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 240 Технологии и приложения2 213...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 59 957 подписчиков, занимая 2 213 место в категории Технологии и приложения и 10 240 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 59 957 подписчиков.

Согласно последним данным от 13 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -565, а за последние 24 часа — -13, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.12%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.12% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 271 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 872 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 14 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.

59 957

Подписчики

-1324 часа

-1107 дней

-56530 день

4 271

Просмотры поста

~ 1 87224 часа

~ 2 34548 часов

7.12%

Коэффициент вовлеченности

~ 1

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

59 948

💥 Gooey Turn (almost) any Python 3 Console Program into a GUI application with one line. ⚙️ Github @pythonl

59 948

➡️ Difference Between Pop and Remove in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/difference-between-pop-and-remove-in-python @pythonl

59 948

class Python - первый интерактивный канал по Python [уроки кодинга, дайджесты, алгоритмические задачи с решениями] ⚙️ Возможность запускать код с любого устройства прямо в Telegram 🤖 Автоматическая проверка решений задач

Подписывайся: @class_python

59 948

🎤 Larynx End-to-end text to speech system ⚙️ Github @pythonl

59 948

💯Мы собрали целую секцию, которую назвали “Ретроспектива” - будем изучать прошлое и прогнозировать будущее технологий. Приходите 22 и 23 на Saint HighLoad++, чтобы послучать доклады: ✅Языки программирования: прошлое, настоящее и будущее / Дмитрий Завалишин (ГК Digital Zone); ✅Postgres от начала веков и до наших дней / Олег Бартунов, Иван Панченко (Postgres Professional); ✅Эволюция распределенных атак в Интернете: 1994 - настоящее время / Георгий Тарасов (Qrator Labs); ✅Ретроспектива архитектуры на примере ВКонтакте: история и будущее / Александр Тоболь (ВКонтакте); ✅Про историю и будущее поиска / Андрей Аксенов (Авито, Sphinx); ✅История онлайн-видео / Максим Лапшин (Эрливидео). Полная программа конференции и билеты на сайте.

59 948

🦾 Delete Attribute From an Object using the del statement in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/delete-attribute-from-an-object-in-python @pythonl

59 948

Robust Video Matting in PyTorch TensorFlow TensorFlow.js ONNX CoreML 5,960 stars total 7 stars today View on Github.com

59 948

⚡️ Конец набора на онлайн-курс «Data Engineer» от OTUS! Харкордный тест по «Data Engineer» ⚠️ Освойте работу с Architecture, Data Lake, DWH, MLOps с практикой в Yandex Cloud! Программа ориентирована на технических специалистов, которые хотят решать интересные задачи в сфере Big Data. 4 месяца живых вебинаров с экспертами — и вы освоите работу с архитектурой, Data Lake, DWH и DataOps практиками. 📌 Результатом вашего обучения станет выпускной проект, где вы реализуете задачу по интересующей вас теме с учетом новых знаний. Скидка -15% до 31 августа 👉 Успейте пройти вступительный тест и занять место в группе по спец.цене https://clck.ru/uHZqf

59 948

📊 Making plots in your terminal with plotext https://pybit.es/articles/terminal-plotting-with-plotext/ @pythonl

59 948

JRNL jrnl is a simple journal application for the command line. ➡️ Github GitHub | #Python #Interesting #Terminal @pythonl

59 948

😮 Добавлена новая база слитых курсов на 800ГБ: Программирование: https://t.me/+i9s3CU7lZVkxNTUy Python: https://t.me/+cVKW3syRr6M4MWIy Frontend и Web: https://t.me/+3rMdT0y_PAU5NTQy Графика и дизайн: https://t.me/+0ndj8zbrRBVmMGYy

59 948

What will be the output of the Python code?

Anonymous voting

59 948

Object Detection and Instance Segmentation in Python with Detectron2 https://stackabuse.com/object-detection-and-instance-segmentation-in-python-with-detectron2/ @pythonl

59 948

Check For Superset in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/check-for-superset-in-python @pythonl

59 948

@python_job_interview - Коллеги, собираем здесь все возможные вопросы и ответы с реальных собеседований по Python. Для всех уровней разработчиков. Вопросы с настоящих собеседований, помогут Вам получить успешно пройти интервью Перейти

59 948

📊bashplotlib bashplotlib is a python package and command line tool for making basic plots in the terminal. $ pip install bashplotlib ➡️ Github ↪️ Docs @pythonl

59 948

Как дорасти до Python-разработчика уровня Middle+? Конечно же, осваивать новые навыки! Этим мы и займемся на открытом уроке «Secure Python» 🗓 23 августа в 20:00 мск в OTUS. На занятии вас ждет обзор распространенных проблем, связанных с безопасностью Python приложений: десериализация, инъекции, сторонние библиотеки и других. 👉🏻 Чтобы подготовиться к встрече, пройдите вступительный тест — https://otus.pw/nKVE/ Встреча пройдет в рамках онлайн-курса «Python Developer. Professional».

59 948

⚙️ Check For Disjoint Sets in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/check-for-disjoint-sets-in-python @pythonl

59 948

⚡️ Старт набора на углубленный курс Machine Learning. Professional Научитесь использовать методы машинного обучения и решайте бизнес-задачи! Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера — Сбера Вам предстоит справляться с «грязными» данными, просчитывать свои действия наперед, экспериментировать с решениями и готовить модели в продакшн. За 5 месяцев вы освоите современные инструменты анализа данных и научитесь выстраивать полный пайплайн работы с данными 📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА: Серьезное портфолио с проектами и возможность претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist 💻 Открытый урок — NLP сегодня: от истоков до трансформеров, 5 сентября в 18:00 https://otus.pw/5Dp4/ 💻 Открытый урок —Out liar! Методы детекции аномалий в данных, 19 сентября в 18:00 https://otus.pw/TS0sK/ Время прохождения теста ограниченно 20 минут 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ https://otus.pw/Tzf0/