Python/ django
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django
Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 58 393 subscribers, ranking 2 246 in the Technologies & Applications category and 10 302 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 58 393 subscribers.
According to the latest data from 03 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -242 over the last 30 days and by -32 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.00%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.06% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 501 views. Within the first day, a publication typically gains 1 784 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 18.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 04 November, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
--enable-experimental-jit. Для работы JIT требуется установка LLVM в качестве дополнительной зависимости.
📎 Подробнее
@pythonl
git clone https://github.com/chm0dx/creepyCrawler.git
cd creepyCrawler
pip install -r requirements.txt
• Github
@linuxkalii>>> x = (1 << 53) + 1 >>> x + 1.0 < x True▶️Здесь всё дело в том, что в одной части неравенства при приведении
x к другому типу была потеряна точность, а в другой части — нет.
Значение переменной x конвертируется в тип float.
При этом x непредставим точно в виде float, поэтому выбирается ближайшее (меньшее здесь) представимое число: x —> float(x-1). Поэтому сумма получается неточной, вся цепочка выглядит так:
x+1.0 -> float(x-1)+1.0 -> (x) -> float(x-1)Сравнение
float < int происходит точно. Значение x (int) математически больше x+1.0 (float).
Как-то так.
📎 Вот ещё некоторые примеры смешения типов
@pythonl
- nulls_last = False
+ nulls_last = None
if ordering_by == OrderingField.FIELD_START_AT:
nulls_last = True
• В сигналах появился новый тип асинхронных ресиверов async_receivers. Его добавили в класс SignalBlocker, теперь он временно отключает сигнал.
• Если после refresh_from_db надо дальше по коду использовать закешированные значения из базы данных, появился такой хак:
my_model_obj._meta.private_fields = []
my_model_obj.refresh_from_db()
https://docs.djangoproject.com/en/5.0/releases/5.0/
@pythonl