Python/ django
по всем вопросам @haarrp @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 60 010 підписників, посідаючи 2 209 місце в категорії Технології та додатки та 10 256 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 60 010 підписників.
За останніми даними від 10 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -595, а за останні 24 години на -15, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.91%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.31% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 148 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 986 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 20.
- 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 11 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.
pip install "giskard[llm]" -U
▶️ Попробовать в Google Colab
🖥 GitHub 3.1k ⭐️
@data_analysis_mlline_profiler
• Perf — профилируем на уровне ядра
📎 Статья
@pythonlAiohttp — это, безусловно, самый активный проект aio-libs, который, возможно, является основным вариантом использования asyncio.
Aiohttp представляет собой HTTP-клиент и сервер с поддержкой Web-Sockets и таких тонкостей, как промежуточное ПО для обработки запросов и подключаемая маршрутизация.
О том, как грамотно работать с HTTP-запросами при помощи Aiohttp и пойдёт речь в этой полезной статье.
🔜 Поехали
@pythonl├╼ @staticmethod
├╼ @classmethod
╰╼ @property
Наследование
├╼ Определение одного родителя
├╼ Перегрузка
├╼ Множественное наследование
├╼ Mixins
├╼ Полиморфизм
├╼ super().__init__() — Инициализация из родительского класса
├╼ Хешированные объекты
╰╼ Абстрактные классы
Композиция
╰╼ Наследование vs Композиция
Дескрипторы (`__get__()`, `__set__()`, `__del__()`)
├╼ No Data Descriptor
╰╼ Data Descriptor
📎 Шпаргалка
@pythonlpython3 -m pip install eyeGestures
▪ Github
@pythonl
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
