¡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 10 068 suscriptores, ocupando la posición 12 217 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 65 138 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 10 068 suscriptores.
Según los últimos datos del 12 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -62, 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 1.50% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 251 visualizaciones. En el primer día suele acumular 151 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 13 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.
10 068
Suscriptores
-224 horas
-107 días
-6230 días
Archivo de publicaciones
10 068
Использование dataclasses для создания неизменяемых объектов
В Python 3.7 и выше можно использовать модуль
dataclasses для создания простых классов данных.
Одной из интересных возможностей является создание неизменяемых (immutable) объектов, которые не могут быть изменены после создания.
#theory // Just Python10 068
⚡ Новые каналы с вакансиями и стажировками для джунов
Друзья, мы запустили новые каналы, где публикуются все свежие вакансии и стажировки
🔺 ВАКАНСИИ
Горячие вакансии с привлекательными офферами для джуниор разработчиков, аналитиков, дизайнеров и QA-специалистов.👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺СТАЖИРОВКИ
Стажировки для начинающих специалистов в IT независимо от возраста!👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺БИГТЕХ
Вакансии и стажировки в крупнейших IT-компаниях мира: NVidia, Apple, T-банк, Яндекс, Google и т. д.👉 ПОДПИСАТЬСЯ
10 068
Декоратор для измерения времени выполнения функции в Python
В Python можно легко измерять время выполнения функций с помощью декораторов. Этот подход удобен для анализа производительности и оптимизации кода.
Декоратор оборачивает функцию и измеряет время ее выполнения, выводя результат на экран. Это позволяет легко оценить производительность различных участков кода.
Декоратор
time_it может использоваться для любых функций, без изменения их логики, что делает его удобным инструментом для анализа производительности.
#theory // Just Python10 068
Repost from Reddit
Традиционный январский розыгрыш iPhone 16 Pro Max
Для участие необходимо быть подписанным на:
• @reddit
Не забудьте нажать кнопку «Участвовать» под постом!
Итоги будут уже в понедельник, 26 января, в 20:00 по московскому времени. Победителя случайно выберет рандомайзер
Приз абсолютно бесплатно отправим победителю в зоне доставки СДЭК, платить не надо. Всем удачи!
10 068
➡️ Использование contextlib.contextmanager для создания контекстных менеджеров
Иногда бывает нужно создать собственный контекстный менеджер для управления ресурсами, такими как файлы или сетевые соединения.
✔️ В Python для этого можно использовать декоратор
contextlib.contextmanager, что делает код простым и элегантным.
Python Learning 👩💻10 068
Repost from Ты в тренде или уходи
⚡️ ИТОГИ УЖЕ ЗАВТРА. Конкурс с призами на 700 ТЫСЯЧ рублей подходит к концу. Дарим:
1. iPhone 16 2. AirPods Pro 2 3. Самый свежий Samsung на Android 4. PlayStation 5 Pro 5. Nintendo Switch 6. ПК с RTX 4060 7. AirPods Max 8. Игровая мышь Razer Viper Pro 2 9. Наушники Razer Barracuda 10. $200 на Steam— Просто подпишись на Бэкдор и Ты в тренде — Нажми кнопку «Участвую» — ВСЁ! Все призы отправим бесплатно, платить ни за что не нужно. Итоги крупнейшего конкурса 2025 года ждите 21 января 23:59
10 068
Извлечение уникальных элементов из списка с сохранением порядка
Обычно, когда нужно получить уникальные элементы из списка, используют set. Однако это нарушает порядок элементов.
Чтобы извлечь уникальные элементы, сохраняя их порядок, можно использовать следующую технику:
Используем список для обхода элементов и set, чтобы отслеживать уже встреченные элементы, избегая их дублирования.
Используем однострочный list comprehension с условием, которое добавляет элемент в результирующий список только если он ещё не был добавлен.
#theory // Just Python10 068
⚙️ Управление временем выполнения функций с помощью тайм-аутов в Python
Иногда требуется ограничить время выполнения функции, чтобы предотвратить зависание или длительное выполнение задачи.
🗣️ В Python можно использовать модуль
signal для установки тайм-аутов на выполнение кода.
Python Learning 👩💻10 068
➡️ Модификация байт-кода функции в Python с использованием модуля byteplay3
Продвинутые программисты могут использовать модификацию байт-кода для изменения поведения функции на низком уровне.
✔️ Это позволяет создавать динамические изменения в функции без её переписывания на уровне исходного кода. В Python можно использовать модуль byteplay3 для работы с байт-кодом.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
10 068
❤️ 2000 бонусных рублей + сертификат на 1500₽ в OZON за выпуск бесплатной кредитной карты от Банка Уралсиб
Уралсиб запустил щедрую акцию 2в1:
1. Все, кто оформит кредитную карту «120 дней» по ссылке — получат сертификат на 1500₽ в OZON.
2. За любые покупки на сумму от 5000₽ в первые 30 дней банк вернет 2000 бонусов (1 бонус = 1 рублю)
Кстати, по карте еще доступны: вечное бесплатное обслуживание, 120 дней льготного периода, кредитный лимит до 1.5 млн и снятие наличных без комиссии.
⌛ Поторопитесь принять участие, пока все сертификаты не разобрали — оформить карту.
10 068
Использование генераторов для создания бесконечных последовательностей в Python
Генераторы в Python позволяют создавать ленивые последовательности, которые вычисляются по мере необходимости.
Это мощный инструмент для работы с большими или даже бесконечными данными, поскольку генераторы экономят память и ресурсы. Один из интересных и необычных способов использования генераторов — создание бесконечных последовательностей.
#theory // Just Python
10 068
Декоратор для кэширования результатов функций с учетом аргументов
Иногда необходимо кэшировать результаты функции для повышения производительности, особенно если функция выполняет тяжелые вычисления или обращения к внешним ресурсам.
Данный декоратор кэширует результаты функции в зависимости от переданных аргументов, что делает его гибким и эффективным.
#theory // Just Python
10 068
⚙️ Ленивая инициализация свойств с помощью дескрипторов
➡️ Дескрипторы в Python позволяют управлять доступом к атрибутам объекта.
🗣️ С их помощью можно реализовать ленивую инициализацию свойств, что особенно полезно для дорогостоящих операций, которые нужно выполнять только при первом обращении к свойствуPython Learning 👩💻
10 068
Декоратор для автоматического кэширования результатов функций
Кэширование — это техника, которая позволяет значительно улучшить производительность, сохраняя результаты вызовов функций и возвращая кэшированные результаты для одинаковых входных данных.
В Python можно создать декоратор, который автоматически кэширует результаты функций.
#theory // Just Python
10 068
Декорируем функции
Декоратор – это обертка вокруг функции, которая определенным образом изменяет ее поведение. Существуют варианты использования декораторов, и вы, возможно, уже применяли их раньше при работе с такими фреймворками, как Flask.
def print_argument(func):
def wrapper(the_number):
print("Argument for",
func.__name__,
"is", the_number)
return func(the_number)
return wrapper
@print_argument
def add_one(x):
return x + 1
print(add_one(1))print_argument мы определяем функцию-обертку. Она выводит аргумент и имя вызываемой функции, выполняет фактическую функцию и возвращает ее результат, как если бы функция вызывалась «обычно».
С помощью @print_argument мы применяем наш декоратор к функции. Декоратор может быть повторно использован и для других функций.
Argument for add_one is 1
210 068
Обязательные аргументы
Для принудительного использования аргументов ставьте символ звездочки (
*) перед ними, заставляя все аргументы стать ключевыми.
#theory // Just Python10 068
Классы данных
Начиная с версии 3.7, Python поставляется с классами данных. У них есть несколько преимуществ по сравнению с обычными классами или другими альтернативами:
• возврат нескольких значений или словарей;
• класс данных требует минимального количества кода;
• возможность сравнения классов данных;
• возможность распечатать класс данных для отладки при помощи repr;
• снижение вероятности ошибок в связи с требованием класса данных type hints.
#theory // Just Python10 068
Repost from 4ch
ИТОГИ УЖЕ ЗАВТРА. Успей забрать свой приз:
• Игровой ПК с RTX 4060 • iPhone 16 • Apple AirPods Max 2 • PlayStation 5 Pro • Стайлер Dyson • Apple Watch Ultra 2— Выбери любой подарок — Подпишись на 4ch и Клиент всегда прав — Нажми кнопку "Участвовать" Победителя выберем 17 января в 23:59. Всем удачи!
10 068
➡️ PyYAML
YAML означает «YAML — не язык разметки» («YAML Ain’t Markup Language»). Это язык форматирования данных, являющийся надмножеством JSON.
🗣️ В отличие от JSON, YAML может хранить более сложные объекты и ссылаться на собственные элементы. Также там можно писать комментарии, что делает YAML подходящим для конфигурационных файлов.✔️ Модуль PyYAML позволяет использовать YAML в Python. PyYAML позволяет хранить любые Python-объекты и экземпляры любых пользовательских классов. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩💻
10 068
Многоточие в Python
Многоточие Python – это последовательность из трех точек, часто используемая в естественных языках. Но чего вы, возможно, не знаете – это еще и валидный объект в Python:
>>> ...
Ellipsispython
def my_awesome_func():
...