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 60 065 підписників, посідаючи 2 204 місце в категорії Технології та додатки та 10 228 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 60 065 підписників.

За останніми даними від 07 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -567, а за останні 24 години на -16, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.93%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.38% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 163 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 030 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 18.
  • 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 08 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.

60 065
Підписники
-1624 години
-1237 днів
-56730 день
Архів дописів
Python-разработчики и не только, кто на челлендж? Задача: за 4 дня собрать 4 работающих проекта. Прокачайте навыки на бесплат
Python-разработчики и не только, кто на челлендж? Задача: за 4 дня собрать 4 работающих проекта. Прокачайте навыки на бесплатном мини-курсе по Python-разработке и разберите реальные кейсы. Он состоит из практики чуть менее, чем полностью. Вы создадите: 1️⃣ Бота для Telegram, который умеет переводить голос в текст — автоматизация в пару кликов 2️⃣ Бота для Telegram, который обрабатывает фотографии по команде 3️⃣ Парсер — чтобы вытаскивать инфу с сайтов 4️⃣ Веб-сайт (с помощью фреймворка Flask) — первый шаг в бэкенд В общем, прокачаете навыки, освежите память и наверняка узнаете что-то новое. Регистрируйтесь в Telegram-боте по ссылке: https://epic.st/29ImA?erid=2VtzqvXrSCW 🎁 А ещё подарки: персональная карьерная консультация, скидка 10 000 рублей на любой курс Skillbox и подборка полезных материалов. Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880

🖥 ​Prefect — это фреймворк оркестрации рабочих процессов с открытым исходным кодом, предназначенный для создания надежных ко
🖥 ​Prefect — это фреймворк оркестрации рабочих процессов с открытым исходным кодом, предназначенный для создания надежных конвейеров обработки данных на Python! 💡 Он позволяет превращать Python-скрипты в производственные рабочие процессы с минимальными усилиями, обеспечивая автоматическое отслеживание состояния, обработку ошибок, планирование задач и мониторинг в реальном времени. С помощью Prefect вы можете строить динамические и устойчивые конвейеры данных, которые адаптируются к изменениям и восстанавливаются после сбоев. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @pythonl

🖥 simplejson — это библиотека для Python, обеспечивающая простое, быстрое и расширяемое кодирование и декодирование JSON! 🌟
🖥 simplejson — это библиотека для Python, обеспечивающая простое, быстрое и расширяемое кодирование и декодирование JSON! 🌟 Она полностью написана на Python и не имеет внешних зависимостей, но включает необязательное C-расширение для повышения производительности. Поддерживает Python версии 3.3 и выше, а также имеет обратную совместимость с Python 2.5+. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

🖥 ​Preswald — это платформа, предназначенная для создания, развертывания и управления интерактивными приложениями для работы с данными! 💡 Она объединяет процессы сбора, хранения, преобразования и визуализации данных в одном легковесном и мощном SDK. Preswald позволяет разработчикам быстро создавать прототипы внутренних инструментов или развертывать полнофункциональные приложения, снижая сложность и затраты без ущерба для гибкости. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @pythonl

🖥 Guillotina — это современная RESTful-платформа на основе Python, разработанная для эффективного управления большими объема
🖥 Guillotina — это современная RESTful-платформа на основе Python, разработанная для эффективного управления большими объемами данных! Она построена с использованием asyncio, что обеспечивает высокую производительность и масштабируемость при работе с асинхронными операциями. 🔐 Лицензия: BSD-2 🖥 Github @pythonl

🔍 Как повысить грейд и зарплату х2❔ 1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_py_bot 2. Ответь на пару вопросов 3. Бронируй удобн
🔍 Как повысить грейд и зарплату х2❔ 1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_py_bot 2. Ответь на пару вопросов 3. Бронируй удобный слот на бесплатную индивидуальную встречу для тестирования 4. Сразу же на звонке узнаешь свой грейд и точки роста — на основе опыта менторов из бигтеха Переходи в бота и записывайся на бесплатную диагностику 📂 @shortcut_py_bot Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxduHWv

🖥 В этой статье объясняется, что такое OpenTelemetry и как интегрировать его в Django-приложение для мониторинга и трассиров
🖥 В этой статье объясняется, что такое OpenTelemetry и как интегрировать его в Django-приложение для мониторинга и трассировки запросов! 🌟 Автор рассказывает о ключевых компонентах OpenTelemetry, таких как метрики, логи и трассировки, а также демонстрирует установку и настройку инструментов для сбора данных. 🔗 Ссылка: *клик* @pythonl

🖥 Swifter — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для оптимизации применения функций к объектам D
🖥 Swifter — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для оптимизации применения функций к объектам DataFrame и Series в библиотеке pandas! 🌟 Она автоматически определяет наиболее эффективный способ выполнения операции, будь то векторизация, параллельная обработка с использованием Dask или стандартный метод apply. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github

VDS — хардкор? Вы ещё не слышали про Bare Metal 😎 27 февраля эксперт облачного провайдера Cloud․ru Евгений Константинов расс
VDS — хардкор? Вы ещё не слышали про Bare Metal 😎 27 февраля эксперт облачного провайдера Cloud․ru Евгений Константинов расскажет: 😶‍🌫️что это за технология; 😶‍🌫️чем Bare Metal отличается от виртуальных машин; 😶‍🌫️какой путь мы прошли при создании нашего сервиса Evolution Bare Metal. Это не просто вебинар, а демо. Вам покажут, как использовать технологию эффективно, и ответят на все вопросы. Зарегистрироваться можно здесь 👈

🖥 Guillotina — это современная RESTful-платформа на основе Python, разработанная для эффективного управления большими объема
🖥 Guillotina — это современная RESTful-платформа на основе Python, разработанная для эффективного управления большими объемами данных! Она построена с использованием asyncio, что обеспечивает высокую производительность и масштабируемость при работе с асинхронными операциями. 🔐 Лицензия: BSD-2 🖥 Github @pythonl

⚡️ Челлендж: 12 IT-проектов за 12 месяцев — попробуй сам! Собрали крутые кейсы, для тех, кто хочет запустить свой первый IT-продукт, но не знаете, с чего начать, присмотрись к комьюнити инди-хакеров, которые тестируют простой, но эффективный подход: ✅ Разработка + запуск за 1 месяц ✅ Минимальные вложения (средний бюджет на продвижение — $150) ✅ Честный разбор: что сработало, а что — нет Вот несколько примеров их проектов: 👉 Кейс о генераторе картинок – американцы платят $40, хотя есть бесплатные аналоги. Разработка заняла 4 недели. 👉 Темная тема с тарифами от $5 до $99 – 2 недели работы, пассивный доход, сравнимый с зарплатой разработчика. 👉 Что бывает, если пилить сложный продукт 2 года без теста на рынке – не повторяй эту ошибку! 👉 Математическое приложение, которое через 4 месяца вышло на $1200/месяц – всего за 30 дней разработки. 👉 Бот для фотокниг, который принес 1 700 000 рублей – кейс с разбором ошибок и удачных решений. 💡 Что полезного можно взять из их опыта? 1️⃣ Метод быстрого запуска: как сделать рабочий продукт за 1 месяц. 2️⃣ Эффективное продвижение: как привлечь тысячи пользователей без больших бюджетов. Здесь можно следить за быстрыми запусками и, возможно, попробовать создать свой продукт! 🚀

🖥 ScrapeServ — это API, который принимает URL и возвращает файл с данными веб-сайта и его скриншотами! 🌟 Он разработан для
🖥 ScrapeServ — это API, который принимает URL и возвращает файл с данными веб-сайта и его скриншотами! 🌟 Он разработан для запуска в Docker-контейнере и использует браузерные технологии для обработки JavaScript на страницах. Среди возможностей ScrapeServ — прокрутка страницы с созданием скриншотов различных разделов, автоматическая обработка перенаправлений и корректная работа с ссылками на загрузку файлов. Задачи обрабатываются в очереди с настраиваемым распределением памяти, обеспечивая эффективное использование ресурсов. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

Кластеризация временных рядов: хаос или скрытые паттерны? Финансовые данные, сенсоры, котировки акций — данные приходят поток
Кластеризация временных рядов: хаос или скрытые паттерны? Финансовые данные, сенсоры, котировки акций — данные приходят потоком, но как выявить закономерности и сгруппировать их правильно? Стандартные методы не работают, а временные ряды ведут себя слишком нестабильно. Разбираем на открытом вебинаре «Кластеризация временных рядов» 5 марта в 20:00 (мск): - Изучим метрику DTW (Dynamic Time Warping) - Разберём методы понижения размерности - Найдём связи в котировках акций на реальных данных Всем участникам — скидка на большое обучение «Machine Learning. Professional». ➡️ Регистрируйтесь, чтобы не пропустить: https://otus.pw/iIy6/?erid=2W5zFJUDfeQ Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

🔥 ERD Lab — это бесплатный онлайн-инструмент, предназначенный для профессионального проектирования и визуализации баз данных
🔥 ERD Lab — это бесплатный онлайн-инструмент, предназначенный для профессионального проектирования и визуализации баз данных с использованием диаграмм "сущность-связь" (ERD)! Он позволяет импортировать существующие SQL-скрипты или создавать новые базы данных без необходимости писать код, что упрощает процесс разработки и документирования структур данных. 🔗 Ссылка: *клик* @pythonl

У вас была ситуация, когда вы открываете новый проект или библиотеку и пытаетесь разобраться в коде? Если в этом проекте испо
У вас была ситуация, когда вы открываете новый проект или библиотеку и пытаетесь разобраться в коде?  Если в этом проекте используются аннотации типов - вы справитесь с этой задачей намного быстрее. Также на уроке рассмотрим библиотеку pydantic, которая позволяет вывести на новый уровень работу с данными в Python. Узнайте, как эффективно реализовать интернационализацию и локализацию в Spring-приложениях. ⏺ 26 февраля в 20:00 МСК Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Python для аналитики» от Otus.  Ссылка на регистрацию: https://otus.pw/y1jh/ #реклама О рекламодателе

🖥 glom — это библиотека Python, предназначенная для упрощения доступа и преобразования вложенных структур данных! Она предос
🖥 glom — это библиотека Python, предназначенная для упрощения доступа и преобразования вложенных структур данных! Она предоставляет декларативный подход к извлечению и модификации данных, позволяя разработчикам эффективно работать с комплексными иерархиями объектов и коллекций. 🔐 Лицензия: BSD-3-Clause 🖥 Github @pythonl

⚡ Data Fusion 2025 — главное событие весны для специалистов по работе с данными в пятый раз соберет на своей площадке более 2
Data Fusion 2025 — главное событие весны для специалистов по работе с данными в пятый раз соберет на своей площадке более 250 экспертов. Вас ждет: • Два дня практических кейсов, 14 треков и 70+ сессий, посвященных передовым исследованиям в области больших данных и технологий AI • Кейс-стади о применении ML в различных сферах бизнеса от финтеха и промышленности до медицины • Экспертиза от ученых, бизнес-лидеров и представителей государства. 📅 16-17 апреля 📍 Москва, технологический кластер «Ломоносов» Не упустите шанс узнать о главных трендах в AI и задать вопросы лидерам индустрии. Участие бесплатное. Регистрация уже открытаhttps://data-fusion.ru/ #AI #ML #BigData #DataFusion #DataScience #IT *IT-информационные технологии *AI-искусственный интеллект *DS-наука о методах анализа данных. *Нетворкинг-полезные связи *Воркшоп-практическое обучение

🖥 FastSQLA — это асинхронное расширение для SQLAlchemy версии 2.0 и выше, разработанное для интеграции с FastAPI! Оно предос
🖥 FastSQLA — это асинхронное расширение для SQLAlchemy версии 2.0 и выше, разработанное для интеграции с FastAPI! Оно предоставляет готовые шаблоны, поддержку SQLModel и встроенную пагинацию, упрощая настройку и управление асинхронными соединениями с реляционными базами данных. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

У вас была ситуация, когда вы открываете новый проект или библиотеку и пытаетесь разобраться в коде? Если в этом проекте испо
У вас была ситуация, когда вы открываете новый проект или библиотеку и пытаетесь разобраться в коде?  Если в этом проекте используются аннотации типов - вы справитесь с этой задачей намного быстрее. Также на уроке рассмотрим библиотеку pydantic, которая позволяет вывести на новый уровень работу с данными в Python. Узнайте, как эффективно реализовать интернационализацию и локализацию в Spring-приложениях. ⏺ 26 февраля в 20:00 МСК Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Python для аналитики» от Otus.  Ссылка на регистрацию: https://otus.pw/y1jh/ #реклама О рекламодателе

🖥 PyQuery — это библиотека на языке Python, позволяющая манипулировать и извлекать данные из HTML и XML документов с использ
🖥 PyQuery — это библиотека на языке Python, позволяющая манипулировать и извлекать данные из HTML и XML документов с использованием синтаксиса, похожего на jQuery! 🌟 Она предоставляет удобный API для выборки элементов с помощью CSS-селекторов и их последующей обработки. PyQuery построена на основе lxml, что обеспечивает быструю и эффективную работу с XML и HTML. 🖥 Github @pythonl