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 245 Технологии и приложения2 215...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 59 935 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 59 935 подписчиков.

Согласно последним данным от 15 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -583, а за последние 24 часа — -23, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.35%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.13% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 404 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 878 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 16 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.

59 935

Подписчики

-2324 часа

-1107 дней

-58330 день

4 404

Просмотры поста

~ 1 87824 часа

~ 2 38348 часов

7.35%

Коэффициент вовлеченности

~ 1

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

59 935

Number of Lines in a File in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/number-of-lines-in-a-file-in-python @pythonl

59 935

Dockerizing Django with Postgres, Gunicorn, and Nginx https://testdriven.io/blog/dockerizing-django-with-postgres-gunicorn-and-nginx/ @pythonl

59 935

Socket Programming in Python https://realpython.com/python-sockets/ @pythonl

59 935

📝 Correcting Text Orientation with Tesseract and Python https://pyimagesearch.com/2022/01/31/correcting-text-orientation-with-tesseract-and-python/ @pythonl

59 935

result of code?

Anonymous voting

59 935

@python_testit

59 935

Repeat Each Element in a List in Python https://www.pythonforbeginners.com/lists/repeat-each-element-in-a-list-in-python @pythonl

59 935

📨 Convert String to Datetime in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/convert-string-to-datetime-in-python @pythonl

59 935

✈️ Providing Multiple Constructors in Your Python Classes https://realpython.com/python-multiple-constructors/ @pythonl

59 935

🎯 Image Super Resolution - PyImageSearch https://pyimagesearch.com/2022/02/14/image-super-resolution/ @pythonl

59 935

🎯 Image Super Resolution - PyImageSearch https://pyimagesearch.com/2022/02/14/image-super-resolution/ @pythonl

59 935

Python's zipfile: Manipulate Your ZIP Files Efficiently https://realpython.com/python-zipfile/ @pythonl

59 935

https://t.me/ai_machinelearning_big_data - top ml channel https://t.me/pythonl - python https://t.me/ArtificialIntelligencedl - ai https://t.me/pythonlbooks - python books https://t.me/javascriptv - javascript channel https://t.me/Golang_google - Go channel https://t.me/neural - neural nets https://t.me/hashdev - web development https://t.me/htmlcssjavas - web https://t.me/hr_itwork - jobs https://t.me/programming_books_it - it books https://t.me/tensorflowblog - tensorflow https://t.me/Django_pythonl- django https://t.me/linux_kal - kali linux https://t.me/machinee_learning - ml chat https://t.me/linuxkalii - linux chat https://t.me/pro_python_code - learn python https://t.me/machinelearning_ru - ml ru https://t.me/python_testit - python tests https://t.me/csharp_ci- c# https://t.me/Machinelearningtest - machine learning test https://t.me/python_testit - python tests

59 935

Repeat Elements of a List in Python https://www.pythonforbeginners.com/lists/repeat-elements-of-a-list-in-python @pythonl

59 935

🔥 Faster Python calculations with Numba: 2 lines of code, 13× speed-up https://pythonspeed.com/articles/numba-faster-python/ @pythonl

59 935

Remove Commas From String in Python https://www.pythonforbeginners.com/strings/remove-commas-from-string-in-python @pythonl

59 935

How to Write SQL in Native Python https://www.kdnuggets.com/2022/02/easy-sql-native-python.html @pythonl

59 935

Хотите развиваться в области Data Science? Сделайте первые шаги на открытом уроке «Natural language processing: как компьютер общается с людьми» 16 февраля в 18:00. Тексты встречаются в огромном числе Data Science задач: чат-ботах, голосовых ассистентах или поисковиках. Мария Тихонова, Senior Data Scientist в Сбере, расскажет о принципах их работы и главных трендах в обработке естественного языка. Demo-занятие пройдет в рамках онлайн-курса «Machine Learning. Professional». Пройдите вступительный тест, чтобы оценить свой уровень подготовки и зарегистрироваться https://otus.pw/3pQf/

59 935

The Correct Way to Overload Functions in Python https://martinheinz.dev/blog/50 @pythonl

59 935

21 февраля Яндекс.Практикум запускает бесплатную Школу наставников. Школа наставников — это хорошая возможность развить софт-скиллы, научиться делиться знаниями с командой и подтвердить экспертность в своей области. Она проходит в формате онлайн-занятий. Всего будет 5 уроков, которые будут проходить два раза в неделю по вечерам. Наставник в Практикуме — это опытный специалист, который передаёт свои 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 в сферах: аналитика данных и Data Science, тестирование, веб-разработка, разработка на Java, Python, С++, Go, дизайн и управление. Подать заявку желательно до 14 февраля, чтобы успеть выполнить тестовое задание: https://clck.ru/auikx