ru
Feedback
Python/ django

Python/ django

Открыть в Telegram

📈 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.

59 957
Подписчики
-1324 часа
-1107 дней
-56530 день
Архив постов
⏱ Unofficial TikTok API api wrapper for TikTok.com in python. pip install TikTokApi python -m playwright install ⚙️ Github 📄
Unofficial TikTok API api wrapper for TikTok.com in python. pip install TikTokApi python -m playwright install ⚙️ Github 📄 Docs @pythonl

🔥 Полезнейшая Подборка каналов 🐍 Python @pro_python_code – погружение в python @python_job_interview – подготовка к Python собеседованию @python_testit тесты на python @pythonlbooks - книги Python @Django_pythonl django @python_djangojobs - работа Python 🦾 Machine learning @ai_machinelearning_big_data – все о машинном обучении @data_analysis_ml – все о анализе данных. @machinelearning_ru – машинное обучении на русском от новичка до профессионала. @machinelearning_interview – подготовка к собеседования Data Science @datascienceiot – бесплатные книги Machine learning @ArtificialIntelligencedl – канал о искусственном интеллекте @neural – все о нейронных сетях @machinee_learning – чат о машинном обучении @datascienceml_jobs - работа ds, ml ☕️ Java @javatg - Java для програмистов @javachats Java чат @java_library - книги Java @android_its Android разработка @java_quizes - тесты Java @Java_workit - работа Java @progersit - шпаргалки ит 💡 Javascript / front @javascriptv - javascript изучение @about_javascript - javascript продвинутый @JavaScript_testit -тесты JS @htmlcssjavas - web @hashdev - web разработка 🦫 Golang @golang_interview - вопросы и ответы с собеседований по Go. Для всех уровней разработчиков. @Golang_google - go для разработчиков @golangtests - тесты и задачи GO @golangl - чат Golang @GolangJobsit - вакансии и работа GO @golang_jobsgo - чат вакансий @golang_books - книги Golang @golang_speak - обсуждение задач Go 🐧 Linux @inux_kal - чат kali linux @inuxkalii - linux kali @linux_read - книги linux 👷‍♂️ IT работа @hr_itwork - ит-ваканнсии 🔋 SQL @sqlhub - базы данных @chat_sql - базы данных чат 🤡It memes @memes_prog - ит-мемы ⚙️ Rust @rust_code - язык программирования rust @rust_chats - чат rust #️⃣ c# c++ @csharp_ci - c# c++кодинг @csharp_cplus чат 📓 Книги @programming_books_it @datascienceiot @pythonlbooks @golang_books @frontendbooksit @progersit @linux_read @java_library

🦾 peewee Peewee is a simple and small ORM. It has few (but expressive) concepts, making it easy to learn and intuitive to us
🦾 peewee Peewee is a simple and small ORM. It has few (but expressive) concepts, making it easy to learn and intuitive to use. ⚙️ Github 🗒 Docs @pythonl

🚀 Django + htmx patterns ⚙️ Github 📄 Instructions @pythonl
🚀 Django + htmx patterns ⚙️ Github 📄 Instructions @pythonl

«Kubernetes для разработчиков» в Слёрме Старт курса — 15 сентября. Программа составлена специально под задачи разработчиков:
«Kubernetes для разработчиков» в Слёрме Старт курса — 15 сентября. Программа составлена специально под задачи разработчиков: мы убрали все «админские» темы и добавили то, что нужно для задач разработки. Зачем нужен курс? Чтобы знать, что делать, когда админы говорят: «Вот тебе кластер, работай тут». Погрузиться в Kubernetes, понять, как с ним взаимодействовать разработчику и какие у него есть возможности кроме запуска контейнера с приложением в кластере. Курс знакомит с базовыми абстракциями k8s и устройством кластера, объясняет, как запускать приложения в кластере. Учимся конфигурировать своё приложение в Kubernetes, хранить данные и конфиги в нужных местах, выполнять миграции в базе данных для приложения, использовать Helm. Спикеры рассказывают, какие существуют практики и какие из них стоит применять. Рассматриваем особенности языков программирования при запуске в Kubernetes (Java, Python, Go) Все уроки записаны в 2022 году, программа обновлена и дополнена. 🗣Спикеры: Марсель Ибраев (System Engineer, G42 Cloud); Павел Селиванов (архитектор, Yandex Cloud). Записаться на курс: https://slurm.club/3BpdeiA

📡 A mock object is meant to simulate any API for the purposes of testing. https://www.pythondoeswhat.com/ @pythonl
📡 A mock object is meant to simulate any API for the purposes of testing. https://www.pythondoeswhat.com/ @pythonl

🔘 ZeroIntensity/pointers.py Bringing the hell of pointers to Python. python3 -m pip install -U pointers.py ⚙️ Github 📄 Docs
🔘 ZeroIntensity/pointers.py Bringing the hell of pointers to Python. python3 -m pip install -U pointers.py ⚙️ Github 📄 Docs @pythonl

Есть 2 способа выучить Python: 1. Платить за дорогие курсы и втыкать в обучающие ролики на ютубе. Напичкать себя теорией, но
Есть 2 способа выучить Python: 1. Платить за дорогие курсы и втыкать в обучающие ролики на ютубе. Напичкать себя теорией, но так и не научиться кодить. 2. Читать канал Python Teacher. Здесь вы в коротких постах впитаете все алгоритмы, освоите разные библиотеки и фишки языка. А это уже заявочка на хорошую работу. Много реальных примеров и готового кода, переходи и прокачивай скиллы! @python_teacher

🦾 Authentik authentik is an open-source Identity Provider focused on flexibility and versatility. ⚙️ Github 📄 Docs @pythonl
🦾 Authentik authentik is an open-source Identity Provider focused on flexibility and versatility. ⚙️ Github 📄 Docs @pythonl

15 сентября устраиваемся перед мониторами поудобнее на вебинаре «Антипаттерны проектирования» Расскажем о часто встречающихся
15 сентября устраиваемся перед мониторами поудобнее на вебинаре «Антипаттерны проектирования» Расскажем о часто встречающихся ошибках при проектировании приложений, к чему они приводят и как их избегать 🔥И! Разыграем среди участников 1 место на Premium-тариф курса Архитектура приложений Зарегистрироваться на встречу Что обсудим на вебинаре: ▪️Что такое антипаттерны, почему они существуют, зачем про них надо знать и как к ним относиться. ▪️Антипаттерны «Инверсия абстракции» и «Большой комок грязи»: расскажем про примеры из жизни и что с этим делать. ▪️Нарушение архитектурных границ: чем это грозит и как обнаружить на раннем этапе. ▪️Vendor-lock-in, Cover Your ASSets и The Shiny Nickel. ▪️Плохие практики передачи данных через архитектурные границы. Спикеры: Александр Вагнер, Solution Architect & co-founder в TorrowTechnologies Егор Лукьянов, Software Architect / Teamlead в ISG Neuro Чтобы не забыть о вебинаре: зарегистрируйся и добавь событие в календарь

15 сентября устраиваемся перед мониторами поудобнее на вебинаре «Антипаттерны проектирования» Расскажем о часто встречающихся
15 сентября устраиваемся перед мониторами поудобнее на вебинаре «Антипаттерны проектирования» Расскажем о часто встречающихся ошибках при проектировании приложений, к чему они приводят и как их избегать 🔥И! Разыграем среди участников 1 место на Premium-тариф курса Архитектура приложений Зарегистрироваться на встречу Что обсудим на вебинаре: ▪️Что такое антипаттерны, почему они существуют, зачем про них надо знать и как к ним относиться. ▪️Антипаттерны «Инверсия абстракции» и «Большой комок грязи»: расскажем про примеры из жизни и что с этим делать. ▪️Нарушение архитектурных границ: чем это грозит и как обнаружить на раннем этапе. ▪️Vendor-lock-in, Cover Your ASSets и The Shiny Nickel. ▪️Плохие практики передачи данных через архитектурные границы. Спикеры: Александр Вагнер, Solution Architect & co-founder в TorrowTechnologies Егор Лукьянов, Software Architect / Teamlead в ISG Neuro Чтобы не забыть о вебинаре: зарегистрируйся и добавь событие в календарь

🐸TTS is a library for advanced Text-to-Speech generation. It's built on the latest research ⚙️ Github 🦾 Sample @pythonl
🐸TTS is a library for advanced Text-to-Speech generation. It's built on the latest research ⚙️ Github 🦾 Sample @pythonl

⏳ Wall vs CPU time, or the cost of asyncio Tasks https://threeofwands.com/careful-with-tasks/ @pythonl
Wall vs CPU time, or the cost of asyncio Tasks https://threeofwands.com/careful-with-tasks/ @pythonl

What will be the output of the following code?
Anonymous voting

photo content

🏎 DeepSpeed DeepSpeed is an easy-to-use deep learning optimization software suite that enables unprecedented scale and speed
🏎 DeepSpeed DeepSpeed is an easy-to-use deep learning optimization software suite that enables unprecedented scale and speed for Deep Learning Training and Inference. 🦾 Github 💫 Getting Started @pythonl

🐉 Dragon Curve in Python Dragon curve fractal made with Python. git clone https://github.com/francofgp/dragon-curve cd dragon-curve/ 🦾 Github ➡️ Read @pythonl

⚡️Хотите профессионально справляться с задачами по машинному обучению? Обсудим алгоритмы для поиска аномалий в данных и применим на практике на открытом уроке курса «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера Сбера. ⚠️ Поиск аномалий и выброс (outliar detection) в данных — крайне востребованный навык в области ML Зарегистрируйтесь на бесплатный открытый урок «Out liar! Методы детекции аномалий в данных», 19 сентября в 18:00 мск 👉 РЕГИСТРАЦИЯ https://otus.pw/nSBH/ Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru