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 59 843 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 59 843 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.

59 843

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

59 836

Pytorch Tutorial – Building simple Neural Network [2020] https://www.bloggerdrive.com/pytorch-tutorial-building-simple-neural-network-2020/

59 836

Getting started with Python SciPy https://morioh.com/p/7c0f837f99d1

59 836

The Beginner's Guide to Python Turtle – Real Python https://realpython.com/beginners-guide-python-turtle/

59 836

Moscow Python Conf++ 2020 (https://conf.python.ru/moscow/2020) 27 марта, Москва, Инфопространство. Конференция посвящена всему, что делают Python разработчики: backend и web, сбор и обработка данных, AI/ML, тестирование, DevOps, базы данных, IoT, infosec. В программе: - практические кейсы по работе с большой кодовой базой (от 100000 строк); - пошаговый алгоритм «Как ускорить код на Python» и мастер-класс на эту тему; - целесообразность и технические аспекты перехода со 2 на 3ю версию; - карьерное развитие: карта развития карьеры с областями применения языка (развитие по вретикали и горизонтали); - спикеры из смежных областей. Python VS Go, Python VS Erlang; Только 3 дня по промокоду MPC{pythonl} действует 5% скидка. Торопитесь, число мест на конферецнии ограничено.

59 836

How to Work With a PDF in Python – Real Python https://realpython.com/courses/pdf-python/

59 836

Generating Poetic Texts with Recurrent Neural Networks in Python https://morioh.com/p/ecefd2566a7a

59 836

Displaying tabular data in Qt5 ModelViews https://www.learnpyqt.com/courses/model-views/qtableview-modelviews-numpy-pandas/

59 836

Writing Unit Tests for Django Applications https://morioh.com/p/324074ae2b6f

59 836

Python by Example. Learning to Program in 150 Challenges - 2019 @pythonlbooks

59 836

Building a Simple Python Web APP using Flask framework and MongoDB https://morioh.com/p/9451f1260fe2

59 836

How to Develop an Imbalanced Classification Model to Detect Oil Spills https://machinelearningmastery.com/imbalanced-classification-model-to-detect-oil-spills/

59 836

Autoencoders with Keras, TensorFlow, and Deep Learning https://www.pyimagesearch.com/2020/02/17/autoencoders-with-keras-tensorflow-and-deep-learning/

59 836

Finding the Perfect Python Code Editor – Real Python https://realpython.com/courses/finding-perfect-python-code-editor/

59 836

Understand Group by in Django with SQL Django QuerySets and SQL side by side https://hakibenita.com/django-group-by-sql

59 836

Using *pyenv* to Install Multiple Python Versions for Project https://morioh.com/p/08136ec88991

59 836

17 февраля в 20:00 мск не забудьте принять участие в онлайне Дня открытых дверей легендарного курса «Разработчик Python»! Регистрация на сайте: https://otus.pw/RVN4/ Вступительный тест на этот курс проходят всего 30% поступающих. Абсолютное большинство отмечает актуальность и сложность курса. Проверьте, сможете ли вы поступить и учиться: https://otus.pw/70Y4/ На вебинаре: • Поговорим о программе курса и ее наполнении. Если вы уверенно чувствуете себя с Python, помните C, имеете представление о сетевом взаимодействии и реляционных СУБД, умеете обращаться с Linux, git’ом и прочими стандартными инструментами девелопера – программа вам очень понравится; • Ответим на все интересующие вопросы про формат обучения и выпускной проект; • Расскажем об условиях трудоустройства для выпускников. По статистике курса, 27% процентов выпускников поменяли место работы. • Обсудим актуальные тенденции отрасли. Проведет вебинар автор и преподаватель углубленного курса Станислав Ступников − программист со значительным опытом промышленной разработки и преподавания Python, один из топовых разработчиков отрасли.

59 836

Your Guide to Reading Excel (xlsx) Files in Python https://www.marsja.se/your-guide-to-reading-excel-xlsx-files-in-python

59 836

Selection Sort in Python https://stackabuse.com/selection-sort-in-python/

59 836

Django - The Easy Way, 2nd Edition @pythonlbooks