Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
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
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 59 957 підписників, посідаючи 2 213 місце в категорії Технології та додатки та 10 240 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 59 957 підписників.
За останніми даними від 13 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -565, а за останні 24 години на -13, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.12%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.12% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 271 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 872 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 14 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.
59 957
Підписники
-1324 години
-1107 днів
-56530 день
Архів дописів
59 957
⏱ Unofficial TikTok API
api wrapper for TikTok.com in python.
pip install TikTokApi
python -m playwright install
⚙️ Github
📄 Docs
@pythonl59 957
🔥 Полезнейшая Подборка каналов
🐍 Python
@pro_python_code – погружение в python
@python_job_interview – подготовка к Python собеседованию
@python_testit тесты на python
@pythonlbooks - книги Python
@Django_pythonl django
@python_djangojobs - работа Python
🦾 Machine learning
@ai_machinelearning_big_data – все о машинном обучении
@data_analysis_ml – все о анализе данных.
@machinelearning_ru – машинное обучении на русском от новичка до профессионала.
@machinelearning_interview – подготовка к собеседования Data Science
@datascienceiot – бесплатные книги Machine learning
@ArtificialIntelligencedl – канал о искусственном интеллекте
@neural – все о нейронных сетях
@machinee_learning – чат о машинном обучении
@datascienceml_jobs - работа ds, ml
☕️ Java
@javatg - Java для програмистов
@javachats Java чат
@java_library - книги Java
@android_its Android разработка
@java_quizes - тесты Java
@Java_workit - работа Java
@progersit - шпаргалки ит
💡 Javascript / front
@javascriptv - javascript изучение
@about_javascript - javascript продвинутый
@JavaScript_testit -тесты JS
@htmlcssjavas - web
@hashdev - web разработка
🦫 Golang
@golang_interview - вопросы и ответы с собеседований по Go. Для всех уровней разработчиков.
@Golang_google - go для разработчиков
@golangtests - тесты и задачи GO
@golangl - чат Golang
@GolangJobsit - вакансии и работа GO
@golang_jobsgo - чат вакансий
@golang_books - книги Golang
@golang_speak - обсуждение задач Go
🐧 Linux
@inux_kal - чат kali linux
@inuxkalii - linux kali
@linux_read - книги linux
👷♂️ IT работа
@hr_itwork - ит-ваканнсии
🔋 SQL
@sqlhub - базы данных
@chat_sql - базы данных чат
🤡It memes
@memes_prog - ит-мемы
⚙️ Rust
@rust_code - язык программирования rust
@rust_chats - чат rust
#️⃣ c# c++
@csharp_ci - c# c++кодинг
@csharp_cplus чат
📓 Книги
@programming_books_it
@datascienceiot
@pythonlbooks
@golang_books
@frontendbooksit
@progersit
@linux_read
@java_library
59 957
59 957
«Kubernetes для разработчиков» в Слёрме
Старт курса — 15 сентября. Программа составлена специально под задачи разработчиков: мы убрали все «админские» темы и добавили то, что нужно для задач разработки.
Зачем нужен курс?
Чтобы знать, что делать, когда админы говорят: «Вот тебе кластер, работай тут». Погрузиться в Kubernetes, понять, как с ним взаимодействовать разработчику и какие у него есть возможности кроме запуска контейнера с приложением в кластере.
Курс знакомит с базовыми абстракциями k8s и устройством кластера, объясняет, как запускать приложения в кластере. Учимся конфигурировать своё приложение в Kubernetes, хранить данные и конфиги в нужных местах, выполнять миграции в базе данных для приложения, использовать Helm. Спикеры рассказывают, какие существуют практики и какие из них стоит применять. Рассматриваем особенности языков программирования при запуске в Kubernetes (Java, Python, Go)
Все уроки записаны в 2022 году, программа обновлена и дополнена.
🗣Спикеры:
Марсель Ибраев (System Engineer, G42 Cloud);
Павел Селиванов (архитектор, Yandex Cloud).
Записаться на курс: https://slurm.club/3BpdeiA
59 957
📡 A mock object is meant to simulate any API for the purposes of testing.
https://www.pythondoeswhat.com/
@pythonl
59 957
🔘 ZeroIntensity/pointers.py
Bringing the hell of pointers to Python.
python3 -m pip install -U pointers.py
⚙️ Github
📄 Docs
@pythonl59 957
🐼 Pandas Dataframe Index in Python
https://www.pythonforbeginners.com/basics/pandas-dataframe-index-in-python
м=
@pythonl
59 957
Есть 2 способа выучить Python:
1. Платить за дорогие курсы и втыкать в обучающие ролики на ютубе. Напичкать себя теорией, но так и не научиться кодить.
2. Читать канал Python Teacher.
Здесь вы в коротких постах впитаете все алгоритмы, освоите разные библиотеки и фишки языка. А это уже заявочка на хорошую работу.
Много реальных примеров и готового кода, переходи и прокачивай скиллы! @python_teacher
59 957
59 957
15 сентября устраиваемся перед мониторами поудобнее на вебинаре «Антипаттерны проектирования»
Расскажем о часто встречающихся ошибках при проектировании приложений, к чему они приводят и как их избегать
🔥И! Разыграем среди участников 1 место на Premium-тариф курса Архитектура приложений
Зарегистрироваться на встречу
Что обсудим на вебинаре:
▪️Что такое антипаттерны, почему они существуют, зачем про них надо знать и как к ним относиться.
▪️Антипаттерны «Инверсия абстракции» и «Большой комок грязи»: расскажем про примеры из жизни и что с этим делать.
▪️Нарушение архитектурных границ: чем это грозит и как обнаружить на раннем этапе.
▪️Vendor-lock-in, Cover Your ASSets и The Shiny Nickel.
▪️Плохие практики передачи данных через архитектурные границы.
Спикеры:
Александр Вагнер, Solution Architect & co-founder в TorrowTechnologies
Егор Лукьянов, Software Architect / Teamlead в ISG Neuro
Чтобы не забыть о вебинаре: зарегистрируйся и добавь событие в календарь
59 957
15 сентября устраиваемся перед мониторами поудобнее на вебинаре «Антипаттерны проектирования»
Расскажем о часто встречающихся ошибках при проектировании приложений, к чему они приводят и как их избегать
🔥И! Разыграем среди участников 1 место на Premium-тариф курса Архитектура приложений
Зарегистрироваться на встречу
Что обсудим на вебинаре:
▪️Что такое антипаттерны, почему они существуют, зачем про них надо знать и как к ним относиться.
▪️Антипаттерны «Инверсия абстракции» и «Большой комок грязи»: расскажем про примеры из жизни и что с этим делать.
▪️Нарушение архитектурных границ: чем это грозит и как обнаружить на раннем этапе.
▪️Vendor-lock-in, Cover Your ASSets и The Shiny Nickel.
▪️Плохие практики передачи данных через архитектурные границы.
Спикеры:
Александр Вагнер, Solution Architect & co-founder в TorrowTechnologies
Егор Лукьянов, Software Architect / Teamlead в ISG Neuro
Чтобы не забыть о вебинаре: зарегистрируйся и добавь событие в календарь
59 957
Crawl Websites Using Python
https://www.nbshare.io/notebook/821307749/Crawl-Websites-Using-Python/
@pythonl
59 957
59 957
⏳ Wall vs CPU time, or the cost of asyncio Tasks
https://threeofwands.com/careful-with-tasks/
@pythonl
59 957
🏎 DeepSpeed
DeepSpeed is an easy-to-use deep learning optimization software suite that enables unprecedented scale and speed for Deep Learning Training and Inference.
🦾 Github
💫 Getting Started
@pythonl
59 957
🐉 Dragon Curve in Python
Dragon curve fractal made with Python.
git clone https://github.com/francofgp/dragon-curve
cd dragon-curve/
🦾 Github
➡️ Read
@pythonl
59 957
⚡️Хотите профессионально справляться с задачами по машинному обучению?
Обсудим алгоритмы для поиска аномалий в данных и применим на практике на открытом уроке курса «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера Сбера.
⚠️ Поиск аномалий и выброс (outliar detection) в данных — крайне востребованный навык в области ML
Зарегистрируйтесь на бесплатный открытый урок «Out liar! Методы детекции аномалий в данных», 19 сентября в 18:00 мск
👉 РЕГИСТРАЦИЯ
https://otus.pw/nSBH/
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
