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 243 Технологии и приложения2 219...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 59 857 подписчиков, занимая 2 219 место в категории Технологии и приложения и 10 243 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 59 857 подписчиков.

Согласно последним данным от 20 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -524, а за последние 24 часа — -24, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.88%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.43% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 5 317 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 052 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 28.
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 21 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.

59 857

Подписчики

-2424 часа

-1227 дней

-52430 день

5 317

Просмотры поста

~ 2 05224 часа

~ 2 66548 часов

8.88%

Коэффициент вовлеченности

~ 1

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

59 857

Python Inheritance: The Complete Detailed Guide https://appdividend.com/2019/08/14/python-inheritance-example-inheritance-in-python/

59 857

Python Speech Recognition https://kalebujordan.com/python-speech-recognition/

59 857

Magicimport.py: Python Code that Magically Resolves its Own Dependencies https://morioh.com/p/0dd197d19d40 Github: https://github.com/dheera/magicimport.py

59 857

Complete Guide On NLP Profiler: Python Tool For Profiling of Textual Dataset https://analyticsindiamag.com/complete-guide-on-nlp-profiler-python-tool-for-profiling-of-textual-dataset/

59 857

License plate removal with OpenCV https://becominghuman.ai/license-plate-removal-with-opencv-6649a3ac54e2

59 857

Exploring HTTPS and Cryptography in Python https://realpython.com/courses/exploring-https-cryptography/

59 857

Post-Quantum Cryptography for Python https://morioh.com/p/e1befb089fba Github: https://github.com/kpdemetriou/pqcrypto

59 857

An Exploration of Fibonacci in Python https://levelup.gitconnected.com/an-exploration-of-fibonacci-in-python-ac4e7df40d55

59 857

Уже работаете с нейросетями? Научитесь решать 5 задач компьютерного зрения, востребованных сейчас в коммерческих проектах: ● Классифицировать и сегментировать изображения ● Выполнять детекцию объектов на изображениях ● Отслеживать объекты на видео ● Обрабатывать трехмерные сцены ● Порождать изображения и совершать атаки на обученные модели нейронных сетей На онлайн-курсе «Computer Vision» вы погрузитесь в практику Deep Learning и за 4 месяца создадите свою нейросеть, умеющую работать с изображениями или видео не хуже человека. Хватит ли вам знаний для обучения? Пройдите вступительный тест и успейте занять место со скидкой: https://otus.pw/trx9/

59 857

How to Write Python Lambda Functions https://nickmccullum.com/python-lambda-functions/

59 857

How To Convert Python List To JSON Example https://appdividend.com/2019/11/13/how-to-convert-python-list-to-json-example/

59 857

Python Setattr() Function Example https://appdividend.com/2019/11/20/python-setattr-function-example/

59 857

❓Какие задачи Deep Learning и Компьютерного зрения надо уметь решать, если вас интересует карьера в области нейросетей? Приходите 8 сентября на вебинар, где Артур Кадурин расскажет о must have инструментах и представит онлайн-курсы «Deep Learning. Basic» и «Computer Vision» Вы узнаете, чем курсы отличаются от конкурентов, как организована практика и как сэкономить на обучении. Также вы сможете задать свои вопросы эксперту о перспективах направления и ожиданиях работодателей. 👉🏻Регистрируйтесь на вебинар по ссылке: https://otus.pw/Sdxd/

59 857

Python Time Module Example | Python Time Tutorial https://appdividend.com/2019/11/29/python-time-module-example-python-time-tutorial/

59 857

How To Handle Child Window, Frames, Alerts in Selenium Python https://www.softwaretestingmaterial.com/child-window-frames-alerts-in-selenium-python

59 857

How to Create and Manipulate SQL Databases with Python https://www.freecodecamp.org/news/connect-python-with-sql/

59 857

Image Segmentation https://thecleverprogrammer.com/2020/07/22/image-segmentation/

59 857

Python with Pandas: DataFrame Tutorial with Examples https://stackabuse.com/python-with-pandas-dataframe-tutorial-with-examples/

59 857

Image Classification with ANN https://thecleverprogrammer.com/2020/07/19/image-classification-with-ann/

59 857

Exploring databases in Python using Pandas https://www.sqlshack.com/exploring-databases-in-python-using-pandas/