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 245 Технологии и приложения2 215...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 59 935 подписчиков, занимая 2 215 место в категории Технологии и приложения и 10 245 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 59 935 подписчиков.

Согласно последним данным от 15 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -583, а за последние 24 часа — -23, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.35%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.13% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 404 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 878 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 16 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.

59 935

Подписчики

-2324 часа

-1107 дней

-58330 день

4 404

Просмотры поста

~ 1 87824 часа

~ 2 38348 часов

7.35%

Коэффициент вовлеченности

~ 1

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

59 935

Repost from Python tests

@python_testit

59 935

An introduction to Pydbantic — a single model solution to Data Verification & Storage https://itnext.io/an-introduction-to-pydbantic-a-single-model-solution-to-data-verification-storage-254cfe9e757f @pythonl

59 935

Empty a Dictionary in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/empty-a-dictionary-in-python @pythonl

59 935

A Gentle Introduction to Serialization for Python https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-serialization-for-python/ @pythonl

59 935

How to create a generator function https://www.pythonmorsels.com/how-to-create-a-generator-function/ @pythonl

59 935

Repost from Python tests

result of code ?

Anonymous voting

59 935

Repost from Python tests

@python_testit

59 935

Python List index() https://itsmycode.com/python-list-index/ @pythonl

59 935

Argos Translate Open-source offline translation library written in Python Github: https://github.com/argosopentech/argos-translate Docs: https://argos-translate.readthedocs.io/en/latest/ Project: https://www.argosopentech.com/ @pythonl

59 935

Intersection of Lists in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/intersection-of-lists-in-python @pythonl

59 935

Hello everyone. My name is Andrew and for several years I've been working on to make the learning path for ML easier. I wrote a manual on machine learning that everyone understands - Machine Learning Simplified Book. The main purpose of my book is to build an intuitive understanding of how algorithms work through basic examples. In order to understand the presented material, it is enough to know basic mathematics and linear algebra. After reading this book, you will know the basics of supervised learning, understand complex mathematical models, understand the entire pipeline of a typical ML project, and also be able to share your knowledge with colleagues from related industries and with technical professionals. And for those who find the theoretical part not enough - I supplemented the book with a repository on GitHub, which has Python implementation of every method and algorithm that I describe in each chapter. You can read the book absolutely free at the link below: -> https://themlsbook.com I’ve also started my Instagram page - feel free to subscribe! it’s mostly in Russian but I’ll be posting in English too. -> https://instagram.com/5x12

59 935

⬛️ Test-Driven Data Analysis (Python TDDA library) Code: https://github.com/tdda/tdda Docs: http://tdda.readthedocs.io @pythonl

59 935

📖 How to Download Books Concurrently from Project Gutenberg https://superfastpython.com/threadpoolexecutor-download-books/ @pythonl

59 935

How to Deploy a Jupyter Notebook to Docker https://dev.to/edemgold/how-to-deploy-a-jupyter-notebook-to-docker-4glb @pythonl

59 935

Deploying a Django Application to Elastic Beanstalk https://testdriven.io/blog/django-elastic-beanstalk/ @pythonl

59 935

Select Random Element from A List in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/select-random-element-from-a-list-in-python @pythonl

59 935

Web Scraper with Python in 5 Minutes https://www.kdnuggets.com/2022/02/build-web-scraper-python-5-minutes.html @pythonl

59 935

How to Use MySQL Connector/Python https://www.pythonforbeginners.com/code-snippets-source-code/how-use-mysql-connectorpython @pythonl

59 935

«Лаборатория Касперского» ищет аналитиков информационной безопасности со знанием Python/PHP/Perl и опытом в ИБ от 3-х лет. 1. Senior Security Services Analyst — будет оказывать аналитическую поддержку проектов по security assessment: пентесты, веб анализ, ред тим, социальная инженерия. 2. Аналитик по утечкам данных — будет отслеживать тематические ресурсы, в том числе сегмента deep web, darknet, чтобы изучать новые схемы совершения противоправных действий в Интернете. А еще — работать с threat intelligence данными, проводить исследования на основе входных данных от заказчика, совершенствовать методологическую базу сбора и анализа данных. 3. Digital Footprint Analyst — будет собирать информацию из множества источников, анализировать ее и подготавливать отчеты об угрозах для заказчиков. Переходите по ссылкам и присоединяйтесь к команде лучших экспертов.

59 935

10 Unknown Security Pitfalls for Python https://blog.sonarsource.com/10-unknown-security-pitfalls-for-python @pythonl