Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

Python/ django

Открыть в Telegram

по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM

Больше

Сеть: MachinelearningРоссия10 292Технологии и приложения2 244...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 58 382 подписчиков, занимая 2 244 место в категории Технологии и приложения и 10 292 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 58 382 подписчиков.

Согласно последним данным от 04 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -248, а за последние 24 часа — -10, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.91%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.11% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 452 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 813 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 17.
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 @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fm...”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 05 ноября, 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.

58 382

Подписчики

-1024 часа

-1547 дней

-24830 дней

3 452

Просмотры поста

~ 1 81324 часа

~ 2 26348 часов

5.91%

Коэффициент вовлеченности

~ 1

Постов в день

Ads index

Архив постов

58 382

🔥 Faster Python calculations with Numba: 2 lines of code, 13× speed-up https://pythonspeed.com/articles/numba-faster-python/ @pythonl

58 382

Remove Commas From String in Python https://www.pythonforbeginners.com/strings/remove-commas-from-string-in-python @pythonl

58 382

How to Write SQL in Native Python https://www.kdnuggets.com/2022/02/easy-sql-native-python.html @pythonl

58 382

Хотите развиваться в области Data Science? Сделайте первые шаги на открытом уроке «Natural language processing: как компьютер общается с людьми» 16 февраля в 18:00. Тексты встречаются в огромном числе Data Science задач: чат-ботах, голосовых ассистентах или поисковиках. Мария Тихонова, Senior Data Scientist в Сбере, расскажет о принципах их работы и главных трендах в обработке естественного языка. Demo-занятие пройдет в рамках онлайн-курса «Machine Learning. Professional». Пройдите вступительный тест, чтобы оценить свой уровень подготовки и зарегистрироваться https://otus.pw/3pQf/

58 382

The Correct Way to Overload Functions in Python https://martinheinz.dev/blog/50 @pythonl

58 382

21 февраля Яндекс.Практикум запускает бесплатную Школу наставников. Школа наставников — это хорошая возможность развить софт-скиллы, научиться делиться знаниями с командой и подтвердить экспертность в своей области. Она проходит в формате онлайн-занятий. Всего будет 5 уроков, которые будут проходить два раза в неделю по вечерам. Наставник в Практикуме — это опытный специалист, который передаёт свои знания студентам, помогает учиться и справляться с трудностями. Наставничество можно совмещать с основной работой, оно занимает от 6 до 15 часов в неделю. Вознаграждение — от 35 до 50 тысяч рублей в зависимости от курса и потраченного времени. Сейчас ищем наставников в сферах: аналитика данных и Data Science, тестирование, веб-разработка, разработка на Java, Python, С++, Go, дизайн и управление. Подать заявку желательно до 14 февраля, чтобы успеть выполнить тестовое задание: https://clck.ru/auikx

58 382

Packaging PyQt5 applications into a macOS app with PyInstaller https://www.pythonguis.com/tutorials/packaging-pyqt5-applications-pyinstaller-macos-dmg/ @pythonl

58 382

Fibonacci Series In Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/fibonacci-series-in-python @pythonl

58 382

Lambda Function In Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/lambda-function-in-python @pythonl

58 382

PyQt5 vs PyQt6 https://www.pythonguis.com/faq/pyqt5-vs-pyqt6/ @pythonl

58 382

Draw the Mandelbrot Set in Python https://realpython.com/mandelbrot-set-python/ @pythonl

58 382

Всем привет! Мы сделали сервис, который отбирает вакансии по вашим интересам. Настройте личные фильтры: локация, точный технологический стек, и, конечно, не забудьте о деньгах. Все самые подходящие предложения рынка – в @GetMeIT_bot

58 382

TypeError: only size-1 arrays can be converted to python scalars https://itsmycode.com/typeerror-only-size-1-arrays-can-be-converted-to-python-scalars/ @pythonl

58 382

Sum Of Elements In A List In Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/sum-of-elements-in-a-list-in-python @pythonl

58 382

Raining Outside? Build a Weather CLI App With Python https://realpython.com/build-a-python-weather-app-cli/ @pythonl

58 382

Why Can't You Reverse A String With a Flag Emoji? https://davidamos.dev/why-cant-you-reverse-a-flag-emoji/ @pythonl

58 382

Как устроены рекомендательные системы фильмов, музыки и лент в соц.сетях? 10 февраля в 18:00 пройдет открытый вебинар «Recommend or not recommend? Препарируем рекомендательные системы». На занятии вместе с Марией Тихоновой, Senior Data Scientist в Сбере, мы обсудим классические подходы к построению рекомендательных систем и реализуем один из них своими руками. Вы узнаете о готовых инструментах, которые позволяют создать рекомендашку в пару строк кода. После урока вы сможете продолжить обучение на онлайн-курсе «Machine Learning. Professional» в OTUS по спец.цене. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/m1Qj/

58 382

Adding new column to existing DataFrame in Pandas https://itsmycode.com/adding-new-column-to-existing-dataframe-in-pandas/ @pythonl

58 382

Python String zfill() https://itsmycode.com/python-string-zfill/ @pythonl