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 10 066 subscribers, ranking 12 219 in the Technologies & Applications category and 65 122 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 10 066 subscribers.
According to the latest data from 13 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -61 over the last 30 days and by -1 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 2.48%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 1.49% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 250 views. Within the first day, a publication typically gains 150 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 14 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.
10 066
Subscribers
-124 hours
-87 days
-6130 days
Posts Archive
10 066
«СВО — ВСЁ!» Исход уже очевиден. Санкции снимут в ближайшие дни. От доллара все воротят нос. Перед Россией встают на колени. Кажется, все возвращается на круги своя. Наконец-то...
Обидно признавать, но такой финал возможен лишь на бумаге. Сейчас только неокрепшие умы будут охотно в это верить и думать — что все осталось позади
Если вы готовы взглянуть правде в лицо — читайте Большая экономика. Там с точностью до секунд предрекли все ключевые события: от слухов про мобилизацию до смены первых лиц в верхушке
А сейчас без церемоний объясняют, что на самом деле произойдет в мире после избрания Трампа, что будет с рублей и ключевой ставкой, и к каким потрясениям готовиться уже в декабре
Подписывайтесь, чтобы перемены не застали вас врасплох: https://t.me/+fY3GB1imVT81YzYy
10 066
Использование файла .env для управления конфигурациями
При разработке приложений часто необходимо управлять конфигурационными параметрами, такими как параметры подключения к базе данных, API-ключи и другие секретные данные. Хранение этих данных в коде может привести к их утечке и усложнить управление конфигурациями. Использование файла .env позволяет отделить конфигурацию от кода и упрощает управление переменными окружения.
Этот лайхак будет полезен разработчикам, работающим над проектами, которые требуют настройки конфигураций и хранения конфиденциальной информации. Он помогает улучшить безопасность и упрощает управление окружением в различных средах (разработка, тестирование, продакшен).
#theory // Just Python
10 066
Сиденье пропержено. Коврик для мыши стерся еще пару лет назад.
Слышу это от каждого второго прогера. Но это все в прошлом, когда подписан на AliExpress Программиста
Ежедневно публикуем самые интересные находки для айтишников, подписывайся – https://t.me/+wuZuKdYccG1kMjJi
10 066
Использование requirements.txt для управления зависимостями
Файл requirements.txt позволяет вам указать все зависимости вашего проекта, что делает его проще для установки на других машинах или серверах. Это особенно полезно, если вы работаете в команде или развертываете приложение на новом сервере.
Этот лайхак будет полезен всем разработчикам Python, особенно тем, кто работает над проектами в команде или развертывает приложения на сервере. Он значительно упрощает процесс настройки окружения и помогает избежать проблем с несовместимостью библиотек.
#theory // Just Python
10 066
Использование virtualenv для изолированных окружений
Использование изолированных виртуальных окружений с помощью virtualenv позволяет вам создавать отдельные пространства для каждого вашего проекта. Это помогает избежать конфликтов между зависимостями разных проектов и поддерживать чистоту системы.
Этот лайхак будет полезен всем разработчикам Python, особенно тем, кто работает над несколькими проектами одновременно или разрабатывает приложения с различными зависимостями. Использование virtualenv позволяет поддерживать порядок и избежать неожиданных проблем с совместимостью.
#theory // Just Python
10 066
Использование functools.lru_cache для оптимизации производительности
В Python библиотека functools предоставляет декоратор lru_cache, который может значительно ускорить работу функций с повторяющимися вызовами. Этот декоратор сохраняет результаты вызовов функции с определёнными аргументами, и при повторном вызове с теми же аргументами возвращает кэшированное значение, а не выполняет функцию заново.
Использование lru_cache — это эффективный способ улучшить производительность функций, минимизируя время выполнения за счет повторного использования уже вычисленных значений.
#theory // Just Python
10 066
Использование выражений-генераторов для экономии памяти
Вместо того чтобы создавать целый список в памяти, можно использовать выражения-генераторы, которые по одному возвращают элементы. Это особенно полезно при работе с большими данными, так как экономит память.
Выражения-генераторы позволяют работать с большими объемами данных без создания лишних объектов в памяти, что делает их очень полезными для оптимизации ресурсов.
#theory // Just Python
10 066
Быстрая смена значений двух переменных без временной переменной
В Python можно легко поменять значения двух переменных местами без использования дополнительной временной переменной. Это делает код более компактным и понятным.
Этот способ улучшает читаемость кода и уменьшает вероятность ошибок, связанных с использованием временных переменных для обмена значениями.
#theory // Just Python
10 066
Использование оператора _ для игнорирования значений
Когда вы работаете с функциями или циклами, которые возвращают несколько значений, но не все они вам нужны, можно использовать _, чтобы игнорировать ненужные переменные. Это удобно и улучшает читаемость кода.
Использование _ делает код чище и позволяет избежать ненужных переменных, особенно при работе с функциями, возвращающими несколько значений, или в циклах.
#theory // Just Python
10 066
В МГУ снова скандал — оттуда выставили самого неудобного профессора
Евгений Русланович преподавал экономику больше 15 лет и честно говорил о реальном положении дел в стране. Он рассказал, как банки обманывают простых людей и почему ипотека прямо сейчас — прямая дорога к рабству.
В день увольнения многие студенты бились в истерике, но он пообещал не терять связь и открыл канал Большая экономика.
Там Евгений Русланович наглядно объясняет, почему цены в магазинах растут с бешеной скоростью, кому на самом деле выгодно затягивание конфликта на Украине и что случится уже этой зимой.
Не забудьте подписаться, пока канал ещё не прикрыли: @bigeconomic
10 066
Динамический импорт модулей с помощью
__import__
В этом примере мы используем функциютом примере для динамического импорта математического модуля. Функцияа модулей
Ввозвращает объект модуля, который мы можем использовать для доступа к его атрибутам и функциям.
#theory // Just Python10 066
Одновременная распаковка нескольких переменных
Python поддерживает удобный способ одновременной распаковки переменных, что позволяет присваивать значения нескольким переменным в одну строку. Это особенно полезно при работе с кортежами и списками.
Одновременная распаковка переменных позволяет сократить количество строк и упростить код, особенно при работе с кортежами, списками или результатами функций, возвращающих несколько значений.
#theory // Just Python
10 066
⚡️ Разыгрываем новенький MacBook Pro M4! Apple только показали — а мы уже дарим ВАМ.
Вместе с классным журналом о программировании XOR пришлем случайному подписчику MacBook Pro M4!
Условия простые:
1. Подписаться на наш канал @exploitex
2. Подписаться на ребят из @XOR
3. Нажать «Участвовать» под этим постом.
Итоги подведём 14 ноября в 18:00 случайным образом при помощи бота. Доставка для победителей, бесплатная.
⚠️ Если кнопка подвисла — не переживайте, вас все равно зарегистрирует, просто выполните условия и нажмите «Участвовать».
10 066
Бесконечные итерации по списку с помощью itertools.cycle()
Когда вам нужно многократно перебирать элементы списка, функция cycle() из модуля itertools позволяет создать бесконечный цикл, который будет проходить по элементам списка снова и снова.
Использование itertools.cycle() делает код более лаконичным и избавляет от необходимости вручную перебирать элементы снова и снова, что особенно полезно в задачах, требующих бесконечной итерации по фиксированному набору данных.
#theory // Just Python
10 066
⚡️Ровно год назад автор известного криптоблога Геннадий Тимченко дал 4 монеты своим подписчикам и вложил вместе с ними по 100$ в каждую, а теперь пришло время подводить итоги.
Apex 100$ - 11.100$
CDX 100$ - 10.000$
PIXEL 100$ - 3828$
VEIL 100$ - 7.460$
И это всего лишь 4 монеты из огромного количества, которые разбирались в блоге у Геннадия Тимченко
15 ноября он выложит новый список монет на 2024-2025 гг.
Поспеши узнать и зайти закупиться пока монеты не улетели в космос!
👉 Перейти в канал и посмотеть список монет, которые дадут от 10Х в самое ближайшее время →
10 066
Использование any() & all() для проверки условий в списках
Когда вам нужно проверить, выполняется ли хотя бы одно условие или все условия в списке, функции any() и all() помогают сделать это просто и эффективно.
Использование any() и all() позволяет легко и эффективно проверять условия в списках и других итерируемых объектах, минимизируя необходимость в длинных и сложных циклах.
#theory // Just Python
10 066
Создание списков с помощью списковых включений (list comprehensions)
Списковые включения — это удобный и компактный способ создания новых списков, основанных на существующих итерируемых объектах, с возможностью применения условий и преобразований.
Использование списковых включений позволяет значительно сократить количество строк кода, делая его более читаемым и компактным, особенно при создании и обработке списков.
#theory // Just Python
10 066
Использование срезов списка для инвертирования его порядка
Когда вам нужно развернуть список в обратном порядке, можно использовать срезы (slicing) для быстрого и эффективного решения.
Использование срезов для инвертирования списка позволяет писать код более лаконично и эффективно, избегая необходимости в создании новых списков вручную или использования дополнительных функций.
#theory // Just Python
10 066
〰️ Мерседес — умер. Обслуживание — космос, много жрёт.
〰️ BMW — корыто. Постоянно ломается и протекает.
〰️ Китайцы — дичь. Комфорта нет, не заводится, чинить надо каждые 10 километров.
Но это ложь. И чтобы это понять — читайте Автоманию.
Там на пальцах рассказывают, какую машину точно надо покупать в 2024 году, что не так с китайцами и как от государства получить 350 000 на покупку автомобиля.
Подписывайтесь, потом сами себе спасибо скажете: @automania
10 066
Использование множественного присваивания для обмена значениями переменных
Когда вам нужно поменять местами значения двух переменных, Python позволяет сделать это в одну строчку с помощью множественного присваивания.
Использование множественного присваивания делает код более лаконичным и легким для понимания, упрощая задачи, которые в других языках требуют более сложных решений.
