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 59 836 підписників, посідаючи 2 219 місце в категорії Технології та додатки та 10 249 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 59 836 підписників.

За останніми даними від 21 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -518, а за останні 24 години на -23, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.80%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.51% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 5 267 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 101 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 22 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.

59 836
Підписники
-2324 години
-1217 днів
-51830 день
Архів дописів
🔥New models in 17 and 100 languages XLM/mBERT pytorch LM supports multi-GPU and multi-node training https://github.com/facebookresearch/XLM#pretrained-cross-lingual-language-models

Heartrate - real-time visualization of code execution. Observe your Python code with this tool. Python 3.5+ https://github.com/alexmojaki/heartrate

How to solve a problem effectively? In today 2019 most developer not know how to solve problems effectively. I noticed most of my students don't know what is problem solving. Problem solving is "The process of working through details of a problem to reach a solution." You think how to solve a single problem, well we face a real life problem for example how to cut a tree in this case the solution is many but one effective and affordable solution we apply. Same as in any problem in coding industries we apply best solutions to our problem. Most of the coders don't see how to problem solve but they focused on Syntex they learn in the past. So how this article helpful to you? Share this little article to your other channals and coding discussion group so they don't mistake to solve a problem. #motivation #coding @deliciouspy🍝

Try Django Tutorial (v2.2) - Build a Web Application with Python Framework #Python #Django #Morioh https://www.youtube.com/watch?v=0CBZenN-b6w

🔥 New Releases: PyTorch 1.2, torchtext 0.4, torchaudio 0.3, and torchvision 0.4 https://pytorch.org/blog/pytorch-1.2-and-domain-api-release/ https://github.com/pytorch/pytorch/releases

How to Make Histograms in Pure Python https://www.youtube.com/watch?v=OpTwGLVCtHQ

Best Python Libraries For Data Science & Machine Learning | Data Science Python https://www.youtube.com/watch?v=LepMvJdr2-w

Image Filters in Python I am currently working on a computer vision project and I wanted to look into image pre-processing to help improve the machine learning https://medium.com/@m4nv1r5/image-filters-in-python-26ee938e57d2?source=topic_page---------0------------------1

How To Make a Chatbot in Python https://www.youtube.com/watch?v=tSjR7bk1Y9U

Python NumPy Tutorial for Beginners https://www.youtube.com/watch?v=QUT1VHiLmmI

Shipping your first Python package and automating future publishing" - Chris Wilcox (PyCon AU 2019) https://www.youtube.com/watch?v=nietrteetKQ

Consider TPOT your Data Science Assistant. TPOT is a Python Automated Machine Learning tool that optimizes machine learning pipelines using genetic programming. https://github.com/EpistasisLab/tpot