Python/ django
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Python/ django
El canal Python/ django (@pythonl) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 60 007 suscriptores, ocupando la posición 2 206 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 253 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 60 007 suscriptores.
Según los últimos datos del 10 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -595, y en las últimas 24 horas de -15, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.91%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.31% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 148 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 986 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 20.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“по всем вопросам @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 11 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
>>> 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/
@pythonlrequests:
import requests
response = requests.get('https://api.example.com/end-point')
data = response.json()
Замените 'https://api.example.com/end-point' на необходимый API endpoint. Прежде чем приступить к обработке данных, проверьте, был ли запрос успешным.
⏩Составление продуктивных HTTP-запросов. Для более продвинутых запросов передавайте параметры в requests.get() используя словарь, чтобы избежать конкатенации строк:
params = {'origin': 'Нарния', 'destination': 'Хогвартс', 'waypoints': 'Средиземье|Мордор', 'sensor': 'false'}
response = requests.get('https://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json', params=params)
Важно: значение waypoints должно быть указано в виде одной строки, например, 'Средиземье|Мордор'.
⏩Тщательное извлечение данных из JSON
После получения ответа, преобразуйте JSON с помощью метода .json() и проверьте код ответа:
data = response.json()
if response.status_code == 200:
from pprint import pprint
pprint(data) # Выведем данные структурированно для удобства
else:
print("Ошибка HTTP-запроса:", response.status_code)
⏩Обработка вложенных структур JSON
Обработка вложенных структур в JSON требует внимательного подхода. На Python это выполнимо:
for route in data['routes']:
for leg in route['legs']:
for step in leg['steps']:
print(step['html_instructions'])
Используйте циклы для перемещения по структуре данных.
⏩Важные моменты, которые надо запомнить
— Всегда проверяйте статус ответа.
— Применяйте метод .json(), а при необходимости — json.loads(response.content).
— Не ограничивайтесь в использовании параметров запроса: чем больше их, тем лучше.
@pythonlfiles.pypihosted[.]org) походил на легитимное зеркало files.pythonhosted.org.
⏩Для распространения вредоносного пакета злоумышленники не только создали вредоносные репозитории под собственными учетными записями, но также взломали ряд известных аккаунтов. В их числе был GitHub-аккаунт editor-syntax, поддерживающий платформу для поиска и обнаружения серверов, ботов и других социальных инструментов в Discord, Top.gg, сообщество которой насчитывает более 170 000 участников.
⏩Аккаунт, скорее всего, был взломан через украденные cookies, которые злоумышленники использовали для обхода аутентификации и выполнения вредоносных действий, при этом не зная пароля аккаунта. В результате взлома пострадали несколько членов сообщества Top.gg.
📎 Читать подробнее
@pythonl
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
