ru
Feedback
Python/ django

Python/ django

Открыть в Telegram

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 59 836 подписчиков, занимая 2 219 место в категории Технологии и приложения и 10 249 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 59 836 подписчиков.

Согласно последним данным от 21 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -518, а за последние 24 часа — -23, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.80%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.51% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 5 267 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 101 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 25.
  • 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 22 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.

59 836
Подписчики
-2324 часа
-1217 дней
-51830 день
Архив постов
Python Web Scraping — K. Jarmul, R. Lawson (en) @pythonl

Learning Python Network Programming @pythonl

📚 Pro Python @pythonl

Natural Language Processing with Python @datascienceiot

How to Build a Chatbot using Python and Flask, Twilio https://morioh.com/p/9a235fbe0517

How to process images in Python https://morioh.com/p/f469f74855f6

Math Adventures with Python — Peter Farrell (en) 2019 @datascienceiot

Python Tutorial | Python Functions and Functional Programming https://morioh.com/p/8a40c3345286

When to Use a List Comprehension in Python https://realpython.com/list-comprehension-python/

Python Community Interview With Al Sweigart https://realpython.com/interview-al-sweigart

🔥Заканчивается набор на Базовый и Продвинутый курсы по математике для Data Science. Пройдите вступительный тест и займите последние места со скидкой: https://otus.pw/zd8o/ 📌Базовый курс математики Для поступления на курс достаточно знать математику на школьном уровне. Вы освоите основные разделы математики, необходимые для успешной работы в Data Science: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику. После курса будете готовы к изучению машинного обучения либо к апгрейду в своей профессии. 📌Продвинутый курс математики Для поступления на курс нужно знать высшую математику на уровне 1-2 курса университета. Курс позволит поднять уровень по математике для решения задач в области машинного обучения любой сложности. Теория будет дополнена решением реальных кейсов: решение задачи регрессии, АБ-тестирование, работа над рекомендательной системой, использование метод опорных векторов и т. д. Делиться своей экспертизой будет преподаватель курса Пётр Лукьянченко (преподаватель ВШЭ по высшей математике с опытом более 10 лет, работал в Lamoda на должности Team Lead Analytics) и другие. ☝🏻Курсы подходят для аналитиков, разработчиков и всех, кто хочет развиваться в сфере Data Science: https://otus.pw/zd8o/

Python and PyQt: Building a GUI Desktop Calculator https://realpython.com/python-pyqt-gui-calculator/