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 59 904 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 59 904 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.

59 904
Підписники
-1324 години
-1007 днів
-53230 день
Архів дописів

Best machine learning tutorials: @ai_machinelearning_big_data - Usufull machine learning resourses: https://t.me/datasciencei
Best machine learning tutorials: @ai_machinelearning_big_data - Usufull machine learning resourses: https://t.me/datascienceiot Artificial intelligence articles: @ArtificialIntelligencedl Machine learning RU: https://t.me/machinelearning_ru ML chat: https://t.me/machinee_learning Free python books: https://t.me/pythonlbooks

Using FastAPI to Build Python Web APIs https://realpython.com/fastapi-python-web-apis/ @pythonl
Using FastAPI to Build Python Web APIs https://realpython.com/fastapi-python-web-apis/ @pythonl

Python-разработчик (Django, DRF) #django #python #удаленка #job график: удаленно ЗП: 140-160к Занятость: 30-40 ч/неделю ИП/самозанятые Что мы ждем от тебя: Продвинутое знание Django (Django REST Framework); Способность самостоятельно разрабатывать production-ready функционал; Знание python3; Знание SQL, опыт работы с PostgreSQL, продвинутое использование ORM; Опыт работы с git, OC Linux, опыт работы с контейнерами Docker; Практический опыт автоматизации развертывания приложений. Что мы готовы предложить: Полная удаленка; Свободный график; ЗП 140-160к; Сильная команда, интересные проекты. Контакты: @dashkams

Компания Т1 Консалтинг проводит свой первый хакатон CRM Hack, чтобы найти новые решения для инновационной CRM, которой пользу
Компания Т1 Консалтинг проводит свой первый хакатон CRM Hack, чтобы найти новые решения для инновационной CRM, которой пользуются крупнейшие корпорации. Участвовать могут разработчики, дизайнеры и другие специалисты без ограничений по навыкам, главное - предложить фичу, которая упростит пользователям ежедневную работу с CRM. Хакатон пройдет в офлайне, 21-22 августа. Призовой фонд 500 000 руб. 📌 Регистрация до 5 августа на сайте: crmhack.ru

5 Ways to Find the list max index in Python https://www.pythonpool.com/python-list-max-index @pythonl
5 Ways to Find the list max index in Python https://www.pythonpool.com/python-list-max-index @pythonl

Как подготовиться к тестированию качества ПО? 13 июля системных аналитиков ждут на demo-занятии в OTUS. Вместе с преподавател
Как подготовиться к тестированию качества ПО? 13 июля системных аналитиков ждут на demo-занятии в OTUS. Вместе с преподавателем Еленой Рожковой, старшим системным аналитиком на проекте ВТБ, вы разберете: — Зачем нужны User story для написания тест-кейсов? — Как системные требования помогают наполнить тест-кейсы? — Что такое тестовая модель и из чего она состоит? — Как формируется тестовая модель и наполняется? А также познакомитесь с проверкой качества требования с помощью тестовой модели. Demo-занятие — возможность познакомиться с продвинутым онлайн-курсом «Системный аналитик» и оценить формат обучения. Для регистрации на вебинар пройдите вступительный тест https://otus.pw/ymWU/

20-21 июля в OTUS пройдет открытый интенсив для тех, кто хочет работать с большими данными. После двухдневного обучения вы см
20-21 июля в OTUS пройдет открытый интенсив для тех, кто хочет работать с большими данными. После двухдневного обучения вы сможете выводить модель в продакшн с помошью AWS: - Узнаете, как использовать lambda и нюансы работы с IoT данными - Научитесь выводить модель в продакшн без сложных настроек системы Кроме того, интенсив — это возможность попробовать онлайн-курс «Промышленный ML на больших данных». Для участия в занятии пройдите вступительный тест https://otus.pw/WDgi/

Python/ django - Статистика та аналітика Telegram каналу @pythonl