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 59 836 подписчиков, занимая 2 219 место в категории Технологии и приложения и 10 249 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 59 836 подписчиков.

Согласно последним данным от 21 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -518, а за последние 24 часа — -23, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.80%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.51% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 5 267 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 101 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 22 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.

59 836
Подписчики
-2324 часа
-1217 дней
-51830 день
Архив постов
#books_channel📚📚📚📚 #python #deep_learning - #CNN - #LSTM - #Capsulenet #deep_tools - #tensorflow - #theano #data_mining -
#books_channel📚📚📚📚 #python #deep_learning - #CNN - #LSTM - #Capsulenet #deep_tools - #tensorflow - #theano #data_mining - #implementation . 🇯‌🇴‌🇮‌🇳 ↯ @Machine_learn

Torchdata is PyTorch oriented library focused on data processing and input pipelines in general https://github.com/szymonmaszke/torchdata

Great tool for pytorch @ai_machinelearning_big_data

Python Multiprocessing Tutorial: Run Code in Parallel Using the Multiprocessing Module https://www.youtube.com/watch?v=fKl2JW_qrso

Custom Application Metrics with Django, Prometheus, and Kubernetes https://labs.meanpug.com/custom-application-metrics-with-django-prometheus-and-kubernetes/

5 Reasons to Learn Probability for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/why-learn-probability-for-machine-learning/

Pytorch implementation of the paper "Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples» https://github.com/vandit15/Class-balanced-loss-pytorch Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples https://github.com/richardaecn/class-balanced-loss

Django + Elasticsearch. Searching for awesome TED Talks https://apirobot.me/posts/django-elasticsearch-searching-for-awesome-ted-talks

SuperSQLite: a supercharged SQLite library for Python https://github.com/plasticityai/supersqlite

Dagster is a system for building modern data applications. https://github.com/dagster-io/dagster

Useful String Methods in Python Learn about some of Python’s built-in methods that can be used on strings https://towardsdatascience.com/useful-string-methods-in-python-5047ea4d3f90