Just Python
前往频道在 Telegram
🐍Простое изучение Python. Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc Канал на бирже: telega.in/c/justpython_it РКН: clck.ru/3MnbSc
显示更多📈 Telegram 频道 Just Python 的分析概览
频道 Just Python (@justpython_it) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 10 075 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 12 257,并在 俄罗斯 地区排名第 65 334 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 10 075 名订阅者。
根据 08 六月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -67,过去 24 小时变化为 0,整体触达仍然可观。
- 认证状态: 未认证
- 互动率 (ER): 平均受众互动率为 2.50%。内容发布后 24 小时内通常能获得 1.60% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 252 次浏览,首日通常累积 161 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 0。
- 主题关注点: 内容集中在 theory, строка, модуль, url, индекс 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“🐍Простое изучение Python.
Ссылка: @Portal_v_IT
Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc
Канал на бирже: telega.in/c/justpython_it
РКН: clck.ru/3MnbSc”
凭借高频更新(最新数据采集于 09 六月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
10 075
订阅者
无数据24 小时
-147 天
-6730 天
帖子存档
10 075
— Ты уволен
— Почему?
— Мы оплатили GPT-5, ты больше не нужен.
Вы тоже в ах@е с такого расклада? Учился лет 5, потом столько же батрачил за копейки ради опыта — чтобы тебя заменила еб@чая железяка.
А теперь задумайтесь: нейронки развиваются с бешеной скоростью. Поэтому сейчас как никогда нужны спецы для их обучения.
Чтобы в кратчайшие сроки выйти на уровень элиты и стать топом в сфере — подпишитесь на канал @devsp. Его автор раскрывает неочевидные секреты: как в 3 месяца уместить 6 лет обучения, достойно пройти любое собеседование и что делать, чтобы лучшие компании дрались за вас.
А временами подкидывает крутые вакансии и лайфхаки, после которых вас с руками оторвут даже без опыта.
Это всё равно что встретить Нео и войти в 10% тех, кто сломал систему. Подписывайтесь: @devsp
10 075
Самый легкий способ мерджить словари
Слияние словарей - частое действие в программировании на Python. Существует множество способов сделать это. Но все они были уродливы до версии Python 3.9.
Начиная с Python 3.9, мы наконец-то получили самый элегантный способ объединения словарей - использование операторов объединения.
10 075
Миллионер-айтишник в 24 года?
Знакомьтесь — это Влад, ему 24, и он программист без высшего образования..
IT и программирование — это ниша, которая никогда не умрет и в которой нет потолка !
~ Думаешь это сложно?
Я и тебя научу зарабатывать в IT и растить себя как высококлассного специалиста мирового уровня!
Не веришь? Забирай бесплатные материалы в моем канале 👇
https://t.me/+kaP3uEcWGnc0MmZi
10 075
Используем * для мерджа списка, кортежа и множества в одну строчку
Для того, чтобы это сделать самый элегантный способ - использование *
Звездочки можно использовать в качестве префиксов для распаковки их элементов. Но помимо распаковки, звездочки также можно использовать для деструктуризации присваиваний в Python.
#theory // Just Python
10 075
Избегайте вложенных циклов с помощью product
Когда программа становится сложной, неизбежно приходится писать вложенные циклы. Однако вложенные циклы делают программы более сложными для чтения и сопровождения.
К счастью, в Python всегда можно избежать вложенных циклов с помощью встроенной функции
product().
#theory // Just Python10 075
Быстрое логирование с декоратором
Логирование помогает отслеживать выполнение кода и выявлять ошибки. Вместо того чтобы добавлять логирование вручную в каждую функцию, можно использовать декоратор, который автоматически будет логировать вызовы функций.
Этот лайфхак помогает автоматически логировать вызовы функций, что упрощает отладку и мониторинг кода. Он особенно полезен для разработчиков, работающих над большими проектами, где нужно отслеживать множество функций, а также для тех, кто хочет улучшить читаемость и поддержку кода, обеспечивая централизованное логирование.
10 075
Быстрая сортировка словаря по значениям
Иногда вам нужно отсортировать словарь по значениям вместо ключей. Этот лайфхак поможет сделать это быстро и эффективно.
Этот лайфхак позволяет быстро и легко сортировать словари по значениям, что может быть полезно для анализа данных, построения отчетов и упорядочивания информации. Например, он будет полезен аналитикам данных, разработчикам, работающим с различными метриками и значениями, а также тем, кто хочет улучшить читаемость и управляемость данных.
#theory // Just Python
10 075
Repost from Москва Инсайд
⚡️ Стартовал ГЛАВНЫЙ РОЗЫГРЫШ ОСЕНИ — дарим призов на ПОЛМИЛЛИОНА рублей!
Вас ждут:
— iPhone 17 Pro Max;
— Macbook Air M3;
— Playstation 5 PRO;
— Nintento Switch 2;
— AirPods Pro 2;
— Самокат Xiaomi Mi Electric Scooter M365 Pro;
— Целый ЯЩИК СНИКЕРСОВ!
Для участия нужно:
1. Подписаться на Москва Инсайд, Москва Нон-Стоп, Москва Лайф
2. Нажать «Участвую!» под этим постом
Итоги подведём 11 Ноября в 18:00 случайным образом при помощи бота. Доставка для победителей бесплатная.
10 075
Оператор морж (:=) или способ записывать данные в переменную о котором вы не знали
Начиная с Python 3.8, появился новый синтаксис под названием «оператор морж» или walrus operator, который может присваивать значения переменным как часть более крупного выражения.
Оператор := получил свое милое название из-за глаз и бивней моржа.
#theory // Just Python
10 075
Быстрая замена значений в столбце DataFrame на основе условий
Когда у вас есть DataFrame и вам нужно заменить значения в столбце на основе определенных условий, вместо использования циклов, можно воспользоваться методом np.where из библиотеки NumPy.
Этот лайфхак помогает заменить значения в столбце DataFrame на основе заданных условий, избегая использования циклов и делая код более читаемым и эффективным. Он будет особенно полезен для аналитиков данных и всех, кто работает с большими наборами данных, где требуется производить массовые изменения данных на основе условий.
#theory | Гайды по Python
10 075
Быстрое получение диапазона дат
При работе с временными данными часто возникает необходимость создать диапазон дат, например, для анализа данных за определенный период или генерации отчетов. Используя библиотеку Pandas, это можно сделать быстро и удобно.
Этот лайфхак помогает быстро создать список всех дат в заданном диапазоне. Он будет особенно полезен для аналитиков данных, специалистов по бизнес-аналитике и разработчиков, работающих с временными рядами или данными, завязанными на даты.
#theory // Just Python
10 075
Вложенный генератор внутри генератора — двумерная из двумерной
Общий синтаксис: [[expression for y in x] for x in iterator]
Применение: Обходим двумерную структуру данных, сохраняя результат в другую двумерную структуру.
#theory // Just Python
10 075
Data Science: Зарабатывай на ИИ, пока другие просто играются с ним
ИИ стремительно меняет рынок и те, кто умеет работать с нейросетями, получают преимущество. Data Scientist — одна из самых высокооплачиваемых профессий: средняя зарплата от 100 000 ₽ уже на старте и кратный рост с опытом.
Для смотрящих в будущее подготовили бесплатный 4-дневный курс с полным разбором принципов работы ИИ, а также практикой создания своего собственного ИИ-проекта на Python.
Пройди тест, открой доступ к обучению и получи огромные возможности.
10 075
Генератор итерирующийся по генератору
Так как любой генератор может использоваться как итератор в цикле for, это так же можно использовать и для создания генератора по генератору.
При этом синтаксически это может записываться в два выражения или объединяться во вложенный генератор.
10 075
Вложенные циклы for где циклы идут по независимым итераторам
Общий синтаксис: [expression for x in iter1 for y in iter2]
Применение: генерируем одномерную структуру, используя данные из двух итераторов.
10 075
Вложенный генератор внутри генератора — двумерная из двух одномерных
Общий синтаксис: [[expression for y in iter2] for x in iter1]
Применение: генерируем двумерную структуру, используя данные из двух одномерных итераторов.
#theory // Just Python
10 075
«8-0-15-0»
В 2019 году 24-летний москвич получил наследство 8 миллиардов рублей после смерти отца. За год прогулял всё на тусовки, «друзей» и девушек. К 2020 году он стал малоимущим.
Март 2021 года. Он работает грузчиком на складе за 35
тысяч рублей. К концу 2023 года на его счетах 15 миллиардов.
После падения устроился грузчиком на строительный склад. Снимал комнату за 15 тысяч, ел дошираки, ездил на метро.
Бывшие друзья проезжали мимо на дорогих машинах. Не узнавали его.
Но он вспомнил связи отца, старые контакты из строительного бизнеса.
Один из бывших партнеров отца согласился встретиться.
Предложил сделку:
«Продолжение ищи в Монетном Дворе»…
10 075
Перебор части итерируемого.
Иногда бывает задача из очень большой коллекции или даже бесконечного генератора получить выборку первых нескольких элементов, удовлетворяющих условию.
Если мы используем обычное генераторное выражение с условием ограничением по enumerate() индексу или срез полученной результирующей коллекции, то нам в любом случае придется пройти всю огромную коллекцию и потратить на это уйму компьютерных ресурсов.
Выходом может быть использование функции islice() из пакета itertools.
#theory // Just Python
10 075
Работа с enumerate()
Иногда в условиях задачи в условии-фильтре нужна не проверка значения текущего элемента, а проверка на определенную периодичность, то есть, например, нужно брать каждый третий элемент.
Для подобных задач можно использовать функцию enumerate(), задающую счетчик при обходе итератора в цикле.
10 075
Генерация строк
Для создания строки вместо синтаксиса выражений-генераторов используется метод строки .join(), которому в качестве аргументов можно передать выражение генератор.
Обратите внимание: элементы коллекции для объединения в строку должны быть строками!
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
