uk
Feedback

Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

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 58 382 підписників, посідаючи 2 244 місце в категорії Технології та додатки та 10 292 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 58 382 підписників.

За останніми даними від 04 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -248, а за останні 24 години на -10, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.91%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.11% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 452 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 813 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 17.
  • 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 @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fm...”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 05 листопада, 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.

58 382
Підписники
-1024 години
-1547 днів
-24830 днів
Архів дописів
🔥 Faster Python calculations with Numba: 2 lines of code, 13× speed-up https://pythonspeed.com/articles/numba-faster-python/
🔥 Faster Python calculations with Numba: 2 lines of code, 13× speed-up https://pythonspeed.com/articles/numba-faster-python/ @pythonl

Хотите развиваться в области Data Science? Сделайте первые шаги на открытом уроке «Natural language processing: как компьютер
Хотите развиваться в области Data Science? Сделайте первые шаги на открытом уроке «Natural language processing: как компьютер общается с людьми» 16 февраля в 18:00. Тексты встречаются в огромном числе Data Science задач: чат-ботах, голосовых ассистентах или поисковиках. Мария Тихонова, Senior Data Scientist в Сбере, расскажет о принципах их работы и главных трендах в обработке естественного языка. Demo-занятие пройдет в рамках онлайн-курса «Machine Learning. Professional». Пройдите вступительный тест, чтобы оценить свой уровень подготовки и зарегистрироваться https://otus.pw/3pQf/

The Correct Way to Overload Functions in Python https://martinheinz.dev/blog/50 @pythonl
The Correct Way to Overload Functions in Python https://martinheinz.dev/blog/50 @pythonl

21 февраля Яндекс.Практикум запускает бесплатную Школу наставников. Школа наставников — это хорошая возможность развить софт-
21 февраля Яндекс.Практикум запускает бесплатную Школу наставников. Школа наставников — это хорошая возможность развить софт-скиллы, научиться делиться знаниями с командой и подтвердить экспертность в своей области. Она проходит в формате онлайн-занятий. Всего будет 5 уроков, которые будут проходить два раза в неделю по вечерам. Наставник в Практикуме — это опытный специалист, который передаёт свои знания студентам, помогает учиться и справляться с трудностями. Наставничество можно совмещать с основной работой, оно занимает от 6 до 15 часов в неделю. Вознаграждение — от 35 до 50 тысяч рублей в зависимости от курса и потраченного времени. Сейчас ищем наставников в сферах: аналитика данных и Data Science, тестирование, веб-разработка, разработка на Java, Python, С++, Go, дизайн и управление. Подать заявку желательно до 14 февраля, чтобы успеть выполнить тестовое задание: https://clck.ru/auikx

Packaging PyQt5 applications into a macOS app with PyInstaller https://www.pythonguis.com/tutorials/packaging-pyqt5-applicati
Packaging PyQt5 applications into a macOS app with PyInstaller https://www.pythonguis.com/tutorials/packaging-pyqt5-applications-pyinstaller-macos-dmg/ @pythonl

Всем привет! Мы сделали сервис, который отбирает вакансии по вашим интересам. Настройте личные фильтры: локация, точный техно
Всем привет! Мы сделали сервис, который отбирает вакансии по вашим интересам. Настройте личные фильтры: локация, точный технологический стек, и, конечно, не забудьте о деньгах. Все самые подходящие предложения рынка – в @GetMeIT_bot

Всем привет! Мы сделали сервис, который отбирает вакансии по вашим интересам. Настройте личные фильтры: локация, точный технологический стек, и, конечно, не забудьте о деньгах. Все самые подходящие предложения рынка – в @GetMeIT_bot

TypeError: only size-1 arrays can be converted to python scalars https://itsmycode.com/typeerror-only-size-1-arrays-can-be-co
TypeError: only size-1 arrays can be converted to python scalars https://itsmycode.com/typeerror-only-size-1-arrays-can-be-converted-to-python-scalars/ @pythonl

Raining Outside? Build a Weather CLI App With Python https://realpython.com/build-a-python-weather-app-cli/ @pythonl
Raining Outside? Build a Weather CLI App With Python https://realpython.com/build-a-python-weather-app-cli/ @pythonl

Why Can't You Reverse A String With a Flag Emoji? https://davidamos.dev/why-cant-you-reverse-a-flag-emoji/ @pythonl
Why Can't You Reverse A String With a Flag Emoji? https://davidamos.dev/why-cant-you-reverse-a-flag-emoji/ @pythonl

Как устроены рекомендательные системы фильмов, музыки и лент в соц.сетях? 10 февраля в 18:00 пройдет открытый вебинар «Recomm
Как устроены рекомендательные системы фильмов, музыки и лент в соц.сетях? 10 февраля в 18:00 пройдет открытый вебинар «Recommend or not recommend? Препарируем рекомендательные системы». На занятии вместе с Марией Тихоновой, Senior Data Scientist в Сбере, мы обсудим классические подходы к построению рекомендательных систем и реализуем один из них своими руками. Вы узнаете о готовых инструментах, которые позволяют создать рекомендашку в пару строк кода. После урока вы сможете продолжить обучение на онлайн-курсе «Machine Learning. Professional» в OTUS по спец.цене. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/m1Qj/