Python/ django

Відкрити в Telegram

по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM

Сітка:Machinelearning Росія10 246 Технології та додатки2 212...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 59 891 підписників, посідаючи 2 212 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 59 891 підписників.

За останніми даними від 18 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -532, а за останні 24 години на -13, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.63%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.23% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 5 167 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 933 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 29.
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 19 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.

59 891

Підписники

-1324 години

-1007 днів

-53230 день

5 167

Перегляди допису

~ 1 93324 години

~ 2 47848 годин

8.63%

Коефіцієнт залучення

~ 1

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

59 883

How to Create a Chrome Plugin using Python https://morioh.com/p/0e3b33fe9851 Ru: https://dev-gang.ru/article/kak-sozdat-plagin-chrome-s-pomosczu-python-8zd9qvtwao/ @pythonl

59 883

How to Best Use Try-Except in Python https://www.pythonforbeginners.com/error-handling/how-to-best-use-try-except-in-python @pythonl

59 883

SmartDev - первая технологическая конференция Сбера для разработчиков ⏰ 20 мая | Онлайн Первая техно-конференция от Сбера для разработчиков. Шесть параллельных стримов, топовые международные спикеры. Dev to dev. На стриме от SmartMarket вы узнаете, как каждый из вас может создавать навыки для виртуальных ассистентов Салют, как подключать к ним монетизацию и выходить со своими товарами, услугами и идеями на многомиллионную аудиторию Сбера. Обсудим темы: - новые типы приложений для разработки навыков виртуальных ассистентов семейства Салют Native Apps и Canvas Apps с возможностью интеграции в СберБанк Онлайн, а также сервисы Platform V для back-end разработки; - презентация SmartServices для разработчиков навыков; - SmartNLP — погружение в NLP/NLU технологии будущего и др. Участие бесплатное, по предварительной регистрации на сайте конференции До встречи в прямом эфире! ✊

59 883

Creating PDF Invoices in Python with pText https://stackabuse.com/creating-pdf-invoices-in-python-with-ptext/ @pythonl

59 883

Exception Handling in Python: Writing a Robust Python Program https://www.pythonforbeginners.com/error-handling/exception-handling-in-python-increasing-robustness-of-your-python-program @pythonl

59 883

Что входит в must-have умения специалиста Машинного обучения? 11 мая Дмитрий Сергеев, Senior Data Scientist в Oura, расскажет, на какие навыки обращают внимание работодатели и как их тренировать. Дмитрий поделится своим опытом и проведет обзор рынка вакансий в Data Science. Также вы познакомитесь с программой и особенностями онлайн-курса «Machine Learning. Professional», форматом обучения OTUS и сможете задать свои вопросы эксперту. Ждем тех, кто уже начал осваиваться в Data Science и хочет получить знания, необходимые Middle специалисту. Для участия регистрируйтесь на вебинар https://otus.pw/1ULc/

59 883

Detecting Fraudulent Transactions in a Streaming App using Kafka in Python https://www.thepythoncode.com/article/detect-fraudulent-transactions-with-apache-kafka-in-python @pythonl

59 883

🔥 Практический анализ данных c Pandas, 2-е издание @machinelearning_ru

59 883

Stock Sentiment Analysis Using Autoencoders https://www.nbshare.io/notebook/84089365/Stock-Sentiment-Analysis-Using-Autoencoders/ @pythonl

59 883

Slicing In Python (Comprehensive Tutotial) https://likegeeks.com/slicing-in-python/ @pythonl

59 883

🐍 Best practices working with Django models in Python https://steelkiwi.com/blog/best-practices-working-django-models-python/ Ru: https://techrocks.ru/2021/04/22/django-models-best-practices/ @pythonl

59 883

How to write a simple toy database in Python within minutes https://www.freecodecamp.org/news/how-to-write-a-simple-toy-database-in-python-within-minutes-51ff49f47f1/ Ru: https://dev-gang.ru/article/how-to-write-a-simple-toy-database-in-python-within-minutes-uo1kahsydh/ @pythonl

59 883

Spring Boot and Flask Microservice @pythonl

59 883

The hidden performance overhead of Python C extensions https://pythonspeed.com/articles/python-extension-performance/ @pythonl

59 883

Какие требования предъявляют работодатели к специалистам Machine learning на Middle+ уровне? 5 мая Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura, проведет обзор рынка вакансий Data Science для специалистов с опытом и поделится карьерными инсайтами. Вы узнаете ,какие навыки и технологии понадобятся для карьерного роста и познакомитесь с программой онлайн-курсов «Machine Learning. Advanced». Как подготовиться к встрече? Пройдите вступительный тест, чтобы оценить свой уровень знаний и сложность курса. Зарегистрируйтесь, чтобы участвовать в трансляции и задать свои вопросы эксперту https://otus.pw/5d3b/

59 883

Stack in Python https://www.pythonforbeginners.com/data-types/stack-in-python @pythonl

59 883

How to use the Pyspark flatMap() function in Python? https://www.pythonpool.com/python-flatmap/ @pythonl

59 883

MNIST Dataset in Python – Basic Importing and Plotting Article: https://www.journaldev.com/45249/mnist-dataset-in-python Ru: https://dev-gang.ru/article/nabor-dannyh-mnist-v-pythonbazovyi-import-i-postroenie-aiypw9sw1l/ @pythonl

59 883

3 Proven Ways to Convert ASCII to String in Python https://www.pythonpool.com/python-ascii-to-string @pythonl

59 883

Python Object-Oriented Programming fundamentals and the most common mistake https://breadcrumbscollector.tech/python-object-oriented-programming-fundamentals-and-the-most-common-mistake/ @pythonl