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 245 Технології та додатки2 215...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 59 935 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 59 935 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.

59 935

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

Number of Lines in a File in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/number-of-lines-in-a-file-in-python @pythonl

59 935

Dockerizing Django with Postgres, Gunicorn, and Nginx https://testdriven.io/blog/dockerizing-django-with-postgres-gunicorn-and-nginx/ @pythonl

59 935

Socket Programming in Python https://realpython.com/python-sockets/ @pythonl

59 935

📝 Correcting Text Orientation with Tesseract and Python https://pyimagesearch.com/2022/01/31/correcting-text-orientation-with-tesseract-and-python/ @pythonl

59 935

result of code?

Anonymous voting

59 935

@python_testit

59 935

Repeat Each Element in a List in Python https://www.pythonforbeginners.com/lists/repeat-each-element-in-a-list-in-python @pythonl

59 935

📨 Convert String to Datetime in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/convert-string-to-datetime-in-python @pythonl

59 935

✈️ Providing Multiple Constructors in Your Python Classes https://realpython.com/python-multiple-constructors/ @pythonl

59 935

🎯 Image Super Resolution - PyImageSearch https://pyimagesearch.com/2022/02/14/image-super-resolution/ @pythonl

59 935

🎯 Image Super Resolution - PyImageSearch https://pyimagesearch.com/2022/02/14/image-super-resolution/ @pythonl

59 935

Python's zipfile: Manipulate Your ZIP Files Efficiently https://realpython.com/python-zipfile/ @pythonl

59 935

https://t.me/ai_machinelearning_big_data - top ml channel https://t.me/pythonl - python https://t.me/ArtificialIntelligencedl - ai https://t.me/pythonlbooks - python books https://t.me/javascriptv - javascript channel https://t.me/Golang_google - Go channel https://t.me/neural - neural nets https://t.me/hashdev - web development https://t.me/htmlcssjavas - web https://t.me/hr_itwork - jobs https://t.me/programming_books_it - it books https://t.me/tensorflowblog - tensorflow https://t.me/Django_pythonl- django https://t.me/linux_kal - kali linux https://t.me/machinee_learning - ml chat https://t.me/linuxkalii - linux chat https://t.me/pro_python_code - learn python https://t.me/machinelearning_ru - ml ru https://t.me/python_testit - python tests https://t.me/csharp_ci- c# https://t.me/Machinelearningtest - machine learning test https://t.me/python_testit - python tests

59 935

Repeat Elements of a List in Python https://www.pythonforbeginners.com/lists/repeat-elements-of-a-list-in-python @pythonl

59 935

🔥 Faster Python calculations with Numba: 2 lines of code, 13× speed-up https://pythonspeed.com/articles/numba-faster-python/ @pythonl

59 935

Remove Commas From String in Python https://www.pythonforbeginners.com/strings/remove-commas-from-string-in-python @pythonl

59 935

How to Write SQL in Native Python https://www.kdnuggets.com/2022/02/easy-sql-native-python.html @pythonl

59 935

Хотите развиваться в области Data Science? Сделайте первые шаги на открытом уроке «Natural language processing: как компьютер общается с людьми» 16 февраля в 18:00. Тексты встречаются в огромном числе Data Science задач: чат-ботах, голосовых ассистентах или поисковиках. Мария Тихонова, Senior Data Scientist в Сбере, расскажет о принципах их работы и главных трендах в обработке естественного языка. Demo-занятие пройдет в рамках онлайн-курса «Machine Learning. Professional». Пройдите вступительный тест, чтобы оценить свой уровень подготовки и зарегистрироваться https://otus.pw/3pQf/

59 935

The Correct Way to Overload Functions in Python https://martinheinz.dev/blog/50 @pythonl

59 935

21 февраля Яндекс.Практикум запускает бесплатную Школу наставников. Школа наставников — это хорошая возможность развить софт-скиллы, научиться делиться знаниями с командой и подтвердить экспертность в своей области. Она проходит в формате онлайн-занятий. Всего будет 5 уроков, которые будут проходить два раза в неделю по вечерам. Наставник в Практикуме — это опытный специалист, который передаёт свои 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 в сферах: аналитика данных и Data Science, тестирование, веб-разработка, разработка на Java, Python, С++, Go, дизайн и управление. Подать заявку желательно до 14 февраля, чтобы успеть выполнить тестовое задание: https://clck.ru/auikx