Python/ django
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django
Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 60 010 подписчиков, занимая 2 209 место в категории Технологии и приложения и 10 256 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 60 010 подписчиков.
Согласно последним данным от 10 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -595, а за последние 24 часа — -15, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.91%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.31% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 148 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 986 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 20.
- 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 11 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.
pip install "giskard[llm]" -U
▶️ Попробовать в Google Colab
🖥 GitHub 3.1k ⭐️
@data_analysis_mlline_profiler
• Perf — профилируем на уровне ядра
📎 Статья
@pythonlAiohttp — это, безусловно, самый активный проект aio-libs, который, возможно, является основным вариантом использования asyncio.
Aiohttp представляет собой HTTP-клиент и сервер с поддержкой Web-Sockets и таких тонкостей, как промежуточное ПО для обработки запросов и подключаемая маршрутизация.
О том, как грамотно работать с HTTP-запросами при помощи Aiohttp и пойдёт речь в этой полезной статье.
🔜 Поехали
@pythonl├╼ @staticmethod
├╼ @classmethod
╰╼ @property
Наследование
├╼ Определение одного родителя
├╼ Перегрузка
├╼ Множественное наследование
├╼ Mixins
├╼ Полиморфизм
├╼ super().__init__() — Инициализация из родительского класса
├╼ Хешированные объекты
╰╼ Абстрактные классы
Композиция
╰╼ Наследование vs Композиция
Дескрипторы (`__get__()`, `__set__()`, `__del__()`)
├╼ No Data Descriptor
╰╼ Data Descriptor
📎 Шпаргалка
@pythonlpython3 -m pip install eyeGestures
▪ Github
@pythonl
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
