¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Just Python
Ir al canal en Telegram
🐍Простое изучение Python. Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc Канал на бирже: telega.in/c/justpython_it РКН: clck.ru/3MnbSc
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Just Python
El canal Just Python (@justpython_it) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 10 066 suscriptores, ocupando la posición 12 219 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 65 122 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 10 066 suscriptores.
Según los últimos datos del 13 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -61, y en las últimas 24 horas de -1, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 2.48%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.49% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 250 visualizaciones. En el primer día suele acumular 150 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 0.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como theory, строка, модуль, url, индекс.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“🐍Простое изучение Python.
Ссылка: @Portal_v_IT
Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc
Канал на бирже: telega.in/c/justpython_it
РКН: clck.ru/3MnbSc”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 14 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
10 066
Suscriptores
-124 horas
-87 días
-6130 días
Archivo de publicaciones
10 064
Объединение нескольких CSV файлов в один
Когда у вас есть несколько файлов CSV с одинаковой структурой, часто нужно объединить их в один для дальнейшего анализа или обработки. Библиотека Pandas позволяет сделать это очень просто и быстро.
Этот метод позволяет быстро и эффективно объединять несколько CSV файлов в один, что значительно упрощает работу с большими наборами данных.
#theory // Just Python
10 064
Удобная работа с временными файлами и директориями
При работе с временными файлами и директориями, например, для тестирования или промежуточного хранения данных, удобно использовать библиотеку tempfile. Эта библиотека автоматически создает и удаляет временные файлы и директории.
Этот метод позволяет легко и безопасно работать с временными файлами, что упрощает обработку данных и улучшает организацию кода.
#theory // Just Python
10 064
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 // Just Python
10 064
Однострочное условное выражение (тернарный оператор)
В Python существует возможность записывать условные выражения в одной строке, что делает код более лаконичным и удобочитаемым. Это особенно полезно для присвоения значений переменным на основе условий.
Использование тернарного оператора помогает сделать код более лаконичным, улучшает его читаемость и снижает вероятность ошибок, связанных с многострочными условными операторами.
#theory // Just Python
10 064
Ситуация: Зарабатываешь от 4500р в день, не выходя из дома, а люди тебе не верят
Такой день сурка у каждого подписчика канала Реальный фриланс, ведь они каждый день зарабатывают на халявных подработках из этого канала:
— Перевести голосовое в текст - 3000р
— Написать отзыв про ресторан - 1500р
— Смотреть Shorts и Reels - 1000р
Зарабатывать по 50-70 тысяч в месяц, просто тыкая в телефон — спасибо Телеграму и админам, они вручную находят все самые жирные вакансии.
Подними первую пятерку уже сегодня 👉 Реальный фриланс
10 064
Использование defaultdict из модуля collections для удобного подсчета элементов
Если вам нужно подсчитать количество вхождений элементов в списке или другой итерируемой структуре, использование defaultdict из модуля collections может значительно упростить задачу. Вместо того чтобы проверять, существует ли ключ в словаре, defaultdict автоматически создаст значение по умолчанию для отсутствующих ключей.
Использование defaultdict позволяет быстро и удобно подсчитывать вхождения элементов, избавляя от лишних проверок и делая код более лаконичным.
#theory // Just Python
10 064
filter()
В Python функция
filter() используется для отбора элементов, соответствующих условию. Она возвращает итератор, что делает её удобной и эффективной для обработки больших данных
#theory // Just Python10 064
Использование setdefault для работы со словарями
Метод setdefault в Python позволяет получить значение по ключу в словаре и, если ключ отсутствует, инициализировать его заданным значением. Это упрощает работу со словарями, где необходимо добавлять новые ключи с начальными значениями, избегая лишних проверок.
Использование метода setdefault позволяет значительно упростить операции инициализации и добавления элементов в словари, делая код более чистым и снижая вероятность ошибок.
#theory // Just Python
10 064
Зарплата до ₽900 тыс. на руки: на каких дата-специалистов сейчас высокий спрос
Сегодня практически любой бизнес не может работать без сбора, обработки, анализа данных — всё это подвиды задач Data Scientist. Чем крупнее компания, тем сильнее различаются задачи, стоящие перед этими специалистами, а также заработная плата.
С целью удовлетворить растущий мировой спрос на этих специалистов онлайн-университет Skillfactory создал бесплатный "Симулятор профессии дата-сайентист". Он нацелен на обучение начинающих специалистов в кратчайшие сроки.
Попробовать симулятор, и выйти на стартовый доход 100 тыс.руб.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
10 064
Зарплата до ₽900 тыс. на руки: на каких дата-специалистов сейчас высокий спрос
Сегодня практически любой бизнес не может работать без сбора, обработки, анализа данных — всё это подвиды задач Data Scientist. Чем крупнее компания, тем сильнее различаются задачи, стоящие перед этими специалистами, а также заработная плата.
С целью удовлетворить растущий мировой спрос на этих специалистов онлайн-университет Skillfactory создал бесплатный "Симулятор профессии дата-сайентист". Он нацелен на обучение начинающих специалистов в кратчайшие сроки.
Попробовать симулятор, и выйти на стартовый доход 100 тыс.руб.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
10 064
Использование f-строк для форматирования строк
С помощью f-строк (форматированных строковых литералов), доступных в Python 3.6 и выше, вы можете легко и читабельно вставлять значения переменных в строки. Это значительно упрощает создание сложных строк и повышает читаемость кода.
Использование f-строк позволяет значительно упростить процесс форматирования строк, делая код более чистым и понятным.
Разъяснивший Python
10 064
Использование enumerate для нумерации элементов в цикле
Функция enumerate в Python — это удобный способ получать одновременно индекс и значение элемента при итерации по последовательности. Она особенно полезна для тех, кто часто работает с циклами и списками, и позволяет сделать код более чистым и читабельным.
Использование enumerate упрощает обработку последовательностей, делая код более лаконичным и легким для понимания.
#theory // Just Python
10 064
Глубокое копирование
Глубокое копирование создаёт полностью независимую копию оригинального списка, включая все вложенные структуры. Это значит, что изменения во вложенных списках или объектах не повлияют на копию. Модуль copy предоставляет функцию deepcopy(), которая делает полную копию списка, включая все вложенные изменяемые объекты. Здесь изменения во вложенных списках одного списка не затрагивают другой список, что является основным преимуществом глубокого копирования.
Разъяснивший Python
10 064
Росстат: доходы россиян резко снизились за последний год
Без доп.заработка уже не обойтись, но благо сейчас эра интернета, и есть такие каналы, как Home Work.
В нем ежедневно выкладывают 30 свежих вакансий, которые проходят тщательную проверку на мошенничество и позволяют заработать быстрые деньги.
— Перевести голосовое в текст - 3000р
— Написать отзыв про ресторан - 1500р
— Поставить лайки на 10 видео - 1000р
Хватит с ужасом смотреть на цены, подписывайся и заработай на свои хотелки уже сегодня 👇
https://t.me/+tpKIQJ29Ue1hNjM6
10 064
Конструкция with применяется для обработки файлов
Использование конструкции with при работе с файлами в Python позволяет автоматически управлять ресурсами, такими как открытие и закрытие файлов. Это помогает избежать утечек памяти и ошибок, связанных с тем, что файл не был закрыт после использования.
Использование конструкции with упрощает работу с файлами, делает код более надежным и чистым, освобождая вас от необходимости вручную закрывать файлы.
#theory // Just Python
10 064
GitHub – умер.
90% контента генерится через ChatGPT, а реально полезные материалы собирают мало просмотров и не выводятся в топ.
Хорошо, что есть канал Технологичка. Там тима айтишников ручками отсматривают и выкладывают самую годноту. Все материалы отсортированы по темам и категориям:
🖥 Статьи для Python разработки
🖥 Статьи для Frontend разработки
🖥 Статьи для Java разработки
🖥 Статьи для C/C++ разработки
🖥 Статьи для C# разработки
🖥 Статьи для PHP разработки
👣 Статьи для Go разработки
👩💻 Статьи для Android разработки
👩💻 Статьи для iOS разработки
🖥 Статьи для безопасников
👩💻 Статьи для разработчиков игр
🖥 Статьи для тестировщиков
🖥 Статьи для DevOps-инженеров
В общем, пользуйтесь, других таких каналов вы не найдете: https://t.me/+0r2CtqCY56QxYjU0
10 064
LiteLLM — использование любого LLM с использованием OpenAI и многое другое
LiteLLM – инструмент для гибкого и лёгкого управления LLM в Python. С ним можно быстро переключаться между моделями, контролировать затраты, интегрировать API без изменений кода и оптимизировать производительность через балансировку нагрузки.
Поддержка единого формата для всех LLM, что упрощает интеграцию.
Возможность управления расходами и ограничения скорости запросов для предотвращения перегрузок.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
10 064
Использование функции any() для проверки наличия элементов, удовлетворяющих условию
Функция any() позволяет быстро проверить, есть ли хотя бы один элемент в последовательности, который удовлетворяет заданному условию. Это удобно, когда нужно проверить наличие элемента без необходимости писать цикл.
Функция any() — это удобный инструмент для краткой и эффективной проверки условий в коллекциях, упрощая код и улучшая читаемость.
#theory // Just Python
10 064
Apple и Samsung считают, что мы дебилы
Каждый год они выпускают телефоны, которые ничем не отличаются — и продают их за безумные сотни тысяч. А старые модели просто перестают обновлять.
Прямо сейчас в сети вирусится блог бывшего разработчика Android, который показывает, как нас дурят техногиганты и дают нам пользоваться телефонами только на 5%.
Чувак на пальцах объясняет, как ускорить интернет в 3 раза, повысить качество фото даже на стареньком смартфоне и держать полный заряд батареи неделями.
Подписывайтесь и заставьте свои гаджеты работать на 200%: @Костыль
10 064
Pyspark
Pyspark — это библиотека для работы с Apache Spark на языке Python. Она позволяет выполнять распределенные вычисления на кластерах и обрабатывать большие объемы данных.
Основные возможности Pyspark:
— Pyspark автоматически распределяет данные и вычисления между узлами кластера для максимальной производительности.
— В Pyspark есть специальные типы данных (RDD, DataFrame, Dataset), которые позволяют удобно работать с табличными и структурированными данными.
— Поддержка чтения и записи в разные хранилища данных и форматы файлов.
— Встроенные алгоритмы машинного обучения для классификации, кластеризации, регрессии.
— Интуитивно понятный API, позволяющий применять Pyspark вместе с другими популярными библиотеками Python для анализа данных.
Таким образом, Pyspark используется для быстрой параллельной обработки больших объемов данных с помощью кластеров, что делает его очень полезным инструментом для big data и машинного обучения.
#theory // Just Python