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 59 981 подписчиков, занимая 2 205 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 59 981 подписчиков.

Согласно последним данным от 12 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -567, а за последние 24 часа — -11, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.01%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.19% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 203 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 913 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 13 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.

59 981
Подписчики
-1124 часа
-1197 дней
-56730 день
Архив постов

ChatGpt - завел телеграм! Нейросеть пишет новостные статьи, решает задачи для университета, пишет код и отвечает на любые воп
ChatGpt - завел телеграм! Нейросеть пишет новостные статьи, решает задачи для университета, пишет код и отвечает на любые вопросы. Советуем посмотреть: Chatgpt

🔥 Хардкорный тест по Python от OTUS 🔥 🐍 Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Py
🔥 Хардкорный тест по Python от OTUS 🔥 🐍 Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Python Developer. Professional» 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ https://otus.pw/9kKq/ 💣 Пройдете тест и получите: ✔️ Живое общение с экспертами Python-сообщества ✔️ Лучшие открытые уроки прошлых наборов курса ✔️ Продвинутые темы и практика на «боевых» задачах уровня Middle+ ✔️ Скидку на прохождение онлайн курса «Python Developer. Professional»

💣 Собираетесь переходить в дата-инжиниринг? 🚀 Присоединяйтесь 7 февраля в 20:00 мск на открытый урок онлайн-курса «Data Eng
💣 Собираетесь переходить в дата-инжиниринг? 🚀 Присоединяйтесь 7 февраля в 20:00 мск на открытый урок онлайн-курса «Data Engineer» в OTUS. 🟠 Тема вебинара — Clickhouse vs. Greenplum. Какую MPP базу данных выбрать? ❇️ Вы узнаете: 🔸 Что такое MPP-БД на самом деле 🔸 Познакомитесь с различными представителями таких систем 🔸 Разберетесь, когда и в каких случаях стоит выбирать каждую из них 🔸 На практике изучите наглядные примеры работы БД Clickhouse и Greenplum 💻 Спикером выступит Алексей Железной, преподаватель курса и Data Engineer в компании Wildberries. 🔥 Пройдите вступительный тест, чтобы участвовать: https://otus.pw/8Z9j/

Frontender's notes - самый большой канал по фронту с актуальной инфой по HTML, CSS, JS, TypeScript, React, Node.js и развитию Soft-skills, а также разборы вопросов для интервью и подборка крутых статей c опытом релокации айтишников в другие страны. Вам сюда: 👉 @frontendnoteschannel А так же небольшой канал с англоязычными статьями @frontend_international В общем добро пожаловать!

Сегодня хочу порекомендовать вам канал Datalytics, посвященный анализу данных с помощью Python. Автор канала Алексей Макаров регулярно выкладывает полезные материалы по практическом применению Python для анализа данных и автоматизации рутины. В канале можно найти ссылки на статьи про подготовку и предобработку данных с помощью pandas, про визуализацию данных, использование пакетов для статистики, парсинга веб-сайтов, автоматизации собственных задач и многое другое. У канала также есть чат, в котором можно найти советчиков и единомышленников в сфере анализа данных.