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

58 381

6 Examples to Demystify Python locals() Function https://www.pythonpool.com/python-locals/ @pythonl

58 381

Guide to Using The Django MongoDB Engine with Python https://stackabuse.com/guide-to-using-the-django-mongodb-engine/ @pythonl

58 381

Shallow copy and deep copy in Python https://www.pythonforbeginners.com/functions/shallow-copy-and-deep-copy-in-python @pythonl

58 381

TEST DJANGO APPS QUICKLY https://www.codementor.io/@alakaolaide/test-django-apps-quickly-1h5akbw0i7 @Django_pythonl

58 381

Making an auto-updating attribute https://www.pythonmorsels.com/topics/making-auto-updating-attribute/ @pythonl

58 381

Deploying a Python Flask Example Application Using Heroku https://realpython.com/flask-by-example-part-1-project-setup/ @pythonl

58 381

A Youtube-dl GUI Written in PyQt https://morioh.com/p/abca30282407 Code: https://github.com/yasoob/youtube-dl-GUI @pythonl

58 381

Radix Sort in Python https://stackabuse.com/radix-sort-in-python/ @pythonl

58 381

How to Perform Voice Gender Recognition using TensorFlow in Python https://www.thepythoncode.com/article/gender-recognition-by-voice-using-tensorflow-in-python Code: https://www.thepythoncode.com/code/gender-recognition-by-voice-using-tensorflow-in-python#test-py @ai_machinelearning_big_data

58 381

Awesome Python Applications https://github.com/mahmoud/awesome-python-applications @pythonl

58 381

Basic Tutorial: Using Docker and Python https://www.codementor.io/@adammertz/basic-tutorial-using-docker-and-python-1gxmzm43k2 @pythonl

58 381

Хотите связать свою карьеру с нейросетями? Или вы Data Scientist с опытом и хотите освоить новые технологии? Тогда предлагаем вам курсы "Deep learning. Basic" и "Computer vision"! 📍Выберите курс и пройдите тестирование, чтобы: ● оценить свои навыки ● занять место на курсе по специальной цене ● получить доступ к демо-урокам курса 👉🏻Пройти тестирование "Deep learning. Basic": https://otus.pw/oLzyY/ 👉🏻Пройти тестирование "Computer vision": https://otus.pw/B0QE/

58 381

Python Map Function – How to Map a List in Python 3.0, With Example Code https://www.freecodecamp.org/news/python-map-function-how-to-map-a-list-in-python-3-0-with-example-code/ @pythonl

58 381

📢 Online Python Meetup. 22 апреля пройдет завершающий онлайн митап, дальше все митапы будут проходить оффлайн в Москве. Программа: 19:00 Григорий Петров (DevRel в Evrone): «Управление зависимостями в Python: история боли» 19:45 Алексей Фирсов (Руководитель Python практики в S7 techlab): «Как правильно выбрать инструмент» 20:30 Илья Лебедев (CTO в Zipsale): «Ну и вонь: зачем нужны чистые функции» 📆 22 апреля в 19:00 📌 Платформа проведения: tulu.la 🌎 Формат online 🆓 Участие бесплатное ✉ Регистрация обязательна: https://railsclub.timepad.ru/event/1561920/?utm_source=tg&utm_medium=pythonl 😎 Организатор: Evrone.com

58 381

Generic Composite in Python https://python.plainenglish.io/generic-composite-in-python-4b88d6727ad0 @pythonl

58 381

How to use code coverage in Python with pytest? https://breadcrumbscollector.tech/how-to-use-code-coverage-in-python-with-pytest/ @pythonl

58 381

A Boids Simulation Written in Python with Pygame - PyNBoids https://morioh.com/p/2c771588f648 Code: https://github.com/Nikorasu/PyNBoids @pythonl

58 381

Неважно с какими трудностями вы столкнулись при работе с Python. На канале Zen of Python вы обязательно найдёте решение, ведь здесь множество полезных статей, видео и туториалов. Подписывайтесь: @zen_of_python

58 381

How to Get Domain Name Information in Python https://www.thepythoncode.com/article/extracting-domain-name-information-in-python @pythonl

58 381

A Primer on ML and Jupyter Notebook https://dzone.com/articles/a-primer-on-ml-and-jupyter-notebook-not-for-data-s @pythonl