Just Python
🐍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 10 072 suscriptores, ocupando la posición 12 232 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 65 233 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 10 072 suscriptores.
Según los últimos datos del 10 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -65, y en las últimas 24 horas de -2, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 2.49%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.57% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 251 visualizaciones. En el primer día suele acumular 158 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 11 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.
__init__(), __repr__(), __eq__(), и другие. Это упрощает создание классов, которые служат простым хранилищем данных, без необходимости вручную определять все методы
В примере выше мы используем декоратор @dataclass, чтобы автоматически сгенерировать методы класса Point. Мы определяем поля x, y и z, которые представляют координаты точки. После создания экземпляра класса Point с помощью аргументов конструктора, мы можем напрямую выводить информацию о точке, таreprтод __repr__() автоматически сгенерирован. Это делает код более лаконичным и удобным для использования.
Подробнее здесь
Разъяснивший Python# Плохая практика: использование списка
squares = [x**2 for x in range(1, 1000001)]
Этот код создает список квадратов чисел, что требует значительного объема памяти. Вместо этого можно использовать генератор, который создаст объекты по мере их запроса, не занимая много памяти:
# Лучшая практика: использование генератора
squares = (x**2 for x in range(1, 1000001))
Теперь squares - это генератор, который генерирует квадраты чисел по мере необходимости, занимая минимальное количество памяти.
Почему это полезно
Использование генераторов вместо списков позволяет значительно экономить память, особенно при работе с большими наборами данных. Это делает ваш код более эффективным и позволяет работать с гораздо большими объемами данных без значительных затрат ресурсов.
Python Learning 👩💻A bunch of \\u2018new\\u2019 references, including [Moana](https://en.wikipedia.org/wiki/Moana_%282016_film%29). »Yóù àré rïght <3!«в этот чистый вывод:
A bunch of 'new' references, including [moana](<URL>). "you are right <3!"🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩💻
pip install ReadWriteMemory
Документация и примеры кода здесь.
#theory // Just Pythonpip install APScheduler
Документация и примеры кода здесь.from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import declarative_base, sessionmaker
Base = declarative_base()
class User(Base):
tablename = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
Base.metadata.create_all(engine)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
new_user = User(name="Али")
session.add(new_user)
session.commit()
Создали таблицу, добавили пользователя и сохранили изменения. SQLAlchemy делает работу с базами данных легче.
Ставится командой ⚙ pip install SQLAlchemy
Официальная документация и примеры кода здесьimport requests
Добавляем get("Ссылка") чтобы requests знал, с чем вы работаете, к примеру укажем страницу Google
site = requests.get("https://google.com")
Получаем HTML разметку с помощью свойства text
html_code = site.text
Полный код
# Импортируем requests
import requests
# Добавляем get("Ссылка") чтобы requests знал, с чем мы работаем. Например, укажем страницу Google
site = requests.get("https://google.com")
# Получаем HTML разметку с помощью text
html_code = site.text
# Выводим HTML код
print(html_code)
Более подробную информацию про работу с библиотекой requests можете прочитать здесьfrom bottle import route, run, template
@route('/hello/<name>')
def index(name):
return template('<b>Hello {{name}}</b>!', name=name)
run(host='localhost', port=8080)
Здесь мы создали веб сервер по адресу localhost с портом 8080.
Вы можете изменить текст "Hello {{name}}" на любой другой текст.
Чтобы проверить его работу, просто перейдите по ссылке http://localhost:8080/hello/world. После этого вы увидите на экране "Hello World".
Повторюсь, Bottle распространяется в виде одного файла-модуля и не имеет никаких зависимостей, кроме стандартной библиотеки Python.
Ставится командой ⚙️ pip install bottle
Официальная документация только на английском
Русская документация
#theory // Just Pythonpip install wikipedia
Документация и примеры кода здесьimport requests
url = "<ссылка на ваше изображение>"
response = requests.get(url)
with open("image.jpg", "wb") as file:
file.write(response.content)
print("Изображение успешно загружено.")
Скопируйте этот код и замените текст <ссылка на ваше изображение> на реальную ссылку, например — https://github.com/github_logo.jpg
Таким же образом можно скачивать любые мелкие файлы.
Текстовые, архивы, иконки и тд.
Главное не забудьте поставить библиотеку requests командой ⚙️ pip install requests
#theory // Just Pythonpip install boto3
Официальная документация и примеры кода здесь
#theory // Just PythonВажно понимать, что в таком случае меняется не просто расширение файла, но и сами метаданные внутри файла!Для того чтобы сделать это в Python, нужно сначала установить Pillow:
pip install pillow
Затем напишите следующий код:
from PIL import Image
img = Image.open("имя_файла.jpg")
img.save("имя_файла.png")
Замените "имя_файла.jpg" на ваше имя файла или путь к нему, и после запуска этого кода ваше фото будет сохранено в формате PNG.
В случае обратной конвертации (например, из PNG в JPG) может потребоваться смена режима.
Для этого используем метод convert():
img = img.convert('RGB')
Ставится командой ⚙️ pip install pillow
Документация Pillow здесь
Подробнее про смену режима — convert()
#theory // Just Pythonpip install pylint
Документация и примеры кода здесь
#theory // Just Pythonpip install mutagen
Документация и примеры кода здесь
#theory // Just Python
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
