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 219...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 59 843 подписчиков, занимая 2 219 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 59 843 подписчиков.

Согласно последним данным от 20 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -524, а за последние 24 часа — -24, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.88%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.43% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 5 317 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 052 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 21 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.

59 843

Подписчики

-2424 часа

-1227 дней

-52430 день

5 317

Просмотры поста

~ 2 05224 часа

~ 2 66548 часов

8.88%

Коэффициент вовлеченности

~ 1

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

59 836

Открыт набор в новую группу профессионального онлайн-курса «Компьютерное зрение». Углубленный курс по CV для специалистов в машинном обучении, знакомых с нейронными сетями. Знакомьтесь с полностью обновленной программой, сдавайте вступительное тестирование и начните обучение на выгодных условиях скидка -20% https://otus.pw/13m6/

59 836

Understand Types of Exceptions in Python https://morioh.com/p/750ba9741c24

59 836

The Python manual @pythonl

59 836

Python 3.9.0a5 is now available for testing https://www.python.org/downloads/release/python-390a5/

59 836

How to Build and Run Python Web App with Docker Compose https://morioh.com/p/1e80d49f8d3e

59 836

PyTorch Tutorial: How to Develop Deep Learning Models with Python https://machinelearningmastery.com/pytorch-tutorial-develop-deep-learning-models/

59 836

Fundamentals of Front-End Django https://dev.to/mkdev/fundamentals-of-front-end-django-b2k

59 836

Get started using treq to make async calls in Python https://opensource.com/article/20/3/treq-python

59 836

Introduction to SQLAlchemy ORM for Django Developers https://apirobot.me/posts/introduction-to-sqlalchemy-orm-for-django-developers

59 836

Grid Search Optimization Algorithm in Python https://stackabuse.com/grid-search-optimization-algorithm-in-python/

59 836

Building a simple REST API with Python and Flask https://morioh.com/p/35f9f2f16908

59 836

Открыт набор в новую группу профессионального онлайн-курса «Нейронные сети на Python». Знакомьтесь с программой, сдавайте вступительное тестирование и поступите в группу со скидкой -20% https://otus.pw/9sTd/ За 5 месяцев вы: - Научитесь работать с нейронными сетями с использованием фреймворков PyTorch, Tensorflow, Keras; - Изучите теорию и практику по таким важным направлениям Deep Learning как Computer Vision, NLP, обучение с подкреплением и многое другое. Делиться своей экспертизой с вами будут преподаватели, профессионалы своего дела и разработчики-практики: Приходите за подробностями, сдавайте вступительный тест и присоединяйтесь к курсу: https://otus.pw/9sTd/

59 836

How to use Pandas Scatter Matrix (Pair Plot) to Visualize Trends in Data https://www.marsja.se/pandas-scatter-matrix-pair-plot/

59 836

Python Scope & the LEGB Rule: Resolving Names in Your Code – Real Python https://realpython.com/python-scope-legb-rule

59 836

Introduction to Image Processing in Python with OpenCV. https://stackabuse.com/introduction-to-image-processing-in-python-with-opencv/

59 836

Neural Networks are Function Approximation Algorithms https://machinelearningmastery.com/neural-networks-are-function-approximators/

59 836

PyGame: A Primer on Game Programming in Python – Real Python https://realpython.com/courses/pygame-primer/

59 836

Building a Login System with Python Flask and MySQL for Beginners https://morioh.com/p/c61187faa9be

59 836

WebRTC: a working example http://pfertyk.me/2020/03/webrtc-a-working-example/

59 836

TensorFlow Tutorial | TensorFlow in a Nutshell https://morioh.com/p/22674da361ac