ru
Feedback

Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

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 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
Архив постов

What will be the output of the following code?
Anonymous voting

photo content

зарабатывать на крипте могут не только трейдеры.... 🤔 Рассказываем 😉: - Crypto Developer: те, кто разрабатывают блокчейн (соль земли). For start: junior developer, junior full-stack developer или graduate software developer - Venture Capital: серьёзные ребята, которые инвестируют в стартапы и новые технологии.. Стартовые позиции называются venture capital intern, investment analyst или research associate - Crypto Marketing: без них о криптовалютах знали бы только энтузиасты, портят в YouTube, LinkedIn, Twitter и Facebook - Mining: да-да тот самый майнинг, который обеспечивает работоспособность криптовалют. Не всегда выгодно, но крайне интересно. - Trading: с ним все понятно, те кто сидит за графиками и смотрят на свечки. Очень походе на классический алготрейдинг только вместо акций - крипта и NFT токены Заинтересовало? Уффф, иди на канальчики за вакансией мечты @job_crypto_ru - Vacancies in Russia @job_crypto_eu - Vacancies in Europe @job_crypto_uae - Vacancies in Dubai @jobs_NFT - Global NFT vacancies Актуальность вакансий на максималках, без лишней воды.✌️

💥 Big Sleep combining OpenAI's CLIP and the generator from a BigGAN! $ pip install big-sleep Github Colab @pythonl
💥 Big Sleep combining OpenAI's CLIP and the generator from a BigGAN! $ pip install big-sleep Github Colab @pythonl

📌 Data Engineer в новых реалиях, что ждать бизнесу? Что изменится в сфере аналитики данных и к чему нужно быть готовым дата-инженеру? Обсудим 23 августа в 20:00 мск на открытом уроке в OTUS с Вадимом Опольским, Big Data разработчиком в Luxoft DXC Technology. ⚠️ За 1,5 часа обсудим: – Как изменятся источники и получатели данных, языки для ETL, кластера, облака и IDE – Как изменится потребность на рынке в Data Engineer и к чему нужно быть готовым работодателям – Open-source технологии, примеры миграционных проектов Еще больше полезных инструментов дата-инжиниринга будет ждать вас на онлайн-курсе «Data Engineer». 👉 Пройдите вступительный тест для регистрации на встречу https://otus.pw/wOVc/

Repost from Python RU
Python, Tkinter и SQL: разрабатываем приложение для создания словаря и запоминания иностранных слов. Изучаем Tkinter и основн
Python, Tkinter и SQL: разрабатываем приложение для создания словаря и запоминания иностранных слов. Изучаем Tkinter и основные SQL-команды в ходе разработки программы WordMatch с графическим интерфейсом и CRUD-модулем для удобного создания и редактирования пользовательских словарей. Приложение WordMatch включает в себя три модуля, которые могут работать и вместе, и по отдельности: Скрипт для создания пользовательского словаря. GUI интерфейс и набор CRUD операций для добавления, редактирования и удаления записей в словаре. GUI интерфейс и скрипт для проверки правильности сопоставления иностранных слов и значений, выведенных в случайном порядке. Читать дальше Код @pro_python_code

What will be the output of the following code?
Anonymous voting

photo content

QR + Tetris = QRTetris Что будет, если объединить QR-код и тетрис? Получится безумная игра, которую создал один энтузиаст. Попробуйте сыграть в неё сами: https://github.com/Firemoon777/qrtetris

🎯 Python: My Favorite Python Tricks for LeetCode Questions https://www.jjinux.com/2022/08/python-my-favorite-python-tricks-f
🎯 Python: My Favorite Python Tricks for LeetCode Questions https://www.jjinux.com/2022/08/python-my-favorite-python-tricks-for.html @pythonl

📌 Зачем дата-инженеру фреймворк PXF? Приходите на открытый урок 4 августа в 20:00 мск в OTUS. ⚠️ На занятии с Вадимом Заигриным, Scala Big Data разработчиком рассмотрим фреймворк PXF (Platform Extension Framework): узнаем, что это и зачем он нужен, а также рассмотрим его архитектуру и принципы работы. Еще больше полезных инструментов дата-инжиниринга будет ждать вас на онлайн-курсе «Data Engineer». 👉 Пройдите вступительный тест для регистрации на встречу https://otus.pw/j0CB/

🚀 Weights and Biases Track and visualize all the pieces of your machine learning pipeline, from datasets to production model
🚀 Weights and Biases Track and visualize all the pieces of your machine learning pipeline, from datasets to production models. Github Colab @pythonl

map() vs submit() With The ProcessPoolExecutor in Python https://superfastpython.com/processpoolexecutor-map-vs-submit/ @pyth
map() vs submit() With The ProcessPoolExecutor in Python https://superfastpython.com/processpoolexecutor-map-vs-submit/ @pythonl

✅ design patternsidioms in Python Github @pythonl
✅ design patternsidioms in Python Github @pythonl

🎲 Denoising Diffusion Probabilistic Model, in Pytorch Install: $ pip install denoising_diffusion_pytorch Github Video @pytho
🎲 Denoising Diffusion Probabilistic Model, in Pytorch Install: $ pip install denoising_diffusion_pytorch Github Video @pythonl