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

Python/ django

Открыть в Telegram

по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM

Больше

Сеть: MachinelearningРоссия10 292Технологии и приложения2 244...

📈 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

3 452

Просмотры поста

~ 1 81324 часа

~ 2 26348 часов

5.91%

Коэффициент вовлеченности

~ 1

Постов в день

Ads index

Архив постов

58 377

The Python manual @pythonl

58 377

Python 3.9.0a5 is now available for testing https://www.python.org/downloads/release/python-390a5/

58 377

How to Build and Run Python Web App with Docker Compose https://morioh.com/p/1e80d49f8d3e

58 377

PyTorch Tutorial: How to Develop Deep Learning Models with Python https://machinelearningmastery.com/pytorch-tutorial-develop-deep-learning-models/

58 377

Fundamentals of Front-End Django https://dev.to/mkdev/fundamentals-of-front-end-django-b2k

58 377

Get started using treq to make async calls in Python https://opensource.com/article/20/3/treq-python

58 377

Introduction to SQLAlchemy ORM for Django Developers https://apirobot.me/posts/introduction-to-sqlalchemy-orm-for-django-developers

58 377

Grid Search Optimization Algorithm in Python https://stackabuse.com/grid-search-optimization-algorithm-in-python/

58 377

Building a simple REST API with Python and Flask https://morioh.com/p/35f9f2f16908

58 377

Открыт набор в новую группу профессионального онлайн-курса «Нейронные сети на Python». Знакомьтесь с программой, сдавайте вступительное тестирование и поступите в группу со скидкой -20% https://otus.pw/9sTd/ За 5 месяцев вы: - Научитесь работать с нейронными сетями с использованием фреймворков PyTorch, Tensorflow, Keras; - Изучите теорию и практику по таким важным направлениям Deep Learning как Computer Vision, NLP, обучение с подкреплением и многое другое. Делиться своей экспертизой с вами будут преподаватели, профессионалы своего дела и разработчики-практики: Приходите за подробностями, сдавайте вступительный тест и присоединяйтесь к курсу: https://otus.pw/9sTd/

58 377

How to use Pandas Scatter Matrix (Pair Plot) to Visualize Trends in Data https://www.marsja.se/pandas-scatter-matrix-pair-plot/

58 377

Python Scope & the LEGB Rule: Resolving Names in Your Code – Real Python https://realpython.com/python-scope-legb-rule

58 377

Introduction to Image Processing in Python with OpenCV. https://stackabuse.com/introduction-to-image-processing-in-python-with-opencv/

58 377

Neural Networks are Function Approximation Algorithms https://machinelearningmastery.com/neural-networks-are-function-approximators/

58 377

PyGame: A Primer on Game Programming in Python – Real Python https://realpython.com/courses/pygame-primer/

58 377

Building a Login System with Python Flask and MySQL for Beginners https://morioh.com/p/c61187faa9be

58 377

WebRTC: a working example http://pfertyk.me/2020/03/webrtc-a-working-example/

58 377

TensorFlow Tutorial | TensorFlow in a Nutshell https://morioh.com/p/22674da361ac

58 377

Большинство современных API работают с JSON в качестве формата данных, но время от времени приходится сталкиваться с API, работающими с XML. 17 марта, в 20.00 (мск) на практическом вебинаре разберут как создавать, анализировать и проверять ответы XML при работе с библиотекой requests. Запишитесь заранее: https://otus.pw/apxOM/ Вебинар пройдет в рамках знакомства с онлайн-курсом в Отус по активной прокачке навыков программирования на Python для QA-инженеров. Пройдите вступительный тест и присоединяйтесь к курсу по специальной цене.

58 377

Build Virtual Assistant with Python https://morioh.com/p/9ef30e340ac5