现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
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 07 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 -69，过去 24 小时变化为 -1，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 2.51%。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 253 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 08 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
-124 小时
-167 天
-6930 天
帖子存档
10 075
inspect добро пожаловать за кулисы
Модуль inspect пригодится вам для использования того, что происходит за кулисами в Python. Вы так же можете вызывать его методы в них же!
Снизу пригодится метод inspect.getsource() для вывода его собственного исходного кода. Еще используется метод inspect.getmodule() для вывода модуля, в котором его утвердили.
#theory // Just Python
10 075
Нужны ли декораторам аргументы?
Есть множество проблем, которые можно решить с помощью декораторов, и некоторые из них были рассмотрены в предыдущих уроках данного курса. Однако в некоторых ситуациях могут пригодиться и аргументы. Рассмотрим в качестве примера знаменитый декоратор app.route из веб-фреймворка Flask
#theory // Just Python
10 075
Пример элементарных декораторов в Python
Прежде чем мы углубимся в новую территорию, давайте рассмотрим, как работают простые декораторы из первого урока. Ниже представлен пример, введенный нами в оболочку IDLE Python. Попробуйте поэкспериментировать, запустите IDLE оболочку и введите код сами.
#theory // Just Python
10 075
Регистрация функции с помощью декораторов в Python
Самый простой тип декоратора используется для регистрации функции в качестве обработчика события. Данный шаблон очень распространен в приложениях на Python, так как он позволяет двум или более подсистемам взаимодействовать, не зная ничего друг о друге. Данный процесс известен как «несвязанный» дизайн.
#theory // Just Python
10 075
Как создавать списки в Python
Чтобы создать новый список, сначала дайте ему имя. Затем добавьте оператор присваивания (=) и пару квадратных скобок. Внутри скобок добавьте значения, которые должны содержаться в списке.
#theory // Just Python
10 075
Как индексируются списки в Python
Списки поддерживают порядок элементов.
Каждый элемент имеет собственный порядковый номер — индекс, который можно использовать для доступа к самому элементу.
Индексы в Python (и любом другом современном языке программирования) начинаются с 0 и увеличиваются для каждого элемента в списке.
#theory // Just Python
10 075
Enumerate
В традиционных языках программирования вам нужна переменная цикла для перебора различных значений контейнера. В Python это упростили: вы можете получить доступ к переменной цикла вместе со значением итерируемого объекта. Функция enumerate(x) возвращает две итерируемые переменные. Одна из них изменяется в диапазоне от 0 до len(x) - 1, а другая представляет собой элементы x.
10 075
Возвращение легенды: самый востребованный вебинар Зерокодера про Perplexity AI снова пройдёт в ноябре.
На бесплатном занятии ребята покажут, как:
– Собрать презентацию, визуал, игру и текст с помощью Perplexity;
– Экономить ресурсы, заменяя целую команду инструментов всего одним ИИ;
– Получать идеи для монетизации ИИ прямо в процессе работы;
– Настроить рабочие процессы с помощью Perplexity так, чтобы он реально ускорял решение задач.
Все участники получат готовый гайд с набором промптов, который сделает вашу работу и повседневные задачи проще и интереснее.
Бонус: в конце практикума расскажем, как получить годовую подписку Perplexity Pro бесплатно (обычная стоимость — $240).
P.S. Это специальный повтор вебинара от экспертов по Perplexity. Жмите на ссылку и успевайте зарегистрироваться!
10 075
Zip
Функция zip() позволяет создавать итерируемый объект, состоящий из кортежей. Zip принимает в качестве аргумента несколько последовательностей (m1, m2,…, mn), в результате чего создается итерируемый объект, состоящий из i кортежей. В каждом кортеже содержится по одному элементу из каждого контейнера. Таким образом, i-й кортеж представляет собой(m1i, m2i,…, mni)
10 075
Контекст функций
Язык Python допускает применение вложенных функций, в которых вы можете определить внутреннюю функцию внутри внешней. В Python есть несколько замечательных свойств, связанных со вложенными функциями.
#theory // Just Python
10 075
Контекст функций
Язык Python допускает применение вложенных функций, в которых вы можете определить внутреннюю функцию внутри внешней. В Python есть несколько замечательных свойств, связанных со вложенными функциями.
#theory // Just Python
10 075
Декораторы в Python
Декораторы — мощный инструмент в Python. Вы можете их использовать для тонкой настройки работы класса или функции. Декораторы можно считать функцией, которая применена к другой функции. Чтобы определить функцию-декоратор для декорируемой функции, используется знак @ и после него название функции. Из этого следует, что декоратор принимает в качестве аргумента функцию, которою он декорирует.
Рассмотрим функцию square_decorator(), которая в качестве аргумента принимает функцию и в результате также выдают функцию.
10 075
Пример генератора данных из библиотеки Keras
Одно из типичных применений генераторов — это использование генератора данных в библиотеке Keras. Причина, по которой он полезен, заключается в том, что мы не хотим хранить все данные в памяти, а хотим создавать их на лету, когда это необходимо в процессе обучения. Дело в том, что в Keras модель нейронной сети обучается батчами, поэтому генератор должен выдавать строго определенные пакеты данных.
#theory // Just Python
10 075
Как сделать запрос PUT
Нам часто требуется обновить существующие данные в API. Используя запрос PUT, мы можем обновить данные полностью. Это означает, что, когда мы делаем запрос PUT, он заменяет все старые данные новыми.
В запросе POST мы создали новый продукт с идентификатором 21. Давайте обновим старый продукт на новый, сделав запрос PUT к конечной точке products/<product_id>.
#theory // Just Python
10 075
⚡️ Linux и DevOps теперь в Telegram!
Ребята делают реально классный канал про IT — просто, понятно и без воды.
О Linux, DevOps, разработке, безопасности и инструментах, которые помогают работать эффективнее.
Подписывайтесь: @recura_tech
10 075
Как сделать PATCH-запрос
Иногда нам не нужно полностью заменять старые данные. Скорее мы хотим изменить только определенные поля. В этом случае мы используем запрос PATCH.
Давайте обновим категорию (category) продукта обратно с clothing (одежды) на electronic (электронику), сделав запрос PATCH к конечной точке products/<product_id>
#theory // Just Python
10 075
Как объединить словари в Python с помощью метода dict.update()
Самый очевидный путь – найти уже готовую функцию, то есть посмотреть на то, какие есть встроенные методы у словарей. Если вы исследуете класс словарей dict, вы найдете много различных методов. Один из них — метод update(), который можно использовать для «вливания» одного словаря в другой. Он нам и нужен!
#theory // Just Python
10 075
Python: универсальный язык, который не устареет.
Это язык, на котором работают стартапы, крупные корпорации и нейросети. Он одинаково востребован в России и за рубежом, а его простота позволяет войти в IT даже без опыта.
Специально для новичков команда практикующих разработчиков создала бесплатный 5-дневный мини-курс, где вы на практике познакомитесь с Python и сразу сделаете свои первые проекты — без скучной теории.
👉 Зарегистрируйтесь и получите доступ к занятиям уже завтра.
10 075
Удаление специальных символов из строки с применением метода sub из пакета re
Давайте воспользуемся функцией sub из пакета re, чтобы удалить специальные символы.
Метод sub() используется для гибкой замены одних символов другими.
#theory // Just Python
10 075
Использование изменяемых типов для аргументов, устанавливаемых по умолчанию
Распространенная проблема возникает при назначении изменяемых типов данных для аргументов по умолчанию.
Python оценивает значения по умолчанию для изменяемых типов данных только один раз, во время создания функции. Он не будет инициализировать значение по умолчанию для любого последующего вызова.
Вы можете не заметить ничего необычного, если выполняете только один вызов функции в своем коде, однако, если вы вызовете её второй раз, Python будет использовать значение по умолчанию, вычисленное во время первого вызова.
#theory // Just Python
