Python/ django
по всем вопросам @workakkk @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 58 385 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 58 385 підписників.
За останніми даними від 03 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -242, а за останні 24 години на -32, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.00%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.06% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 501 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 784 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 18.
- 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 04 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.
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(12,10))
plt.fill_betweenx(y=[1, 3.8], x1=[10,12], x2=[8,6], color=colors[0]);
plt.fill_betweenx(y=[4, 6.8], x1=[12,14], x2=[6,4], color=colors[1]);
plt.fill_betweenx(y=[7, 9.8], x1=[14,16], x2=[4,2], color=colors[2]);
plt.fill_betweenx(y=[10, 12.8], x1=[16,18], x2=[2,0], color=colors[3]);
plt.fill_betweenx(y=[13, 15.8], x1=[18,20], x2=[0,-2], color=colors[4]);
plt.xticks([],[]);
plt.yticks([2,5,8,11,14], df["Labels"][::-1]);
for y, value in zip([2,5,8,11,14], df["Values"][::-1]):
plt.text(9, y, value, fontsize=16, fontweight="bold", color="white", ha="center");
plt.ylabel("Stages");
plt.title("Sales Funnel", loc="center", fontsize=25, fontweight="bold");
https://coderzcolumn.com/tutorials/data-science/sales-funnel-chart-using-matplotlib
@pythonlEngine.connect(). Пример смотрите на картинке!
Возможные значения:
"AUTOCOMMIT"
"READ COMMITTED"
"READ UNCOMMITTED"
"REPEATABLE READ"
"SERIALIZABLE"
@pythonlNumpy, которые постоянно используют датасаентисты.
@pythonlDJANGO они будут еще дешевле.
Если билет вам покупает работодатель, то пришлите ему эту ссылку.
Реклама, ООО «Джуг Ру Груп», ИНН 7801341446, erid 2RanymLonwJ