¡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 10 072 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.
10 072
Suscriptores
-224 horas
-117 días
-6530 días
Archivo de publicaciones
10 072
Что такое регулярные выражения и как их использовать в Python
Регулярные выражения являются мощным инструментом для работы с текстом. Они позволяют искать, заменять и манипулировать строками на основе определенных шаблонов.
Некоторые основные символы и конструкции в регулярных выражениях:
▪️
. (точка) — соответствует любому одному символу
▪️* (звездочка) — указывает, что предыдущий символ может повторяться 0 или более раз
▪️+ (плюс) — указывает, что предыдущий символ может повторяться 1 или более раз
▪️{n} — указывает, что предыдущий символ должен повториться ровно n раз
▪️[abc] — соответствует любому символу из указанных в квадратных скобках
▪️[^abc] — соответствует любому символу, кроме указанных в квадратных скобках
▪️\d — соответствует любой цифре
▪️\w — соответствует любому буквенно-цифровому символу
▪️\s — соответствует любому пробельному символу
Регулярные выражения (или regex) — это последовательность символов, которая определяет шаблон поиска в тексте. Они используются в различных языках программирования, включая Python.
В Python для работы с регулярными выражениями используется модуль re.
Вот некоторые основные функции этого модуля:
▪️re.search(pattern, string) — ищет в строке первое совпадение с шаблоном и возвращает объект Match или None, если совпадений нет
▪️re.findall(pattern, string) — возвращает список всех непересекающихся совпадений с шаблоном в строке
▪️re.sub(pattern, replacement, string) — заменяет все совпадения с шаблоном в строке на указанную замену
#theory // Just Python10 072
⚡️ Айтишник из «VISION» скупил курсы айти школ и выложил гигабайты материалов к себе
Каждый найдет что-то по душе:
1202 ГБ — Python
1811 ГБ — Frontend
1100 ГБ — C / C++ / C#
804 ГБ — Java
411 ГБ — SQL & БД
309 ГБ — DevOps
998 ГБ — ИБ & Хакинг
773 ГБ — Kotlin / Swift
189 ГБ — PHP
201 ГБ — GoLang
170 ГБ — Rust
167 ГБ — QA / Тестирование
310 ГБ — 1C + Лицензии
495 ГБ — Машинное обучение
704 ГБ — Аналитика Данных
991 ГБ — Дизайн
Материалы в закрепе, постоянно пополняются👆🏻
10 072
Gensim - это библиотека для неконтролируемого тематического моделирования и анализа сходства документов на Python.
Она широко используется для таких задач, как обобщение текста, кластеризация документов и тематическое моделирование. Gensim обладает широким спектром инструментов для работы с текстовыми данными, включая word2vec и LDA (скрытое распределение Дирихле).
Как использовать Gensim для обучения модели word2vec представлено на фото
Ставится командой pip install --upgrade gensim
Документация и примеры кода здесь
#theory // Just Python
10 072
Бесплатный мини-курс по Java — начните программировать уже сегодня
Java-разработчики востребованы и зарабатывают от 80 000 ₽. Хотите проверить свои силы? На мини-курсе вы создадите три проекта, освоите основы языка и поймете, подходит ли вам этот путь.
Без опыта в IT, бесплатно и с поддержкой эксперта. А еще получите доступ к материалам и скидку на обучение. К тому же, каждый, кто посмотрит 1-е занятие, получит доступ к изучению английского языка на платформе Skillbox на год.
Количество мест ограничено! Успейте записаться.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
10 072
Что такое веб-скрапинг и как его использовать в Python
Изучите основы веб-скрапинга и примеры его использования в Python с помощью популярных библиотек BeautifulSoup и Scrapy.
Веб-скрапинг — это процесс извлечения данных из веб-страниц путем скачивания и анализа их содержимого. В Python для этого используются различные библиотеки, такие как BeautifulSoup и Scrapy. В этой статье мы рассмотрим основы веб-скрапинга и примеры его использования на языке Python.
Зачем нужен веб-скрапинг?
Веб-скрапинг может использоваться для различных целей, таких как:
💖сбор данных для анализа (например, статистика посещаемости сайтов)
💖мониторинг цен на товары и услуги
💖создание баз данных контента для исследований
💖автоматизация рутинных задач, связанных с работой в интернете
Основные библиотеки для веб-скрапинга в Python
💖BeautifulSoup: удобная библиотека для парсинга HTML и XML документов. Позволяет извлекать данные из веб-страницы с помощью селекторов, таких как CSS и XPath.
💖Scrapy: мощный фреймворк для веб-скрапинга, который позволяет создавать и настраивать «пауков» (специальные программы для автоматического обхода и скачивания веб-страниц).
Веб-скрапинг — это мощный инструмент для работы с данными в интернете. Python предлагает множество библиотек для упрощения этого процесса, таких как BeautifulSoup и Scrapy. Начните с изучения основ и постепенно переходите к более сложным задачам, чтобы стать опытным веб-скрапером.
В примере на картинке мы используем requests для скачивания HTML-кода страницы, затем передаем его в BeautifulSoup для парсинга. После этого мы находим все элементы <article> и извлекаем из них текст заголовка (элемент <h2>).
#theory // Just Python
10 072
Pandas - это библиотека для обработки и анализа данных на Python.
Она широко используется для работы со структурированными данными и отлично подходит для очистки, преобразования и анализа данных. Pandas имеет широкий спектр инструментов для работы с данными, включая объекты dataframe и series, которые похожи на таблицы и столбцы в SQL.
Как использовать Pandas для загрузки и изучения набора данных представлены на фотографии
Ставится командой ⚙️
pip install cython
Документация и примеры кода здесь
#theory // Just Python10 072
Keras - это высокоуровневая библиотека нейронных сетей для Python.
Она создана поверх TensorFlow и предназначена для того, чтобы максимально упростить построение и обучение нейронных сетей.
Keras отлично подходит для построения моделей глубокого обучения и обладает широким спектром инструментов для построения и обучения моделей.
Как использовать Keras для построения простой нейронной сети представлено на картинке
Ставится командой ⚙️
pip install keras-core
Документация и примеры кода здесь
#theory // Just Python10 072
Май готовит «приятный» сюрприз для каждого. Грядут события, который навсегда сотрут облик страны. Но большинство — снова не будут готовы к такому
Сейчас важно держать руку на пульсе и читать тех, кто опирается только на факты. Например, канал Русская экономика. Там смогли предвидеть все «кровавые» события еще до их возникновения
Еще в 2020 году там писали о зарождении СВО, а позже во все горло кричал про падение рубля и «сдачу» Сирии с руки Трампа — но тогда все смеялись
А сейчас подробно объясняют, почему ключевая ставка под 30% — это еще «копейки», чем обернется перемирие некогда «братских стран» для обычных людей и к чему стоит заранее готовиться в 2025 году
Подписывайтесь, пока канал в открытом доступе: @banki_economy
10 072
📌 Что такое асинхронное программирование в Python
Асинхронное программирование является подходом в разработке программного обеспечения, который позволяет одновременно выполнять несколько задач без блокирования основного потока выполнения. В Python это достигается с помощью асинхронной библиотеки asyncio и ключевых слов async и await.
Преимущества асинхронного программирования
Асинхронное программирование позволяет улучшить производительность приложения, особенно при работе с вводом-выводом (I/O), таким как чтение и запись файлов, обращение к базам данных и веб-сервисам.
Преимущества асинхронного программирования включают:
💖 Более эффективное использование ресурсов
💖 Улучшенная отзывчивость приложений
💖 Упрощение кода для параллельного выполнения задач
Основы асинхронного программирования в Python
Для использования асинхронного программирования в Python, необходимо знакомство с ключевыми словами async и await:
💖 async используется для объявления асинхронной функции. Это означает, что функция будет возвращать объект coroutine, который можно выполнить асинхронно.
💖 await используется внутри асинхронной функции для ожидания результата другой асинхронной операции. Это позволяет основному потоку продолжить выполнение других задач, пока ожидается результат.
10 072
Беспощадный ритейл — здесь мы собрали самых идиотских клиентов с Wildberries и не только.
Сохраняй, чтобы кидать друзьям актуальные приколы про работу.
А еще на канале рассказывают, как покупателям отдают посылки с крысами, как на работу выходят больные сотрудники и как они из-за штрафов устраивают драки с начальством.
Подписывайтесь, чтобы понять, что у вас не такая уж и плохая работа: @b_retail
10 072
Scikit-learn - это широко используемая библиотека для машинного обучения на Python. Она построена поверх NumPy и SciPy и предлагает широкий спектр инструментов для создания и оценки моделей машинного обучения. Scikit-learn отлично подходит для построения традиционных моделей машинного обучения, таких как линейная регрессия, деревья решений и кластеризация k-средних.
Как использовать scikit-learn, чтобы построить простую модель линейной регрессии представлено на картинке
Ставится командой ⚙️
pip install -U scikit-learn
Документация и примеры кода здесь
#theory // Just Python10 072
+1
🔺 Как парсить данные из HTML и XML в Python
Узнайте, как парсить данные из HTML и XML в Python с помощью популярных библиотек BeautifulSoup и lxml, с примерами кода!
Парсинг данных из HTML и XML является распространенной задачей в области Python-разработки. Мы рассмотрим основные инструменты и подходы для решения этой задачи.
BeautifulSoup
BeautifulSoup — это популярная библиотека для парсинга HTML и XML документов. Она предоставляет простой и удобный интерфейс для извлечения данных из веб-страниц.
Установка
Для установки библиотеки BeautifulSoup выполните следующую команду:
⚙️
pip install beautifulsoup4
lxml
lxml — это еще одна мощная библиотека для парсинга HTML и XML документов. Она предоставляет быстрый и эффективный парсер, основанный на C-библиотеках libxml2 и libxslt.
Установка
Для установки библиотеки lxml выполните следующую команду:
⚙️ pip install lxml
#theory // Just Python10 072
Изучите азы работы Python, SQL, нейросетей и визуализации данных за 5 дней.
Бесплатный мини-курс от Skillbox для любого уровня откроет вам дорогу к направлению Data Science, в котором зарплата только начинающего специалиста составляет 100.000₽+
После мини курса Вы:
— Имеете собственное портфолио из 4 работ, которое можно показать работодателю
— Находитесь в закрытом экспертном телеграмм сообществе
— Получаете бессрочный доступ к видео-платформе
— Пообщались со спикером и закрыли все вопросы, возникшие в момент обучения
Регистрируйтесь по специальной ссылке и забирайте еще полезные подарки, один из которых: ПЕРСОНАЛЬНАЯ карьерная консультация. На мини-курс осталось 23 места.
10 072
TensorFlow - это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Google для создания и развёртывания моделей машинного обучения.
Это одна из самых популярных библиотек для искусственного интеллекта и машинного обучения, которая используется такими компаниями, как Airbnb, Intel и Twitter.
TensorFlow отлично подходит для построения нейронных сетей и моделей глубокого обучения, а также обладает широким спектром инструментов для построения и обучения моделей.
Как использовать TensorFlow для построения простой нейронной сети представлено на картинке.
Также у нас был часовой урок на ютубе про TensorFlow, — тык.
Ставится командой ⚙️
pip install tensorflow
Документация и примеры кода здесь
#theory // Just Python10 072
+1
rembg - это библиотека для удаления фона у любого изображения.
Работает с помощью нейронной сети.
И также является консольной утилитой.
Открыть изображение можно как массив байтов, либо через PIL.
Оба варианта rembg понимает.
А для удаления фона достаточно импортировать и вызвать метод
remove(input).
Ставится командой ⚙️ pip install rembg[gpu,cli]
Документация и примеры кода здесь.
#theory // Just Python10 072
👩💻 Всем программистам посвящается!
Вот 17 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования:
Выбирай своё направление:
👩💻 Python — t.me/python_ready
👩💻 Java — t.me/java_ready
🖥 Базы Данных & SQL — t.me/sql_ready
🤔 Хакинг & ИБ — t.me/hacking_ready
👩💻 Linux — t.me/linux_ready
👩💻 Bash & Shell — t.me/bash_ready
👩💻 Нейросети — t.me/neuro_ready
👩💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready
👩💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready
👩💻 Всё IT — t.me/it_ready
📱 GitHub — t.me/github_ready
🖼️ DevOps — t.me/devops_ready
👩💻 Frontend — t.me/frontend_ready
📱 JavaScript — t.me/javascript_ready
👩💻 Backend — t.me/backend_ready
📖 IT Книги — t.me/books_ready
🖥 Design — t.me/design_ready
📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!
10 072
Faker — полезная библиотека, которая поможет вам создавать реалистичные тестовые данные.
Независимо от того, нужны ли вам данные для тестирования, заполнения базы данных или демонстрации функционала, Faker делает процесс генерации данных простым и эффективным.
Faker предоставляет генераторы для различных типов данных, таких как имена, адреса, номера телефонов, электронные почты, даты, текст и многое другое. Это идеальное решение для тех, кто хочет ускорить процесс тестирования.
На примере выше мы написали функцию generate_fake_user, которая использует различные методы Faker, чтобы создать случайные данные для имени, электронной почты, номера телефона и адреса. Затем мы выводим полученные данные о пользователе.
Ставится командой ⚙️
pip3 install faker
Документация и примеры кода здесь :3
#theory // Just Python10 072
Мечтаете о работе из любой точки мира с высокой зарплатой, но боитесь сложностей? Тогда читайте это пост.
Мы нашли комфортную в освоении IT-профессию, с адекватным доходом и востребованностью среди работодателей на ближайшие 20 лет.
Разработчик на Python — идеальный старт!
✔️ Легче, чем Java — минимум «магии» в коде.
✔️Более востребован, чем JavaScript — 3900+ вакансий прямо сейчас.
✔️Универсальнее, чем Excel — от чат-ботов до нейросетей.
Пройдите тест за две минуты, чтобы понять, подходит ли вам профессия → получите доступ мини-курсу → соберите портфолио из сильных проектов.
👉 Сделайте первый шаг к профессии Python-разработчика — пройдите тест и заберите подборку из четырех статей для комфортного старта в подарок.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
10 072
art — модуль, который предоставляет возможности для создания ASCII-текста из обычного текста.
art позволяет превратить обычные строки в ASCII-арты, что может быть интересным способом оформления текстовых сообщений.
В примере выше мы использовали модуль art, чтобы преобразовать текст "xo_py" в ASCII-арт. Функция text2art принимает текстовую строку и возвращает ASCII-арт, который представляет собой стилизованный вариант этого текста в виде символов.
Ставится командой ⚙️ pip3 install art
Документация и примеры кода здесь :3
#theory // Just Python
10 072
cmd — встроенная библиотека для создания интерактивных командных интерфейсов.
cmd предоставляет удобные инструменты для создания интерактивных командных интерфейсов (CLI). Он позволяет создать собственную командную оболочку с поддержкой пользовательских команд, автодополнения, подсказок и истории команд, что делает взаимодействие с программой более удобным и эффективным.
Класс Cmd модуля cmd предоставляет основу для создания пользовательских командных интерфейсов. Он обрабатывает пользовательский ввод и вызывает соответствующие методы для выполнения команд. Вы можете определить собственные методы для обработки команд, а также использовать декораторы для добавления дополнительных функциональностей к командам.
В примере выше мы создаем простой командный интерфейс с помощью класса Cmd. Мы определяем две команды: hello и quit. Команда hello принимает один аргумент name и выводит приветствие с использованием аргумента. Команда quit печатает сообщение "Exiting..." и возвращает True, что приведет к выходу из командного интерфейса.
При запуске скрипта, он будет ожидать пользовательского ввода с приглашением >>>. Пользователь может ввести команды hello <имя> для приветствия или quit для выхода из интерактивной оболочки.
Подробнее тут :3
#theory // Just Python
