене. Регистрация на вебинар: https://otus.pw/qLQL/