uk
Feedback

Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

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 58 382 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 58 382 підписників.

За останніми даними від 04 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -248, а за останні 24 години на -10, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.91%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.11% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 452 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 813 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 17.
  • 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 05 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.

58 382
Підписники
-1024 години
-1547 днів
-24830 днів
Архів дописів

What will be the output of the following code?
Anonymous voting

photo content

зарабатывать на крипте могут не только трейдеры.... 🤔 Рассказываем 😉: - Crypto Developer: те, кто разрабатывают блокчейн (соль земли). For start: junior developer, junior full-stack developer или graduate software developer - Venture Capital: серьёзные ребята, которые инвестируют в стартапы и новые технологии.. Стартовые позиции называются venture capital intern, investment analyst или research associate - Crypto Marketing: без них о криптовалютах знали бы только энтузиасты, портят в YouTube, LinkedIn, Twitter и Facebook - Mining: да-да тот самый майнинг, который обеспечивает работоспособность криптовалют. Не всегда выгодно, но крайне интересно. - Trading: с ним все понятно, те кто сидит за графиками и смотрят на свечки. Очень походе на классический алготрейдинг только вместо акций - крипта и NFT токены Заинтересовало? Уффф, иди на канальчики за вакансией мечты @job_crypto_ru - Vacancies in Russia @job_crypto_eu - Vacancies in Europe @job_crypto_uae - Vacancies in Dubai @jobs_NFT - Global NFT vacancies Актуальность вакансий на максималках, без лишней воды.✌️

💥 Big Sleep combining OpenAI's CLIP and the generator from a BigGAN! $ pip install big-sleep Github Colab @pythonl
💥 Big Sleep combining OpenAI's CLIP and the generator from a BigGAN! $ pip install big-sleep Github Colab @pythonl

📌 Data Engineer в новых реалиях, что ждать бизнесу? Что изменится в сфере аналитики данных и к чему нужно быть готовым дата-инженеру? Обсудим 23 августа в 20:00 мск на открытом уроке в OTUS с Вадимом Опольским, Big Data разработчиком в Luxoft DXC Technology. ⚠️ За 1,5 часа обсудим: – Как изменятся источники и получатели данных, языки для ETL, кластера, облака и IDE – Как изменится потребность на рынке в Data Engineer и к чему нужно быть готовым работодателям – Open-source технологии, примеры миграционных проектов Еще больше полезных инструментов дата-инжиниринга будет ждать вас на онлайн-курсе «Data Engineer». 👉 Пройдите вступительный тест для регистрации на встречу https://otus.pw/wOVc/

Repost from Python RU
Python, Tkinter и SQL: разрабатываем приложение для создания словаря и запоминания иностранных слов. Изучаем Tkinter и основн
Python, Tkinter и SQL: разрабатываем приложение для создания словаря и запоминания иностранных слов. Изучаем Tkinter и основные SQL-команды в ходе разработки программы WordMatch с графическим интерфейсом и CRUD-модулем для удобного создания и редактирования пользовательских словарей. Приложение WordMatch включает в себя три модуля, которые могут работать и вместе, и по отдельности: Скрипт для создания пользовательского словаря. GUI интерфейс и набор CRUD операций для добавления, редактирования и удаления записей в словаре. GUI интерфейс и скрипт для проверки правильности сопоставления иностранных слов и значений, выведенных в случайном порядке. Читать дальше Код @pro_python_code

What will be the output of the following code?
Anonymous voting

photo content

QR + Tetris = QRTetris Что будет, если объединить QR-код и тетрис? Получится безумная игра, которую создал один энтузиаст. Попробуйте сыграть в неё сами: https://github.com/Firemoon777/qrtetris

🎯 Python: My Favorite Python Tricks for LeetCode Questions https://www.jjinux.com/2022/08/python-my-favorite-python-tricks-f
🎯 Python: My Favorite Python Tricks for LeetCode Questions https://www.jjinux.com/2022/08/python-my-favorite-python-tricks-for.html @pythonl

📌 Зачем дата-инженеру фреймворк PXF? Приходите на открытый урок 4 августа в 20:00 мск в OTUS. ⚠️ На занятии с Вадимом Заигриным, Scala Big Data разработчиком рассмотрим фреймворк PXF (Platform Extension Framework): узнаем, что это и зачем он нужен, а также рассмотрим его архитектуру и принципы работы. Еще больше полезных инструментов дата-инжиниринга будет ждать вас на онлайн-курсе «Data Engineer». 👉 Пройдите вступительный тест для регистрации на встречу https://otus.pw/j0CB/

🚀 Weights and Biases Track and visualize all the pieces of your machine learning pipeline, from datasets to production model
🚀 Weights and Biases Track and visualize all the pieces of your machine learning pipeline, from datasets to production models. Github Colab @pythonl

map() vs submit() With The ProcessPoolExecutor in Python https://superfastpython.com/processpoolexecutor-map-vs-submit/ @pyth
map() vs submit() With The ProcessPoolExecutor in Python https://superfastpython.com/processpoolexecutor-map-vs-submit/ @pythonl

✅ design patternsidioms in Python Github @pythonl
✅ design patternsidioms in Python Github @pythonl

🎲 Denoising Diffusion Probabilistic Model, in Pytorch Install: $ pip install denoising_diffusion_pytorch Github Video @pytho
🎲 Denoising Diffusion Probabilistic Model, in Pytorch Install: $ pip install denoising_diffusion_pytorch Github Video @pythonl