Python/ django
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python/ django
Канал Python/ django (@pythonl) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 60 007 підписників, посідаючи 2 206 місце в категорії Технології та додатки та 10 253 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 60 007 підписників.
За останніми даними від 10 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -595, а за останні 24 години на -15, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.91%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.31% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 148 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 986 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 20.
- 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 11 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.
>>> 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
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
