Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Python/ django
Kanalga Telegram’da o‘tish
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Python/ django analitikasi
Python/ django (@pythonl) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 59 981 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 205-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 243-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 59 981 obunachiga ega bo‘ldi.
12 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -567 ga, so‘nggi 24 soatda esa -11 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.01% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.19% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 203 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 913 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 22 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent github, claude, контекст, архитектура, api kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“по всем вопросам @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 13 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
59 981
Obunachilar
-1124 soatlar
-1197 kunlar
-56730 kunlar
Postlar arxiv
59 981
59 981
Repost from HyperGuard - news
Пес Мухтар или специализированная защита приложения?
Сегодня мы поговорим о средствах защиты от сетевых атак, разберем конкретный случай, дадим рекомендации.
В средневековье для защиты от вторжения строили замки, возводили высокие башни и бойницы.
Современная защита сайта — это все то же самое.
Ранее мы уже говорили о разновидностях атак, сегодня мы разберем конкретный случай.
В общем, к нам обратился клиент с острой необходимостью защиты своего веб-сайта и приложения от DDoS атак. Почему острой? Потому что ресурсы не работали.
Человек ранее пользовался решениями от компании CloudFlare и все обстоит не так сказочно, как в сказках.
С веб-сайтом все достаточно просто, атака производилась full-stack ботами с поведенческой эмуляцией пользователя.
Для защиты мы использовали механизмы валидации.
Но с приложением все было не так красочно, приложение спроектировано на базе протокола UDP, но это не самое интересное.
Самое интересное, что клиент не понимал как работает его приложение, от слова совсем, а разработчика или соответствующего специалиста у него нет.
Атакующий в свою очередь постоянно менял векторы атак, что усложняло работу.
Для решения этой задачи мы проанализировали внутренний протокол приложения, и буквально через 15 минут приложение заработало.
Спустя 4 дня атаки начались вновь, только они были направлены не на приложение, а на переполнение каналов связи.
Мы это предусмотрели, поскольку крупные атаки сегодня не редкость, поэтому она оказалась несостоятельной.
С клиентом мы работаем и по сей день, человек остался доволен.
В конце этого блокбастера хочется сказать, что каждый проект по своему уникален, и к защите надо подходить на этапе открытия, а не когда вы уже работаете, и ваше приложение наглухо легло.
Так же необходимо понимать отличия между "сервисом защиты" и "инструментом". Сервис сделает все за вас, в отличие от инструмента. Если у вас остались вопросы напишите нам.
Предлагайте темы для обсуждений, подписывайтесь на наш канал, чтобы узнать больше о интернете.
#интернет #ддосзащита #разное
59 981
59 981
Привет!👋
Это бот Университета искусственного интеллекта.
Мы начинаем наш легендарный 3х дневный Интенсив по AI.💪
За 3 вечера ты напишешь 9 нейронных сетей с нуля, даже если никогда до этого не программировал.
🔥Участие бесплатное.
Жми старт и занимай место 👇
СТАРТ
59 981
59 981
🖥 MindsDB
MindsDB ML-SQL Server enables machine learning workflows for the most powerful databases and data warehouses using SQL.
MindsDB ML-SQL Server библиотека Python, которая строит рабочие процессы машинного обучения для самых мощных баз данных и хранилищ данных с использованием SQL.
🖥 Github
🖥 Demo
@pythonl
59 981
🚀 ChatGPT Telegram Bot
A Telegram bot that integrates with OpenAIs official ChatGPT APIs to provide answers written in Python.
Telegram-бот, который интегрируется с официальными API OpenAI ChatGPT для предоставления ответов, написан на Python
git clone https://github.com/n3d1117/chatgpt-telegram-bot.git
🖥 Github
⭐️ ChatGpt_bot
@pythonl59 981
59 981
🖥 Chat Downloader
A simple tool used to retrieve chat messages from livestreams, videos, clips and past broadcasts.
Python утилита для парсинга сообщений из чата и прямых трансляций на всех популярных площадках.
- YouTube.com
- Zoom.us
- Facebook.com
- Twitch.tv
$ pip install chat-downloader
Использование:
# termimal
$ chat_downloader https://www.youtube.com/watch?v=video_link --output chat.json
# Python script
from chat_downloader import ChatDownloader
url = 'https://www.youtube.com/watch?v=video_link'
chat = ChatDownloader().get_chat(url)
for message in chat:
chat.print_formatted(message)
🖥 Github
📝 Docs
#python #soft #github
@pythonl59 981
59 981
59 981
🖥 The SQL Linter for Humans
A modular SQL linter and auto-formatter with support for multiple dialects and templated code.
SQLFluff — это гибкий и настраиваемый линтер SQL.
Разработанный с учетом приложений ELT, SQLFluff также работает с шаблонами Jinja и dbt. SQLFluff автоматически исправит большинство ошибок линтинга.
🖥 Github
@pythonl
59 981
🎞 Data Science. Советы по написанию эффективного кода на Python
▪Смотреть
@pro_python_code
59 981
🖥 PyGWalker: A Python Library for Exploratory Data Analysis with Visualization
PyGWalker: Turn your pandas dataframe into a Tableau-style User Interface for visual analysis.
PyGWalker: преобразуем датафрейм pandas в пользовательский интерфейс в стиле таблицы для визуального анализа.
pip install pygwalker
🖥 Github
🖥 Colab
@pythonl59 981
Открываем доступ в наш канал с бесплатными книгами по базам данных и алгоритмизации.
MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Big Data: книги по этим темам в избытке в библиотеке баз данных.
На это стоит посмотреть: @dbbooks
59 981
59 981
🖥 Validating Input Values
➡️ In the below example we validate that Point has only Numbers as values by making `x ` as a property & validating in the x.setter
В приведенном ниже примере мы проверяем, что класс Point принимает только числа в качестве значений.
💨 8 INPUT VALIDATION
@pythonl
59 981
🔥 Хардкорный тест по Python от OTUS 🔥
🐍 Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Python Developer. Professional»
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ https://otus.pw/cK8a/
💣 Пройдете тест и получите:
✔️ Живое общение с экспертами Python-сообщества
✔️ Лучшие открытые уроки прошлых наборов курса
✔️ Продвинутые темы и практика на «боевых» задачах уровня Middle+
✔️ Скидку на прохождение онлайн курса «Python Developer. Professional»
Курс доступен в рассрочку.
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
