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.
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
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
