Python/ django
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Показати більше
📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python/ django
Канал Python/ django (@pythonl) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 58 382 підписників, посідаючи 2 244 місце в категорії Технології та додатки та 10 292 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 58 382 підписників.
За останніми даними від 04 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -248, а за останні 24 години на -10, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.91%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.11% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 452 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 813 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 17.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 05 листопада, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
pip install --upgrade translatepy
List of Built-in Services
- Microsoft Bing Translator
- DeepL
- Google Translate
- LibreTranslate
- Microsoft Translator
- MyMemory
- Reverso
- Translate.com
- Yandex Translate
⚙️ Github
@pythonl
import pandas as pd
now = pd.Timestamp.now()
print("Add a day:", now + pd.offsets.DateOffset(days=1))
print("Add a week:", now + pd.offsets.DateOffset(weeks=1))
print("Add a month:", now + pd.offsets.DateOffset(months=1))
print("Add an hour:", now + pd.offsets.DateOffset(hours=1))
print("Add a day, replace the hour:", now + pd.offsets.DateOffset(days=1, hour=13))
print("Add a month, normalize:", now + pd.offsets.DateOffset(month=1, normalize=True))
print("Add 2 days across DST change:", pd.Timestamp("2022-11-05 00:00:00", tz="America/Chicago") + pd.offsets.DateOffset(days=2))
print("Add 2 days across DST change (with Timedelta, no adjustment):", pd.Timestamp("2022-11-05 00:00:00", tz="America/Chicago") + pd.Timedelta(days=2))
https://www.wrighters.io/use-pandas-dateoffsets-for-easy-date-manipulation/
@pythonl