uk
Feedback
Python/ django

Python/ django

Відкрити в Telegram

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 59 880 підписників, посідаючи 2 217 місце в категорії Технології та додатки та 10 246 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 59 880 підписників.

За останніми даними від 19 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -528, а за останні 24 години на -22, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.80%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.22% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 5 267 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 930 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 28.
  • 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 @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fmxm...

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 20 червня, 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.

59 880
Підписники
-2224 години
-1117 днів
-52830 день
Архів дописів

Filtering DataFrames with the .query() method in Pandas https://jbencook.com/pandas-query/ @pythonl
Filtering DataFrames with the .query() method in Pandas https://jbencook.com/pandas-query/ @pythonl

Dive Into Algorithms: A Pythonic Adventure for the Intrepid Beginner (2021) @pythonlbooks

Efficiently Cleaning Text with Pandas https://pbpython.com/text-cleaning.html @pythonl
Efficiently Cleaning Text with Pandas https://pbpython.com/text-cleaning.html @pythonl

Задача, которая не ограничит твою фантазию — создай полезный lifestyle-смартап на платформе SmartMarket. Присоединяйся к онла
Задача, которая не ограничит твою фантазию — создай полезный lifestyle-смартап на платформе SmartMarket. Присоединяйся к онлайн-хакатону SberCode и прими участие в борьбе за 1 000 000 рублей. Подать заявку можно до 21 февраля на сайте sbercode.tech/sber-devices

Как профессиональные Data Engineer работают с моделями ML? Приглашаем вас перенять экспертный опыт 11 февраля на демо-занятии
Как профессиональные Data Engineer работают с моделями ML? Приглашаем вас перенять экспертный опыт 11 февраля на демо-занятии «ML в Spark». Вместе с Вадимом Заигриным, Software Engineering Team Lead в Teradata, вы за 2 часа разберете особенности ML в Spark, рассмотрите процесс разработки моделей, научитесь переводить обученные модели в production. Демо-урок входит в программу онлайн-курса «Data Engineer». Для регистрации и участия в вебинаре, пройдите вступительный тест https://otus.pw/7g4e/

4 Ways to Draw a Rectangle in Matplotlib https://www.pythonpool.com/matplotlib-draw-rectangle @pythonl
4 Ways to Draw a Rectangle in Matplotlib https://www.pythonpool.com/matplotlib-draw-rectangle @pythonl

Nested Classes in Python Explained with Examples https://www.pythonpool.com/nested-classes-python/ @pythonl
Nested Classes in Python Explained with Examples https://www.pythonpool.com/nested-classes-python/ @pythonl

SberCode – 4 трека и 60 команд в финале, которые сразятся за призовой фонд в 1 млн рублей. Партнеры онлайн-хакатона – Sber AR
SberCode – 4 трека и 60 команд в финале, которые сразятся за призовой фонд в 1 млн рублей. Партнеры онлайн-хакатона – Sber AR/VR Lab, HR Sber, SberCloud и SberDevices – представляют рынку 4 задачи по созданию новых технологических продуктов и сервисов. Подать заявку и узнать больше деталей о задачах можно до 21 февраля на сайте sbercode.tech