Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
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 59 957 подписчиков, занимая 2 213 место в категории Технологии и приложения и 10 240 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 59 957 подписчиков.
Согласно последним данным от 13 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -565, а за последние 24 часа — -13, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.12%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.12% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 271 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 872 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 22.
- 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 14 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.
import pandas as pd
now = pd.Timestamp.now()
print("Add a day:", now + pd.offsets.DateOffset(days=1))
print("Add a week:", now + pd.offsets.DateOffset(weeks=1))
print("Add a month:", now + pd.offsets.DateOffset(months=1))
print("Add an hour:", now + pd.offsets.DateOffset(hours=1))
print("Add a day, replace the hour:", now + pd.offsets.DateOffset(days=1, hour=13))
print("Add a month, normalize:", now + pd.offsets.DateOffset(month=1, normalize=True))
print("Add 2 days across DST change:", pd.Timestamp("2022-11-05 00:00:00", tz="America/Chicago") + pd.offsets.DateOffset(days=2))
print("Add 2 days across DST change (with Timedelta, no adjustment):", pd.Timestamp("2022-11-05 00:00:00", tz="America/Chicago") + pd.Timedelta(days=2))
https://www.wrighters.io/use-pandas-dateoffsets-for-easy-date-manipulation/
@pythonlmkdir pretrained_models
pip install gdown
gdown "https://drive.google.com/u/0/uc?id=1XyumF6_fdAxFmxpFcmPf-q84LU_22EMC&export=download" -O pretrained_models/sam_ffhq_aging.pt
wget "https://github.com/italojs/facial-landmarks-recognition/raw/master/shape_predictor_68_face_landmarks.dat"
⚙️ GitHub
➡️ Colab
@pythonl