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 243 Технології та додатки2 216...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 59 934 підписників, посідаючи 2 216 місце в категорії Технології та додатки та 10 243 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 59 934 підписників.

За останніми даними від 15 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -583, а за останні 24 години на -23, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.35%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.13% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 404 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 878 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 22.
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 16 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.

59 934

Підписники

-2324 години

-1107 днів

-58330 день

4 404

Перегляди допису

~ 1 87824 години

~ 2 38348 годин

7.35%

Коефіцієнт залучення

~ 1

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

59 935

Repost from Python tests

@python_testit

59 935

An introduction to Pydbantic — a single model solution to Data Verification & Storage https://itnext.io/an-introduction-to-pydbantic-a-single-model-solution-to-data-verification-storage-254cfe9e757f @pythonl

59 935

Empty a Dictionary in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/empty-a-dictionary-in-python @pythonl

59 935

A Gentle Introduction to Serialization for Python https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-serialization-for-python/ @pythonl

59 935

How to create a generator function https://www.pythonmorsels.com/how-to-create-a-generator-function/ @pythonl

59 935

Repost from Python tests

result of code ?

Anonymous voting

59 935

Repost from Python tests

@python_testit

59 935

Python List index() https://itsmycode.com/python-list-index/ @pythonl

59 935

Argos Translate Open-source offline translation library written in Python Github: https://github.com/argosopentech/argos-translate Docs: https://argos-translate.readthedocs.io/en/latest/ Project: https://www.argosopentech.com/ @pythonl

59 935

Intersection of Lists in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/intersection-of-lists-in-python @pythonl

59 935

Hello everyone. My name is Andrew and for several years I've been working on to make the learning path for ML easier. I wrote a manual on machine learning that everyone understands - Machine Learning Simplified Book. The main purpose of my book is to build an intuitive understanding of how algorithms work through basic examples. In order to understand the presented material, it is enough to know basic mathematics and linear algebra. After reading this book, you will know the basics of supervised learning, understand complex mathematical models, understand the entire pipeline of a typical ML project, and also be able to share your knowledge with colleagues from related industries and with technical professionals. And for those who find the theoretical part not enough - I supplemented the book with a repository on GitHub, which has Python implementation of every method and algorithm that I describe in each chapter. You can read the book absolutely free at the link below: -> https://themlsbook.com I’ve also started my Instagram page - feel free to subscribe! it’s mostly in Russian but I’ll be posting in English too. -> https://instagram.com/5x12

59 935

⬛️ Test-Driven Data Analysis (Python TDDA library) Code: https://github.com/tdda/tdda Docs: http://tdda.readthedocs.io @pythonl

59 935

📖 How to Download Books Concurrently from Project Gutenberg https://superfastpython.com/threadpoolexecutor-download-books/ @pythonl

59 935

How to Deploy a Jupyter Notebook to Docker https://dev.to/edemgold/how-to-deploy-a-jupyter-notebook-to-docker-4glb @pythonl

59 935

Deploying a Django Application to Elastic Beanstalk https://testdriven.io/blog/django-elastic-beanstalk/ @pythonl

59 935

Select Random Element from A List in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/select-random-element-from-a-list-in-python @pythonl

59 935

Web Scraper with Python in 5 Minutes https://www.kdnuggets.com/2022/02/build-web-scraper-python-5-minutes.html @pythonl

59 935

How to Use MySQL Connector/Python https://www.pythonforbeginners.com/code-snippets-source-code/how-use-mysql-connectorpython @pythonl

59 935

«Лаборатория Касперского» ищет аналитиков информационной безопасности со знанием Python/PHP/Perl и опытом в ИБ от 3-х лет. 1. Senior Security Services Analyst — будет оказывать аналитическую поддержку проектов по security assessment: пентесты, веб анализ, ред тим, социальная инженерия. 2. Аналитик по утечкам данных — будет отслеживать тематические ресурсы, в том числе сегмента deep web, darknet, чтобы изучать новые схемы совершения противоправных действий в Интернете. А еще — работать с threat intelligence данными, проводить исследования на основе входных данных от заказчика, совершенствовать методологическую базу сбора и анализа данных. 3. Digital Footprint Analyst — будет собирать информацию из множества источников, анализировать ее и подготавливать отчеты об угрозах для заказчиков. Переходите по ссылкам и присоединяйтесь к команде лучших экспертов.

59 935

10 Unknown Security Pitfalls for Python https://blog.sonarsource.com/10-unknown-security-pitfalls-for-python @pythonl