Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

Python/ django

Открыть в Telegram

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

Больше

Сеть: MachinelearningРоссия10 292Технологии и приложения2 244...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 58 382 подписчиков, занимая 2 244 место в категории Технологии и приложения и 10 292 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 58 382 подписчиков.

Согласно последним данным от 04 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -248, а за последние 24 часа — -10, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.91%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.11% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 452 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 813 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 17.
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 @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fm...”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 05 ноября, 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.

58 382

Подписчики

-1024 часа

-1547 дней

-24830 дней

3 452

Просмотры поста

~ 1 81324 часа

~ 2 26348 часов

5.91%

Коэффициент вовлеченности

~ 1

Постов в день

Ads index

Архив постов

58 381

🐸TTS is a library for advanced Text-to-Speech generation. It's built on the latest research ⚙️ Github 🦾 Sample @pythonl

58 381

⏳ Wall vs CPU time, or the cost of asyncio Tasks https://threeofwands.com/careful-with-tasks/ @pythonl

58 381

What will be the output of the following code?

Anonymous voting

58 381

🏎 DeepSpeed DeepSpeed is an easy-to-use deep learning optimization software suite that enables unprecedented scale and speed for Deep Learning Training and Inference. 🦾 Github 💫 Getting Started @pythonl

58 381

🐉 Dragon Curve in Python Dragon curve fractal made with Python. git clone https://github.com/francofgp/dragon-curve cd dragon-curve/ 🦾 Github ➡️ Read @pythonl

58 381

⚡️Хотите профессионально справляться с задачами по машинному обучению? Обсудим алгоритмы для поиска аномалий в данных и применим на практике на открытом уроке курса «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера Сбера. ⚠️ Поиск аномалий и выброс (outliar detection) в данных — крайне востребованный навык в области ML Зарегистрируйтесь на бесплатный открытый урок «Out liar! Методы детекции аномалий в данных», 19 сентября в 18:00 мск 👉 РЕГИСТРАЦИЯ https://otus.pw/nSBH/ Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru

58 381

📲 Create Numpy Array in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/create-numpy-array-in-python @pythonl

58 381

What is the output of the following function call

Anonymous voting

58 381

💻 Unicaps Unicaps is a unified Python API for CAPTCHA solving services. ⚙️ Github ➡️ Examples @pythonl

58 381

PyTgBot - первый канал по созданию чат-ботов в телеграм и заработку на них! На нас подписаны и новички и профессионалы

58 381

🧔 GFPGAN Practical Algorithm for Real-world Face Restoration ⚙️ Github ➡️ Colab @pythonl

58 381

What will be the output of the following Python code?

Anonymous voting

58 381

📈 Share your Python notebook as web application ⚙️ Github ➡️ Project @pythonl

58 381

Это — самый короткий путь к работе в SberDevices! 4 сентября участвуй в One Day Offer: пройди fast-интервью за 1 день и получи оффер мечты! Кто мы? Создаём умные устройства, виртуальных ассистентов и другие продукты в области Speech Recognition, NLP, PLP SmartSearch. У нас очень сильная, а главное, драйвовая команда, в которой ты точно найдёшь проекты по душе! Кого мы ищем? Специалистов в сферах Data Science, Machine Learning, data-аналитиков, data-инженеров. Опыт работы в DS/ML от 2 лет. Что такое One Day Offer? Это возможность за 1 день заявить о себе, пройти все этапы отбора и получить предложение присоединиться к команде. Узнай больше и оставь заявку здесь: http://sber.me/?p=G9VCv

58 381

📖 Python Lists Cheat Sheet ➡️ Cheatsheet @pythonl

58 381

Практический опыт в Data Science нужно получать у практиков. DataWorkshop 5 сентября запускает 3-недельный курс "Практическое введение в Python для Data Science". До 3 сентября (включительно) данный курс можно получить бесплатно. 15 лет опыта в коммерческом программировании, 9 лет в Data Science - у автора курсов. Опыт получал в европейских и американских компаниях. Обучает с 2017 года. Обучение только на реальных данных. Полученные знания можно сразу применять в рабочих проектах. 1000+ студентов из разных стран мира уже прошли обучение на курсах в DataWorkshop. 10 000+ человек приняли участие в различных образовательных программах от DataWorkshop. 9 из 10 человек дают наивысшую оценку курсам DataWorkshop за их практический подход и сжатый концентрат только нужной информации. В их телеграм канале периодически открываются записи в том числе и на бесплатные образовательные программы.