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 59 904 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 59 904 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.

59 904

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

59 900

How to reverse a string in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/how-to-reverse-a-string-in-python @pythonl

59 900

Best machine learning tutorials: @ai_machinelearning_big_data - Usufull machine learning resourses: https://t.me/datascienceiot Artificial intelligence articles: @ArtificialIntelligencedl Machine learning RU: https://t.me/machinelearning_ru ML chat: https://t.me/machinee_learning Free python books: https://t.me/pythonlbooks

59 900

How to reverse a list in Python https://www.pythonforbeginners.com/lists/how-to-reverse-a-list-in-python @pythonl

59 900

Using FastAPI to Build Python Web APIs https://realpython.com/fastapi-python-web-apis/ @pythonl

59 900

Django-Admin commands cheat sheet https://pythoncircle.com/post/751/django-admin-commands-cheat-sheet/ https://gist.github.com/bradtraversy/0df61e9b306db3d61eb24793b6b7132d @pythonl

59 900

Using pywhois for retrieving WHOIS information https://www.pythonforbeginners.com/python-on-the-web/using-pywhois @pythonl

59 900

Implement Queue in Python https://www.pythonforbeginners.com/queue/implement-queue-in-python @pythonl

59 900

How to Humanize Delorean Datetime Objects https://stackabuse.com/how-to-humanize-delorean-datetime-objects @pythonl

59 900

Python-разработчик (Django, DRF) #django #python #удаленка #job график: удаленно ЗП: 140-160к Занятость: 30-40 ч/неделю ИП/самозанятые Что мы ждем от тебя: Продвинутое знание Django (Django REST Framework); Способность самостоятельно разрабатывать production-ready функционал; Знание python3; Знание SQL, опыт работы с PostgreSQL, продвинутое использование ORM; Опыт работы с git, OC Linux, опыт работы с контейнерами Docker; Практический опыт автоматизации развертывания приложений. Что мы готовы предложить: Полная удаленка; Свободный график; ЗП 140-160к; Сильная команда, интересные проекты. Контакты: @dashkams

59 900

Python cheatsheet 📖 Book: https://www.pythoncheatsheet.org/ 🛠 Github: https://github.com/wilfredinni/python-cheatsheet @pythonl

59 900

Adding Email Subscription Feature in Django Application https://pythoncircle.com/post/657/adding-email-subscription-feature-in-django-application/ @pythonl

59 900

Компания Т1 Консалтинг проводит свой первый хакатон CRM Hack, чтобы найти новые решения для инновационной CRM, которой пользуются крупнейшие корпорации. Участвовать могут разработчики, дизайнеры и другие специалисты без ограничений по навыкам, главное - предложить фичу, которая упростит пользователям ежедневную работу с CRM. Хакатон пройдет в офлайне, 21-22 августа. Призовой фонд 500 000 руб. 📌 Регистрация до 5 августа на сайте: crmhack.ru

59 900

Generate Code from JSON Schema Files https://morioh.com/p/7efd0d1aa0cf Code: https://github.com/expobrain/json-schema-codegen @pythonl

59 900

5 Ways to Find the list max index in Python https://www.pythonpool.com/python-list-max-index @pythonl

59 900

Как подготовиться к тестированию качества ПО? 13 июля системных аналитиков ждут на demo-занятии в OTUS. Вместе с преподавателем Еленой Рожковой, старшим системным аналитиком на проекте ВТБ, вы разберете: — Зачем нужны User story для написания тест-кейсов? — Как системные требования помогают наполнить тест-кейсы? — Что такое тестовая модель и из чего она состоит? — Как формируется тестовая модель и наполняется? А также познакомитесь с проверкой качества требования с помощью тестовой модели. Demo-занятие — возможность познакомиться с продвинутым онлайн-курсом «Системный аналитик» и оценить формат обучения. Для регистрации на вебинар пройдите вступительный тест https://otus.pw/ymWU/

59 900

Integrating GitHub login in Django without AllAuth Package https://pythoncircle.com/post/747/integrating-github-login-in-django-without-allauth-package/ @pythonl

59 900

Python: Remove the Prefix and Suffix From a String https://stackabuse.com/python-remove-the-prefix-and-suffix-from-a-string @pythonl

59 900

Bytearray in Python https://www.pythonforbeginners.com/data-types/bytearray-in-python @pythonl

59 900

20-21 июля в OTUS пройдет открытый интенсив для тех, кто хочет работать с большими данными. После двухдневного обучения вы сможете выводить модель в продакшн с помошью AWS: - Узнаете, как использовать lambda и нюансы работы с IoT данными - Научитесь выводить модель в продакшн без сложных настроек системы Кроме того, интенсив — это возможность попробовать онлайн-курс «Промышленный ML на больших данных». Для участия в занятии пройдите вступительный тест https://otus.pw/WDgi/

59 900

File handling using os module in Python https://www.pythonforbeginners.com/filehandling/file-handling-using-os-module-in-python @pythonl