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 59 929 підписників, посідаючи 2 215 місце в категорії Технології та додатки та 10 245 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 59 929 підписників.

За останніми даними від 16 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -568, а за останні 24 години на -5, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.81%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.01% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 678 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 806 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 25.
  • 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 17 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.

59 929
Підписники
-524 години
-967 днів
-56830 день
Архів дописів

19 - 21 ноября: второй хакатон от АО «Россельхозбанк» — AgroCode Hack. Командам предстоить решить следующие задачи агроиндуст
19 - 21 ноября: второй хакатон от АО «Россельхозбанк» — AgroCode Hack. Командам предстоить решить следующие задачи агроиндустрии в онлайн формате: 1️⃣ Цифровая ферма: Разработка решения для измерения активности поросят 🐷 - сегментация и подсчёт животных в производственном станке, а также оценка «активность» каждого животного по обучающей выборке неразмеченных видеороликов. 2️⃣ Маршрут беспилотного трактора 🚜 - создание алгоритма построения непрерывного маршрута движения трактора на поле для различных операций. Участвовать могут Frontend- и Backend разработчики, Data science, Machine learning и Computer vision специалисты, как в формате готовых команд, так и индивидуальных участников. Команды-победители разделят призовой фонд в размере 500 000 рублей. Подать заявку можно до 3 ноября на AgroCode Hack.

8 ноября Яндекс.Практикум запускает бесплатную Школу наставников для разработчиков Школа наставников — это хорошая возможност
8 ноября Яндекс.Практикум запускает бесплатную Школу наставников для разработчиков Школа наставников — это хорошая возможность развить софт-скиллы, научиться делиться знаниями с командой и подтвердить экспертность в своей области. Онлайн-занятия будут два раза в неделю по вечерам. Наставник в Практикуме — это опытный специалист, который передаёт свои и 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 на курсы: веб-разработка, разработка на Java, Python, Go, тестирование и дизайн. Подать заявку нужно до 1 ноября, чтобы успеть выполнить тестовое задание: https://practicum.yandex.ru/promo/mentors-school/?utm_source=telegram&utm_medium=performance&utm_campaign=Telegram_performance_promo/mentors-school-pythonl

Integrating Matplotlib Charts in a PDF in Python With borb https://stackabuse.com/integrating-matplotlib-charts-in-a-pdf-in-p
Integrating Matplotlib Charts in a PDF in Python With borb https://stackabuse.com/integrating-matplotlib-charts-in-a-pdf-in-python-with-borb/ @pythonl

TorchVision Datasets: Getting Started https://sparrow.dev/torchvision-datasets/ @pythonl
TorchVision Datasets: Getting Started https://sparrow.dev/torchvision-datasets/ @pythonl

Примите участие в первом хакатоне от аудиосервиса СберЗвук с общим призовым фондом 500 000 рублей. С 30 по 31 октября пройдут
Примите участие в первом хакатоне от аудиосервиса СберЗвук с общим призовым фондом 500 000 рублей. С 30 по 31 октября пройдут SberZvuk Tech Days в онлайн формате. Основная задача хакатона — разработать UGC-фильтр с возможностью автоматической фильтрации пользовательского видеоконтента на предмет соответствия требованиям и правилам. К участию приглашаются python-разработчики, ML-специалисты и системные аналитики. Регистрация до 27 октября: https://bit.ly/3CjYMXz

Using the len() Function in Python https://realpython.com/len-python-function/ @pythonl
Using the len() Function in Python https://realpython.com/len-python-function/ @pythonl

🔥Готовы ли вы к обучению на продвинутом онлайн-курсе «DevOps практики и инструменты» от OTUS и инженеров Express42? Пройдите
🔥Готовы ли вы к обучению на продвинутом онлайн-курсе «DevOps практики и инструменты» от OTUS и инженеров Express42? Пройдите тест и узнайте сейчас! 👉🏻ПРОЙТИ ТЕСТ НА ЗНАНИЕ DEVOPS: https://otus.pw/AUql/ 📌Хотите протестировать учебный процесс заранее? Регистрируйтесь на бесплатные вебинары: — «Краткий обзор инструментов CICD: Gitlab CI, Docker, Ansible»: https://otus.pw/pSIP/ — «Тестирование конфигурации с помощью Vagrant и Ansible»: https://otus.pw/IUlz/

A Roadmap to XML Parsers in Python https://realpython.com/python-xml-parser/ @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

NumPy Where: Understanding np.where() https://sparrow.dev/numpy-where/ @pythonl
NumPy Where: Understanding np.where() https://sparrow.dev/numpy-where/ @pythonl

Scikit-Learn's train_test_split() - Training, Testing and Validation Sets https://stackabuse.com/scikit-learns-traintestsplit
Scikit-Learn's train_test_split() - Training, Testing and Validation Sets https://stackabuse.com/scikit-learns-traintestsplit-training-testing-and-validation-sets/ @pythonl

PyTorch DataLoader Quick Start https://sparrow.dev/pytorch-dataloader/ @pythonl
PyTorch DataLoader Quick Start https://sparrow.dev/pytorch-dataloader/ @pythonl