Python/ django
по всем вопросам @haarrp @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 60 010 subscribers, ranking 2 209 in the Technologies & Applications category and 10 256 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 60 010 subscribers.
According to the latest data from 10 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -595 over the last 30 days and by -15 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.91%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.31% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 148 views. Within the first day, a publication typically gains 1 986 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 20.
- 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 @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 11 June, 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.
temsorflow вместо tensorflow, requyests вместо requests, asyincio вместо asyncio и т.п. При проведении подобных атак злоумышленники рассчитывают на невнимательных пользователей, совершивших опечатку или не заметивших отличий в названии при поиске или переходе по ссылке из форумов и чатов, в которых злоумышленники оставляют обманные инструкции.
Будьте аккуратнее, когда качаете что-то через pip)
@pythonlWatches для просмотра результатов выражений и функций.
📎 Туториал
@pythonlpip install reflex
▪Документация
▪GitHub
▪Гайд с примерами
@pythonl--disable-gil для отключения GIL.
⏩Изменения в Python будут разделены на четыре категории: подсчет ссылок, управление памятью, потокобезопасность контейнеров и блокировки и атомарные API.
⏩Предлагаются различные техники для устранения недостатков GIL, включая раздельный подсчет ссылок, увековечивание и отложенный подсчет ссылок.
⏩Управление памятью будет изменено с использованием потокобезопасного аллокатора Mimalloc.
⏩Сборщик мусора потребует изменений для обеспечения гарантий, которые ранее предоставлялись GIL.
⏩Потокобезопасность контейнеров будет обеспечена введением мьютексов на уровне каждого контейнера.
⏩Предлагается введение новых функций, которые будут возвращать объекты с уже измененными счетчиками.
📎 Статья
@pythonlimportlib:
from importlib import import_module
module_name = 'your_module' # Определите название своего модуля
class_name = 'YourClass' # И название нужного вам класса
instance = getattr(import_module(module_name), class_name)()
Здесь функция import_module импортирует нужный модуль, getattr находит в нем класс, а () создает экземпляр этого класса.
⏩Полезно оформить процесс создания экземпляра класса в виде переиспользуемой функции. Это сэкономит ваше время и усилия:
def get_instance(module_name, class_name):
try:
module = import_module(module_name)
class_obj = getattr(module, class_name)
instance = class_obj()
return instance
except ImportError:
print("Модуль отсутствует")
return None
except AttributeError:
print("Класс не найден")
return None
Логирование исключений помогает определить причины проблем с импортом или созданием экземпляров классов.
📎 Читать подробнее
@pythonlaiohttp — это опенсорсная библиотека, построенная на основе I/O фреймворка Asyncio и предназначенная для обработки большого количества одновременных HTTP-запросов без традиционного потокового нетворкинга. aiohttp часто используется технологическими компаниями, веб-разработчиками, бэкенд-инженерами и специалистами по анализу данных для создания высокопроизводительных веб-приложений и сервисов, объединяющих данные из множества внешних API.
🗄В конце января 2024 года aiohttp обновилась до версии 3.9.2, в которой устранили уязвимость CVE-2024-23334. Это path traversal баг, затрагивающий все версии aiohttp (начиная с 3.9.1) и старше, который позволяет удаленным злоумышленникам без авторизации получить доступ к файлам на уязвимых серверах.
🗄Проблема связана с недостаточной проверкой при установке follow_symlinks в значение True для статичных маршрутов, что позволяет получить несанкционированный доступ к файлам за пределами статичного корневого каталога сервера.
🗄В конце февраля текущего года на GitHub появился PoC-эксплоит для CVE-2024-23334, а в начале марта на YouTube было опубликовано подробное видеоруководство по эксплуатации бага.
🗄Как теперь сообщают аналитики компании Cyble, их сканеры обнаруживают попытки эксплуатации CVE-2024-23334 начиная с 29 февраля, и атаки лишь усилились в марте. В основном попытки сканирования исходят с пяти IP-адресов, один из которых ранее был отмечен в отчете Group-IB и связан с вымогательской группировкой ShadowSyndicate.
@linuxkalii
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
