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 59 929 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 59 929 подписчиков.

Согласно последним данным от 16 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -568, а за последние 24 часа — -5, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.81%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.01% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 678 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 806 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 25.
  • 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 17 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.

59 929
Подписчики
-524 часа
-967 дней
-56830 день
Архив постов

19 - 21 ноября: второй хакатон от АО «Россельхозбанк» — AgroCode Hack. Командам предстоить решить следующие задачи агроиндуст
19 - 21 ноября: второй хакатон от АО «Россельхозбанк» — AgroCode Hack. Командам предстоить решить следующие задачи агроиндустрии в онлайн формате: 1️⃣ Цифровая ферма: Разработка решения для измерения активности поросят 🐷 - сегментация и подсчёт животных в производственном станке, а также оценка «активность» каждого животного по обучающей выборке неразмеченных видеороликов. 2️⃣ Маршрут беспилотного трактора 🚜 - создание алгоритма построения непрерывного маршрута движения трактора на поле для различных операций. Участвовать могут Frontend- и Backend разработчики, Data science, Machine learning и Computer vision специалисты, как в формате готовых команд, так и индивидуальных участников. Команды-победители разделят призовой фонд в размере 500 000 рублей. Подать заявку можно до 3 ноября на AgroCode Hack.

8 ноября Яндекс.Практикум запускает бесплатную Школу наставников для разработчиков Школа наставников — это хорошая возможност
8 ноября Яндекс.Практикум запускает бесплатную Школу наставников для разработчиков Школа наставников — это хорошая возможность развить софт-скиллы, научиться делиться знаниями с командой и подтвердить экспертность в своей области. Онлайн-занятия будут два раза в неделю по вечерам. Наставник в Практикуме — это опытный специалист, который передаёт свои и знания студентам, помогает учиться и справляться с трудностями. Наставничество можно совмещать с основной работой, оно занимает от 6 до 15 часов в неделю. Вознаграждение — от 35 до 50 тысяч рублей в зависимости от курса и потраченного времени. Сейчас ищем наставников на курсы: веб-разработка, разработка на Java, Python, Go, тестирование и дизайн. Подать заявку нужно до 1 ноября, чтобы успеть выполнить тестовое задание: https://practicum.yandex.ru/promo/mentors-school/?utm_source=telegram&utm_medium=performance&utm_campaign=Telegram_performance_promo/mentors-school-pythonl

Integrating Matplotlib Charts in a PDF in Python With borb https://stackabuse.com/integrating-matplotlib-charts-in-a-pdf-in-p
Integrating Matplotlib Charts in a PDF in Python With borb https://stackabuse.com/integrating-matplotlib-charts-in-a-pdf-in-python-with-borb/ @pythonl

TorchVision Datasets: Getting Started https://sparrow.dev/torchvision-datasets/ @pythonl
TorchVision Datasets: Getting Started https://sparrow.dev/torchvision-datasets/ @pythonl

Примите участие в первом хакатоне от аудиосервиса СберЗвук с общим призовым фондом 500 000 рублей. С 30 по 31 октября пройдут
Примите участие в первом хакатоне от аудиосервиса СберЗвук с общим призовым фондом 500 000 рублей. С 30 по 31 октября пройдут SberZvuk Tech Days в онлайн формате. Основная задача хакатона — разработать UGC-фильтр с возможностью автоматической фильтрации пользовательского видеоконтента на предмет соответствия требованиям и правилам. К участию приглашаются python-разработчики, ML-специалисты и системные аналитики. Регистрация до 27 октября: https://bit.ly/3CjYMXz

Using the len() Function in Python https://realpython.com/len-python-function/ @pythonl
Using the len() Function in Python https://realpython.com/len-python-function/ @pythonl

🔥Готовы ли вы к обучению на продвинутом онлайн-курсе «DevOps практики и инструменты» от OTUS и инженеров Express42? Пройдите
🔥Готовы ли вы к обучению на продвинутом онлайн-курсе «DevOps практики и инструменты» от OTUS и инженеров Express42? Пройдите тест и узнайте сейчас! 👉🏻ПРОЙТИ ТЕСТ НА ЗНАНИЕ DEVOPS: https://otus.pw/AUql/ 📌Хотите протестировать учебный процесс заранее? Регистрируйтесь на бесплатные вебинары: — «Краткий обзор инструментов CICD: Gitlab CI, Docker, Ansible»: https://otus.pw/pSIP/ — «Тестирование конфигурации с помощью Vagrant и Ansible»: https://otus.pw/IUlz/

A Roadmap to XML Parsers in Python https://realpython.com/python-xml-parser/ @pythonl

Всем привет! Мы сделали сервис, который отбирает вакансии по вашим интересам. Настройте личные фильтры: локация, точный техно
Всем привет! Мы сделали сервис, который отбирает вакансии по вашим интересам. Настройте личные фильтры: локация, точный технологический стек, и, конечно, не забудьте о деньгах. Все самые подходящие предложения рынка – в @GetMeIT_bot

NumPy Where: Understanding np.where() https://sparrow.dev/numpy-where/ @pythonl
NumPy Where: Understanding np.where() https://sparrow.dev/numpy-where/ @pythonl

Scikit-Learn's train_test_split() - Training, Testing and Validation Sets https://stackabuse.com/scikit-learns-traintestsplit
Scikit-Learn's train_test_split() - Training, Testing and Validation Sets https://stackabuse.com/scikit-learns-traintestsplit-training-testing-and-validation-sets/ @pythonl

PyTorch DataLoader Quick Start https://sparrow.dev/pytorch-dataloader/ @pythonl
PyTorch DataLoader Quick Start https://sparrow.dev/pytorch-dataloader/ @pythonl