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 59 957 підписників, посідаючи 2 213 місце в категорії Технології та додатки та 10 240 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 59 957 підписників.

За останніми даними від 13 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -565, а за останні 24 години на -13, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.12%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.12% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 271 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 872 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 22.
  • 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 14 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.

59 957
Підписники
-1324 години
-1107 днів
-56530 день
Архів дописів
Repost from Python RU
Python, Tkinter и SQL: разрабатываем приложение для создания словаря и запоминания иностранных слов. Изучаем Tkinter и основн
Python, Tkinter и SQL: разрабатываем приложение для создания словаря и запоминания иностранных слов. Изучаем Tkinter и основные SQL-команды в ходе разработки программы WordMatch с графическим интерфейсом и CRUD-модулем для удобного создания и редактирования пользовательских словарей. Приложение WordMatch включает в себя три модуля, которые могут работать и вместе, и по отдельности: Скрипт для создания пользовательского словаря. GUI интерфейс и набор CRUD операций для добавления, редактирования и удаления записей в словаре. GUI интерфейс и скрипт для проверки правильности сопоставления иностранных слов и значений, выведенных в случайном порядке. Читать дальше Код @pro_python_code

What will be the output of the following code?
Anonymous voting

photo content

QR + Tetris = QRTetris Что будет, если объединить QR-код и тетрис? Получится безумная игра, которую создал один энтузиаст. Попробуйте сыграть в неё сами: https://github.com/Firemoon777/qrtetris

🎯 Python: My Favorite Python Tricks for LeetCode Questions https://www.jjinux.com/2022/08/python-my-favorite-python-tricks-f
🎯 Python: My Favorite Python Tricks for LeetCode Questions https://www.jjinux.com/2022/08/python-my-favorite-python-tricks-for.html @pythonl

📌 Зачем дата-инженеру фреймворк PXF? Приходите на открытый урок 4 августа в 20:00 мск в OTUS. ⚠️ На занятии с Вадимом Заигриным, Scala Big Data разработчиком рассмотрим фреймворк PXF (Platform Extension Framework): узнаем, что это и зачем он нужен, а также рассмотрим его архитектуру и принципы работы. Еще больше полезных инструментов дата-инжиниринга будет ждать вас на онлайн-курсе «Data Engineer». 👉 Пройдите вступительный тест для регистрации на встречу https://otus.pw/j0CB/

🚀 Weights and Biases Track and visualize all the pieces of your machine learning pipeline, from datasets to production model
🚀 Weights and Biases Track and visualize all the pieces of your machine learning pipeline, from datasets to production models. Github Colab @pythonl

map() vs submit() With The ProcessPoolExecutor in Python https://superfastpython.com/processpoolexecutor-map-vs-submit/ @pyth
map() vs submit() With The ProcessPoolExecutor in Python https://superfastpython.com/processpoolexecutor-map-vs-submit/ @pythonl

✅ design patternsidioms in Python Github @pythonl
✅ design patternsidioms in Python Github @pythonl

🎲 Denoising Diffusion Probabilistic Model, in Pytorch Install: $ pip install denoising_diffusion_pytorch Github Video @pytho
🎲 Denoising Diffusion Probabilistic Model, in Pytorch Install: $ pip install denoising_diffusion_pytorch Github Video @pythonl

⚡️ Старт набора на онлайн-курс «Data Engineer» от OTUS! ⚠️ В новом потоке вас ждет актуализированная программа, живые вебинары с опытными экспертами и еще больше практики! В программе рассмотрим все процессы обработки данных - от загрузки из внешних источников до подготовки финальных витрин. 📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА: — Практические навыки разработки дата-сервисов, витрин и приложений — Знание принципов организации мониторинга, оркестрации, тестирования — Выпускной проект на основе полученных знаний, который можно будет показывать при трудоустройстве. 💻 Greenplum Platform Extension Framework (PXF), 4 августа в 20:00 https://otus.pw/WB1r/ 💻 Data Engineer в новых реалиях, что ждать бизнесу?, 23 августа в 20:00 https://otus.pw/lfNF/ 👉 Ответьте на 30 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Data Engineer» от OTUS https://otus.pw/bpUv/

🟢🟡🔴 Color Stealing Python implementation of the Color Stealing algorithm. Github Samples @pythonl
🟢🟡🔴 Color Stealing Python implementation of the Color Stealing algorithm. Github Samples @pythonl

NewProLab запускает 12-недельную онлайн-программу «Специалист по большим данным» Старт – 20 сентября. В программе – 36 заняти
NewProLab запускает 12-недельную онлайн-программу «Специалист по большим данным» Старт – 20 сентября. В программе – 36 занятий, 9 лаб, 2 проекта Чему вы научитесь? - обрабатывать данные в Pandas, строить модели машинного обучения (логистическая регрессия, деревья, случайный лес) в Scikit-learn, анализировать текстовые данные, применять разные алгоритмы рекомендательных систем. - писать MapReduce-джобы на Python с использованием Hadoop Streaming, писать SQL-like запросы в Hive для решения аналитических задач, обращаться к данным на HDFS, анализировать данные в Apache Spark. - выбирать правильную метрику качества для вашей задачи, собирать требования перед стартом проекта и ценивать финансовый эффект от внедрения моделей. Подробности по ссылке Для участников нашего сообщества организаторы предоставили промокод PythonDjango, по которому вы получите скидку 20% при покупке программы до 1 сентября.

What will be the output of the following code?
Anonymous voting

photo content

Repost from Python Quiz
What will be the output of the following code?
Anonymous voting

Repost from Python Quiz
photo content