Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Just Python
Open in Telegram
🐍Простое изучение Python. Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc Канал на бирже: telega.in/c/justpython_it РКН: clck.ru/3MnbSc
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Just Python
Channel Just Python (@justpython_it) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 10 068 subscribers, ranking 12 217 in the Technologies & Applications category and 65 138 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 10 068 subscribers.
According to the latest data from 12 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -62 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 2.49%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 1.50% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 251 views. Within the first day, a publication typically gains 151 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as theory, строка, модуль, url, индекс.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“🐍Простое изучение Python.
Ссылка: @Portal_v_IT
Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc
Канал на бирже: telega.in/c/justpython_it
РКН: clck.ru/3MnbSc”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 13 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
10 068
Subscribers
-224 hours
-107 days
-6230 days
Posts Archive
10 068
Начни 2025 правильно вместе с Zerocoder 💚
Рассказываем, как пользоваться нейросетями и начать на этом зарабатывать на нашем бесплатном практикуме «Нейросети для жизни и карьеры»
После нашего эфира вы узнаете:
— Какие задачи может решить нейросеть, чтобы облегчить рабочие задачи;
— Сможете узнать, какие нейросети подойдут для текстов, создания сайтов или изображений;
— Увидите много примеров применения ИИ и узнаете, как нейросети помогают фрилансерам увеличить заработок в 2 раза.
Бонусом – безлимитный доступ к последней версии ChatGPT в нашем боте.
Кликайте на ссылку и забирайте подробную информацию вместе.
erid: 2W5zFHQGePA
ООО Зерокодер, ИНН 9715401631
10 068
PaddleOCR для оптического распознавания символов
PaddleOCR — многоязычные наборы инструментов OCR на основе DL-фреймворка PaddlePaddle.
Поддержка обучения и развертывания на серверных, мобильных, встроенных устройствах и IoT
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
10 068
Chainer для построения и обучения нейронных сетей
Мощный и гибкий инструмент Python для построения и обучения глубоких нейронных сетей. Библиотека Chainer была разработана японской компанией Preferred Networks.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
10 068
🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳
Розыгрыш подходит к концу, успей забрать свой приз:
• Игровой ПК • iPhone 16 • Steam Deck • Фен Dyson • Apple Watch Ultra 2 • Apple AirPods Max 2— Выбери любой подарок — Подпишись на 4ch и Клиент всегда прав — Нажми кнопку "Участвовать" Победителя выберем 6 января в 23:59. Всем удачи!
10 068
PyCaret для машинного обучения
Это библиотека с открытым исходным кодом, и она была создана для машинного обучения. Она предлагает функции, которые помогают упростить и автоматизировать программы машинного обучения.
Несмотря на наличие небольшой кривой обучения, PyCaret относительно прост в использовании.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
10 068
⚙️ Seaborn для визуализации данных
ℹ️ Аналогично Matplotlib, Seaborn – это библиотека, которая была создана для построения графиков и визуализации данных. По сути, эта библиотека была основана на самой Matplotlib, хотя она также включает в себя некоторые структуры данных Pandas.
🗣️ Seaborn имеет высокоуровневый интерфейс с огромным количеством функций, которые позволяют пользователям создавать не просто точные, но и информативные статистические графики.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
10 068
Matplotlib для визуализации данных
Matplotlib – это расширение SciPy, и оно было создано для визуализации данных в силу того, того, что она используется для создания диаграмм и графиков. Matplotlib может работать со сложными моделями данных, которые выводит Pandas, и со структурами данных, которые создает NumPy.
У Matplotlib есть ограничение – она может создавать только 2D-графики.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
10 068
⚙️ TensorFlow Learn для глубокого обучения
ℹ️ TensorFlow – это библиотека с открытым исходным кодом, которая первоначально была разработана исследователями из Google.
🗣️ Ее специализация - дифференцируемое программирование, но основная цель ее создания – это машинное и глубокое обучение, а также другие рабочие нагрузки в прогнозной и статистической аналитике.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
10 068
⚙️ SciKit-Learn для разработки алгоритмов машинного обучения
ℹ️ SciKit-Learn основан на Numpy и SciPy и прежде был известен как Sklearn. Это бесплатная библиотека Python, и она очень часто воспринимается как расширение библиотеки SciPy. SciKit-Learn была создана специально с целью разработки алгоритмов машинного обучения и моделирования данных.
🗣️ Для многих SciKit-Learn – это одна из лучших библиотек Python, а все из-за ее последовательного, простого и интуитивно понятного интерфейса.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
10 068
SciKit-Learn для разработки алгоритмов машинного обучения
SciKit-Learn основан на Numpy и SciPy и прежде был известен как Sklearn. Это бесплатная библиотека Python, и она очень часто воспринимается как расширение библиотеки SciPy. SciKit-Learn была создана специально с целью разработки алгоритмов машинного обучения и моделирования данных.
Для многих SciKit-Learn – это одна из лучших библиотек Python, а все из-за ее последовательного, простого и интуитивно понятного интерфейса.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
10 068
Asyncio для работы с асинхронным кодом
Разработчики Python по всему миру используют библиотеку asyncio для написания параллельного кода с помощью синтаксиса
async/await.
Библиотека asyncio больше всего подходит для кода, который связан с вводом-выводом, а также для высокоуровневого структурированного сетевого кода.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python10 068
concurrent.futures для одновременного выполнения операций
Эта библиотека предназначена для одновременного выполнения операций, как в многопоточности.
Я отправляю 100 запросов GET на URL-адрес и получаю ответ. Процесс медленный и утомительный, так как интерпретатор ждёт, пока не вернется каждый запрос, и это то, что вы получаете, когда используете циклы.
Гораздо разумнее использовать параллелизм и задействовать все ядра на вашем компьютере. Библиотека concurrent.futures позволяет это сделать.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
10 068
logging для расширенных операций с файлами
Модуль позволяет регистрировать сообщения с различными приоритетами и временными метками в пользовательском формате.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
10 068
⚙️ shutil для расширенных операций с файлами
ℹ️ Модуль для расширенных операций с файлами.
🗣️ С помощью Shutil вы можете копировать, перемещать, удалять, архивировать или выполнять любые операции с файлами, которые вы обычно выполняете в проводнике или в терминале.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
10 068
⚙️ pickle для быстрого и эффективного хранения
ℹ️ Точно так же, как размеры наборов данных становятся всё больше и больше, растут и наши потребности в их более быстром и эффективном хранении. Одной из альтернатив плоским CSV-файлам, которые поставляются с вашей установкой Python, является формат файла pickle.
🗣️ На самом деле он примерно в 80 раз быстрее CSV при вводе-выводе и занимает меньше памяти.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
10 068
secrets для генерации случайных чисел и символов
Хотя реализовать свои собственные функции кодирования сообщений может быть очень весело, они, вероятно, не будут соответствовать тем же стандартам, что и проверенные в боевых условиях функции в библиотеке secrets.
Там вы найдёте всё необходимое для генерации случайных чисел и символов для самых сложных паролей, токенов безопасности и связанных с ними секретов.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
10 068
sqlite3 для специалистов по данным и инженеров
К радости специалистов по данным и инженеров, Python поставляется со встроенной поддержкой баз данных и SQL через библиотеку sqlite3.
Просто подключитесь к любой базе данных (или создайте её) с помощью объекта подключения и запускайте SQL-запросы.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
10 068
pathlib для работы с системными путями
Модуль Python os, мягко говоря, отстой… К счастью, разработчики ядра Python услышали крики миллионов и представили библиотеку pathlib в Python 3.4. Она обеспечивает удобный объектно-ориентированный подход к системным путям.
Она также очень старается решить все проблемы, связанные с системой путей Windows
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
10 068
glob для удобной работы с файлами
Для пользователей, которым нравится сопоставление шаблонов в стиле Unix, библиотека glob должна чувствовать себя как дома.
glob содержит все необходимые функции для работы с несколькими файлами одновременно без головной боли.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
10 068
Поздравляем всех с Наступающим Новым годом ❄️
Спасибо, что остаетесь с нами все это время. Мы стараемся нашей большей редакцией отбирать для вас свежий и полезный контент!
Желаю вам всего самого наилучшего и побольше знаний. Но а если вы забыли про подарочек, то наша подборочка всегда актуальна — AliExpress Программиста
