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

Learn and Practice Python in 7 Days From Zero To Hero: Learn Python Step by Step,Learn Python in 7 days @pythonlbooks

59 883

6 Examples to Demystify Python locals() Function https://www.pythonpool.com/python-locals/ @pythonl

59 883

Guide to Using The Django MongoDB Engine with Python https://stackabuse.com/guide-to-using-the-django-mongodb-engine/ @pythonl

59 883

Shallow copy and deep copy in Python https://www.pythonforbeginners.com/functions/shallow-copy-and-deep-copy-in-python @pythonl

59 883

TEST DJANGO APPS QUICKLY https://www.codementor.io/@alakaolaide/test-django-apps-quickly-1h5akbw0i7 @Django_pythonl

59 883

Making an auto-updating attribute https://www.pythonmorsels.com/topics/making-auto-updating-attribute/ @pythonl

59 883

Deploying a Python Flask Example Application Using Heroku https://realpython.com/flask-by-example-part-1-project-setup/ @pythonl

59 883

A Youtube-dl GUI Written in PyQt https://morioh.com/p/abca30282407 Code: https://github.com/yasoob/youtube-dl-GUI @pythonl

59 883

Radix Sort in Python https://stackabuse.com/radix-sort-in-python/ @pythonl

59 883

How to Perform Voice Gender Recognition using TensorFlow in Python https://www.thepythoncode.com/article/gender-recognition-by-voice-using-tensorflow-in-python Code: https://www.thepythoncode.com/code/gender-recognition-by-voice-using-tensorflow-in-python#test-py @ai_machinelearning_big_data

59 883

Awesome Python Applications https://github.com/mahmoud/awesome-python-applications @pythonl

59 883

Basic Tutorial: Using Docker and Python https://www.codementor.io/@adammertz/basic-tutorial-using-docker-and-python-1gxmzm43k2 @pythonl

59 883

Хотите связать свою карьеру с нейросетями? Или вы Data Scientist с опытом и хотите освоить новые технологии? Тогда предлагаем вам курсы "Deep learning. Basic" и "Computer vision"! 📍Выберите курс и пройдите тестирование, чтобы: ● оценить свои навыки ● занять место на курсе по специальной цене ● получить доступ к демо-урокам курса 👉🏻Пройти тестирование "Deep learning. Basic": https://otus.pw/oLzyY/ 👉🏻Пройти тестирование "Computer vision": https://otus.pw/B0QE/

59 883

Python Map Function – How to Map a List in Python 3.0, With Example Code https://www.freecodecamp.org/news/python-map-function-how-to-map-a-list-in-python-3-0-with-example-code/ @pythonl

59 883

📢 Online Python Meetup. 22 апреля пройдет завершающий онлайн митап, дальше все митапы будут проходить оффлайн в Москве. Программа: 19:00 Григорий Петров (DevRel в Evrone): «Управление зависимостями в Python: история боли» 19:45 Алексей Фирсов (Руководитель Python практики в S7 techlab): «Как правильно выбрать инструмент» 20:30 Илья Лебедев (CTO в Zipsale): «Ну и вонь: зачем нужны чистые функции» 📆 22 апреля в 19:00 📌 Платформа проведения: tulu.la 🌎 Формат online 🆓 Участие бесплатное ✉ Регистрация обязательна: https://railsclub.timepad.ru/event/1561920/?utm_source=tg&utm_medium=pythonl 😎 Организатор: Evrone.com

59 883

Generic Composite in Python https://python.plainenglish.io/generic-composite-in-python-4b88d6727ad0 @pythonl

59 883

How to use code coverage in Python with pytest? https://breadcrumbscollector.tech/how-to-use-code-coverage-in-python-with-pytest/ @pythonl

59 883

A Boids Simulation Written in Python with Pygame - PyNBoids https://morioh.com/p/2c771588f648 Code: https://github.com/Nikorasu/PyNBoids @pythonl

59 883

Неважно с какими трудностями вы столкнулись при работе с Python. На канале Zen of Python вы обязательно найдёте решение, ведь здесь множество полезных статей, видео и туториалов. Подписывайтесь: @zen_of_python

59 883

How to Get Domain Name Information in Python https://www.thepythoncode.com/article/extracting-domain-name-information-in-python @pythonl