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

Convert DateTime to Unix timestamp in Python https://itsmycode.com/convert-datetime-to-unix-timestamp-in-python/ @pythonl

58 382

Permissions in Django https://testdriven.io/blog/django-permissions/ @Django_pythonl

58 382

Tinkoff Invest Robot Contest — конкурс по разработке торговых роботов Задача участников — создать робота на новом API Тинькофф Инвестиций, который реализует одну из торговых стратегий на бирже. Всего в конкурсе семь номинаций: • четыре для лучших решений на языках Java, Go, Python и JavaScript; • лучший торговый робот для мобильных устройств; • самое оригинальное использование API; • и лучший интерфейс (визуализация) торговой стратегии. Победители в каждой категории получат 200 000 рублей. Решения принимают до 23 мая включительно. Зарегистрироваться и прочитать подробнее о конкурсе: https://l.tinkoff.ru/robot-contest

58 382

Repost from Python tests

result of code ?

Anonymous voting

58 382

Repost from Python tests

@python_testit

58 382

#️⃣ What are hashable objects? https://www.pythonmorsels.com/what-are-hashable-objects/ @pythonl

58 382

🔥 Threading in Python: The Complete Guide https://superfastpython.com/threading-in-python/ @pythonl

58 382

🌠 How to Add a Title to Seaborn Plots https://itsmycode.com/how-to-add-a-title-to-seaborn-plots/ @pythonl

58 382

В интернете множество достойных курсов по машинному обучению. Знаете, не длинные курсы на год, а понятный блок из небольшого числа занятий, чтобы получить hard-skills. Как авторы курсов по классическому ML, мы проходили сами множество разных готовых курсов с лекциями. Top-3 по качеству подачи материала и структуре: — курс Эндрю Ына на Coursera для нулёвых, — Юры Кашницкого mlcourse.ai для тех, кто уже проходил курсы по Python и не совсем нулевый, — и Intro to Machine Learning with PyTorch от Udacity. Однако, все три курса — это видеозаписи; первый курс отправляет практиковаться на Matlab, что сейчас редко используется дата-саентистами, второй — довольно сложный для новичков, а третий стоит USD400 в месяц. 🚀 Для новичка в ML возможность попасть на живой курс к практикующему специалисту, который в то же время и преподаватель, и ментор, это лучшее, что вы можете сделать сейчас для погружения в ML. Мы хотим пригласить слушателей на поток интенсива по классическому машинному обучению для мини-групп, который стартовал сегодня, можно успеть присоединиться! В программе живые лекции опытных преподавателей по машинному обучению Давида Дале, NLP-инженера Skoltech/ШАД, и Татьяны Гайнцевой, AI-сайнтиста из Phillips/DLSchool (подойдет, если вы знаете синтаксис Python и проходили математику в вузе — у нас два разных потока для разработчиков и менеджеров). 📌 Подробней: https://maths-h.com/ru/machine-learning?utm_source=telegram&utm_campaign=pythonch

58 382

Repost from Python tests

result of code?

Anonymous voting

58 382

Repost from Python tests

@python_testit

58 382

How to enable CORS on Django REST Framework? https://itsmycode.com/enable-cors-on-django-rest-framework/ @Django_pythonl

58 382

Учить Python и другие языки программирования полезно и интересно, но еще интереснее может быть наблюдать за тем, как программисты создают свою IT-компанию. В канале «Программисты делают бизнес» основатели и ведущие сотрудники KTS рассказывают про будни компании, проблемы, с которыми они сталкиваются, и делятся своими мыслями и советами. Если вам интересно в онлайне следить за тем, как создается IT-компания, подписывайтесь!

58 382

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

58 382

🔎 Debugging Python Code Is Like Detective Work — Let’s Investigate https://thepythoncodingbook.com/2022/04/17/debugging-python-code-is-like-detective-work-lets-investigate/ @pythonl

58 382

💻 Measuring memory usage in Python: it’s tricky! https://pythonspeed.com/articles/numpy-memory-footprint/ @pythonl

58 382

Python пришел в телеграм! Python — второй по популярности язык в мире. Он очень универсален: можно писать сайты, а можно искусственный интеллект. Теперь у Python есть русскоязычный канал. Это первоисточник всего, что появляется в платных курсах и остальных ресурсах. Стоит подписаться!

58 382

Guide to Python's append() Function https://stackabuse.com/guide-to-pythons-append-function/ @pythonl

58 382

Guide to Dictionaries in Python https://stackabuse.com/python-dictionary-tutorial/ @pythonl

58 382

Revisiting Rock Paper Scissors in Python https://davidamos.dev/revisiting-rock-paper-scissors-in-python/ @pythonl