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 10 047 subscribers, ranking 12 185 in the Technologies & Applications category and 65 112 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 10 047 subscribers.
According to the latest data from 19 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -67 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 2.50%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 1.42% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 251 views. Within the first day, a publication typically gains 143 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 20 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.
10 047
Subscribers
-224 hours
-207 days
-6730 days
Posts Archive
10 047
List Comprehensions
Удаление элемента из списка во время его итерации – это проблема, которая хорошо известна любому опытному разработчику. К счастью, Python включает в себя ряд элегантных парадигм программирования, которые при правильном использовании могут привести к значительному упрощению и оптимизации кода.
Одна из таких парадигм – list comprehensions. Генераторы списков часто используют именно для решения подобных проблем, что и показывает реализация кода.
Заметьте, что в примере "забывается" старый список и на его месте появляется новый.
#theory // just python
10 047
Создание дробей
Класс Fraction в Python позволяет нам создавать свои экземпляры различными способами.
Мы также можем создать дробь из ее строкового представления.
#theory // just python
10 047
Хотя бы тут будет шанс... получить Айфон
Куб маркетинга запускает розыгрыш призов — три победителя получат:
1.Apple IPhone 15 Pro
2.Apple Airpods Max
3.Apple Watch Series 9.
Для участия необходимо быть подписанным на @cubemark, а после нажать на кнопку "Участвовать"
Трое победителей станут известны 21 февраля, в 20:00, их выберет случайным образом бот Рандомайзер.
Приз отправим в любую точку, где доступна доставка СДЭК.
⚠️ Если кнопка подвисла — вас все равно зарегистрирует, просто выполните условия и нажмите «Участвовать».
10 047
Методы списков list
Списки в Python – упорядоченные последовательности элементов различных типов данных. Списки можно изменять, например, добавлять новые элементы:
1. `list.append(x)` – добавляет элемент, переданный в качестве аргумента, в конец списка. Этот метод является самым простым и распространённым в коде.
2. `list.insert(i, x)` – вставляет элемент в переданную позицию. Первый аргумент означает индекс элемента, перед которым будет добавлено новое значения.
Таким образом,
list.insert(0, x) вставит элемент в начало списка, а list.insert(len(list), x) эквивалентно записи list.append(x).
3. list.extend(iterable) – расширяет список, добавляя все элементы другой коллекции.
#theory // just python10 047
Mодуль cmath
Функции в математическом модуле стандартной библиотеки Python обрабатывают числа с плавающей запятой. Для комплексных чисел библиотека Python содержит модуль
cmath.
Функция polar():
Эта функция возвращает полярное представление декартовой записи комплексного числа. Возвращаемое значение - это кортеж, состоящий из модуля и фазы.
Функция phase():
Эта функция возвращает угол против часовой стрелки между осью x и сегментом, соединяющим точку с исходной точкой. Угол представлен в радианах и находится между π и -π.
Функция rect():
Эта функция возвращает декартово представление комплексного числа, представленного в полярной форме, то есть по модулю и фазе.
Функция sin():
Эта функция возвращает тригонометрическое соотношение синуса фазового угла, представленного в радианах.
#modules // just python10 047
Кортежи в Python
Кортеж - неизменяемый список, группа объектов.
Преимущества перед списками:
- Защита от изменений
- Размер меньше
- Скорость работы
Для создания кортежа используется функция tuple(), использование функции с интегрируемым объектом поместит все его элементы в кортеж.
Кортежи очень полезны, когда нужно передать группу элементов и не нагружать скрипт.
#theory // just python
10 047
Логические значения чисел
В Python при преобразовании чисел к логическим значениям все числа кроме нуля, в том числе и отрицательные - имеют значения True. 0 имеет значение False. Python позволяет проводить логические операции and, or, not над числами.
Функция
bool() преобразует объект в логический. Использовать ее можно с числами.
Логические операции с числами работают согласно таблицам истинности операторов.
#theory // just python10 047
Множества
Множество - группа случайных, не повторяющихся элементов. Использует тот же литерал, что и словарь, но пустое множество нельзя создать используя литерал. Поддерживают операции над множествами.
Функция
set() — формирует множество. При создании удаляются все повторяющиеся элементы.
Функция frozenset() — формирует неизменяемое множество.
#theory // just python10 047
Продвинутые кортежи
С помощью кортежей в Pyhton реализовано множественное присваивание.
Кортежи довольно полезный инструмент. Благодаря им в Python возможно поменять местами значения переменных самым простым способом.
a,b = b,aДля расширенной распаковки кортежа в переменные указываем * перед переменной - в нее распаковывается часть кортежа как список. #theory // just python
10 047
Библиотека JmesPath
Как вы уже заметили работать с json файлами в python очень удобно, ведь они отлично конвертируется в словарь. Также мы разобрали полезную библиотеку json, поэтому еще раз говорить о ней не будем.
Но вот нам надо получить данные из файла. А формат json, как правило имеет множество вложений. Искать что-то нужное можно, но не всегда это удобно.
JmesPath облегчает работу в несколько раз. Вместо
file['a']['b']['c'] можно написать jmespath.search('a.b.c', file). Кажется стало длиннее, но это потому что мы взяли мало элементов, и согласитесь a.b.c выглядит лучше. Даже отредактировать в случае чего будет проще.
#modules // just python10 047
Глубокое (полное) копирование
Глубокая копия создает новую и отдельную копию всего объекта или списка со своим уникальным адресом памяти. Это означает, что любые изменения, внесенные в новую копию объекта или списка, не будут отражаться в исходной. Этот процесс происходит следующим образом: сначала создается новый список или объект, а затем рекурсивно копируются все элементы из исходного в новый.
Короче говоря, оба объекта становятся полностью независимы друг от друга. Это похоже на концепцию передачи по значению в таких языках, как C ++, Java и C #.
#theory // just python
10 047
Библиотека PIL
Очень хорошая библиотека для работы с изображениями. С её помощью можно много что сделать с картинками в одну строчку: повернуть по градусам, уменьшить количество цветов (и вес, соответственно), обрезать, сделать похожим на рисунок карандашом.
Плюс, с помощью этой библиотеки очень просто перебрать все пиксели и получить их RGB цвет. Библиотека нуждается в установке:
install pillow
Для примера напишем простую программу объединяющую два изображения в одно. Для этого оба изображения сделаем прозрачными, будем делать в равном отношении чтобы ничто не выделялось (поэтому умножаем на 0.5), коэффициент можно изменить.
#modules // just python10 047
Станьте Python-разработчиком за 0₽
Зарплата начинающего Python разработчика от 100 000₽, а стоимость обучения на профессию в онлайн-школах от 120 000 до 300 000 рублей.
Получите основы профессии и ключевые навыки за 3 недели практики.
⚠️ Переходите по ссылке и забирайте курс по Python — только до 11 февраля: https://go.2038.pro/8d12bd42505a6330?erid=LdtCK7b7u&m=1
10 047
Потоковый ввод
Вы можете обрабатывать ввод от пользователя потоком. В таком случае для завершения надо воспользоваться специальной "командой" на Windows — Ctrl + D. Запустить потоковый ввод можно через библиотеку sys и метод stdin.
Если требуется получить и тут же обработать строку, то так и пишем:
sys.stdin
Если надо в начале прочитать весь потоковый ввод, а затем обработать, то sys.stdin.readlines()
На картинке представлено 2 варианта.
#theory // just python10 047
Telegram-канал об IT-решениях для бизнеса СофтТех
Друзья, не пропустите важную информацию!
Канал СофтТех рассказывает об IT-решениях для бизнеса и тех, кто их создаёт: ПО и кибербезопасность, облачные технологии, ЦОДы и IoT.
Сами давно читаем и вам советуем подписаться.
Подписаться
#реклама
О рекламодателе
10 047
Правильным ответом является [1, 2]
Происходит так из-за того, что дефолтные параметры хранятся в неизменном кортеже в атрибуте функции
defaults, который создается один раз в момент определения функции.
А для того, чтобы добиться правильного поведения функции, следует воспользоваться ключевым словом None при определении аргументов по-умолчанию.
#theory // just python10 047
Дизайн в FIGMA с нуля. Бесплатный курс + портфолио
Онлайн-программа с наставником и чатом. Дизайн от профессионалов. Доступ 0 руб.
Узнать больше
#реклама
yudaevschool24.online
О рекламодателе
10 047
Ускоряем код с помощью векторизации
Одним из приемов для ускорения работы циклов является векторизация вычислений, т. е. использование функций, которые поддерживают операции над векторами. Вообще лучший способ ускорить любой цикл – это отказаться от него. В примере выше для работы с функцией
my_func мы могли бы вызвать ее в цикле для каждого элемента списка, но гораздо проще использовать vectorize.
По сути, vectorize преобразует функцию таким образом, что она начинает принимать весь вектор целиком, а не отдельный его элемент. Надо помнить, что такой подход не всегда приводит к значительному ускорению.
#theory // just python10 047
Skillbox дарит 6 месяцев бесплатного обучения интернет-профессиям с гарантией трудоустройства.
Список профессий участвующих в акции:
Интернет-маркетолог (зп 120 000₽)
SMM-маркетолог (зп 150 000₽)
Веб-дизайнер (зп 140 000₽)
Графический дизайнер (зп 80 000₽)
Data Engineer (зп 190 000₽)
Data Analyst (зп 285 000₽)
Java-разработчик (зп 150 000₽)
Разработчик игр на Unity (зп 120 000₽)
Тестировщик ПО (зп 165 000₽)
Приобретение обучения гарантирует трудоустройство, или Skillbox вернет деньги!
⚠️Акция действительна только по ссылкам в посте. Срок окончания акции 15 февраля 2024 года.
10 047
Pyperclip
Модуль
pyperclip имеет функции copy() и paste(), которые позволяют отправлять текст в буфер обмена вашего компьютера и получать его оттуда. Таким образом, можно прямо через код копировать вывод программы в буфер обмена вместо того, чтобы делать это вручную. Установить этот модуль можно привычным способом через пакетный менеджер pip.
#modules // just python