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 243 Технологии и приложения2 216...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 59 948 подписчиков, занимая 2 216 место в категории Технологии и приложения и 10 243 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 59 948 подписчиков.

Согласно последним данным от 14 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -570, а за последние 24 часа — -24, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.18%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.21% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 304 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 923 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 15 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.

59 948

Подписчики

-2424 часа

-1187 дней

-57030 день

4 304

Просмотры поста

~ 1 92324 часа

~ 2 44148 часов

7.18%

Коэффициент вовлеченности

~ 1

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

59 943

List of Dictionaries to Dataframe in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/list-of-dictionaries-to-dataframe-in-python @pythonl

59 943

Хочешь научиться кодить на Python, но не хочешь платить за это? На Python можно сделать многое, в том числе и самый крутой тренд 2022-го — нейросети, тоже пишутся на нём. Есть способ учиться БЕСПЛАТНО — канал с задачами по Python и машинному обучению, на котором только практика! Каждый день там публикуют новые задачи — решать их полезнее, чем смотреть видео от очередной онлайн школы.

59 943

The strange relationship between objects, functions, generators and coroutines https://www.packt.com/bizarre-python/ @pythonl

59 943

👁‍🗨 CVNets: A library for training computer vision networks Code: https://github.com/apple/ml-cvnets Instructions: https://github.com/apple/ml-cvnets/tree/main/docs/source/en/general @pythonl

59 943

What will be the output of the following code?

Anonymous voting

59 943

Read CSV Into a List of Lists in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/read-csv-into-a-list-of-lists-in-python @pythonl

59 943

Как насчет продуктивных выходных с любимым Python? 3 дня, 8 часов теории, 16 часов практики = FastAPI, тестирование, Ansible Все это на онлайн-интенсиве от Слёрм Python: Работа с API и фреймворками с 24 по 26 июня Ты освоишь разные продвинутые фичи, например, создание скелета веб-сервиса с фреймворком FastAPI, который (кстати) уделывает Django по производительности. А еще обучишься: - интегрировать приложение с СУБД; - тестировать на API при помощи FastHTTP + pytest + pyhamcrest; - писать под Ansible создание + тестирование модуля и плагина. Разбираясь в работе стандартного фреймворка на хорошем уровне, ты легко модифицируешь и адаптируешь его под свой проект так, чтобы тратить меньше сил на разработку и быть уверенным в результате кода. Спикеры: ▪️Денис Наумов, Techlead, Data Engineer в Skyeng ▪️Павел Ляшков, Senior Software Engineer ex Exness Занять место: https://slurm.club/3zPyEW6

59 943

Manim is an engine for precise programmatic animations, designed for creating explanatory math videos. ⤷ Examples Docs: https://3b1b.github.io/manim/ #Python #Engine #Math #Interesting #Visualization @pythonl

59 943

«Kubernetes для разработчиков» — с 1 июля в Слёрме 1 июля — старт потока и релиз видеокурса «Kubernetes для разработчиков». Вы можете учиться в группе и встречаться со спикерами два раза в неделю или пройти видеокурс, когда удобно. Это базовый курс по k8s. Программа составлена специально для разработчиков: нет лишней информации, которая не пригодилась бы в реальных проектах, включены важные нюансы разработки приложения под Kubernetes.

Все уроки записаны в 2022 году, материал обновлен и дополнен.

Спикеры: Марсель Ибраев (Southbridge) Павел Селиванов (Yandex Cloud). Форматы обучения: Поток: открываем доступ к двум новым темам каждую неделю, общаемся в чате с куратором и спикерами, два раза в неделю — AMA-сессии по темам курса со спикерами. Видеокурс: доступны сразу все темы, можно изучать в своём темпе. Оба формата включают практику на стендах и итоговую сертификацию. Подробнее про курс: https://slurm.club/3xzt9b8

59 943

What will be the output of the following code?

Anonymous voting

59 943

👱‍♂️ Face Recognition Recognize and manipulate faces from Python or from the command line with the world's simplest face recognition library. Github: https://github.com/ageitgey/face_recognition Jupyter: https://beta.deepnote.org/launch?template=face_recognition @pythonl

59 943

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!

59 943

Что выведет код выше

Anonymous voting

59 943

Doubly Linked List in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/doubly-linked-list-in-python @pythonl

59 943

Pandas vectorization: faster code, slower code, bloated memory https://pythonspeed.com/articles/pandas-vectorization/ @pythonl

59 943

Index of Minimum Element in a List in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/index-of-minimum-element-in-a-list-in-python @pythonl