¡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 10 075 suscriptores, ocupando la posición 12 257 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 65 334 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 10 075 suscriptores.
Según los últimos datos del 07 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -69, 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 2.51%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.60% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 253 visualizaciones. En el primer día suele acumular 161 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 08 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.
10 075
Suscriptores
-124 horas
-167 días
-6930 días
Archivo de publicaciones
10 075
inspect добро пожаловать за кулисы
Модуль inspect пригодится вам для использования того, что происходит за кулисами в Python. Вы так же можете вызывать его методы в них же!
Снизу пригодится метод inspect.getsource() для вывода его собственного исходного кода. Еще используется метод inspect.getmodule() для вывода модуля, в котором его утвердили.
#theory // Just Python
10 075
Нужны ли декораторам аргументы?
Есть множество проблем, которые можно решить с помощью декораторов, и некоторые из них были рассмотрены в предыдущих уроках данного курса. Однако в некоторых ситуациях могут пригодиться и аргументы. Рассмотрим в качестве примера знаменитый декоратор app.route из веб-фреймворка Flask
#theory // Just Python
10 075
Пример элементарных декораторов в Python
Прежде чем мы углубимся в новую территорию, давайте рассмотрим, как работают простые декораторы из первого урока. Ниже представлен пример, введенный нами в оболочку IDLE Python. Попробуйте поэкспериментировать, запустите IDLE оболочку и введите код сами.
#theory // Just Python
10 075
Регистрация функции с помощью декораторов в Python
Самый простой тип декоратора используется для регистрации функции в качестве обработчика события. Данный шаблон очень распространен в приложениях на Python, так как он позволяет двум или более подсистемам взаимодействовать, не зная ничего друг о друге. Данный процесс известен как «несвязанный» дизайн.
#theory // Just Python
10 075
Как создавать списки в Python
Чтобы создать новый список, сначала дайте ему имя. Затем добавьте оператор присваивания (=) и пару квадратных скобок. Внутри скобок добавьте значения, которые должны содержаться в списке.
#theory // Just Python
10 075
Как индексируются списки в Python
Списки поддерживают порядок элементов.
Каждый элемент имеет собственный порядковый номер — индекс, который можно использовать для доступа к самому элементу.
Индексы в Python (и любом другом современном языке программирования) начинаются с 0 и увеличиваются для каждого элемента в списке.
#theory // Just Python
10 075
Enumerate
В традиционных языках программирования вам нужна переменная цикла для перебора различных значений контейнера. В Python это упростили: вы можете получить доступ к переменной цикла вместе со значением итерируемого объекта. Функция enumerate(x) возвращает две итерируемые переменные. Одна из них изменяется в диапазоне от 0 до len(x) - 1, а другая представляет собой элементы x.
10 075
Возвращение легенды: самый востребованный вебинар Зерокодера про Perplexity AI снова пройдёт в ноябре.
На бесплатном занятии ребята покажут, как:
– Собрать презентацию, визуал, игру и текст с помощью Perplexity;
– Экономить ресурсы, заменяя целую команду инструментов всего одним ИИ;
– Получать идеи для монетизации ИИ прямо в процессе работы;
– Настроить рабочие процессы с помощью Perplexity так, чтобы он реально ускорял решение задач.
Все участники получат готовый гайд с набором промптов, который сделает вашу работу и повседневные задачи проще и интереснее.
Бонус: в конце практикума расскажем, как получить годовую подписку Perplexity Pro бесплатно (обычная стоимость — $240).
P.S. Это специальный повтор вебинара от экспертов по Perplexity. Жмите на ссылку и успевайте зарегистрироваться!
10 075
Zip
Функция zip() позволяет создавать итерируемый объект, состоящий из кортежей. Zip принимает в качестве аргумента несколько последовательностей (m1, m2,…, mn), в результате чего создается итерируемый объект, состоящий из i кортежей. В каждом кортеже содержится по одному элементу из каждого контейнера. Таким образом, i-й кортеж представляет собой(m1i, m2i,…, mni)
10 075
Контекст функций
Язык Python допускает применение вложенных функций, в которых вы можете определить внутреннюю функцию внутри внешней. В Python есть несколько замечательных свойств, связанных со вложенными функциями.
#theory // Just Python
10 075
Контекст функций
Язык Python допускает применение вложенных функций, в которых вы можете определить внутреннюю функцию внутри внешней. В Python есть несколько замечательных свойств, связанных со вложенными функциями.
#theory // Just Python
10 075
Декораторы в Python
Декораторы — мощный инструмент в Python. Вы можете их использовать для тонкой настройки работы класса или функции. Декораторы можно считать функцией, которая применена к другой функции. Чтобы определить функцию-декоратор для декорируемой функции, используется знак @ и после него название функции. Из этого следует, что декоратор принимает в качестве аргумента функцию, которою он декорирует.
Рассмотрим функцию square_decorator(), которая в качестве аргумента принимает функцию и в результате также выдают функцию.
10 075
Пример генератора данных из библиотеки Keras
Одно из типичных применений генераторов — это использование генератора данных в библиотеке Keras. Причина, по которой он полезен, заключается в том, что мы не хотим хранить все данные в памяти, а хотим создавать их на лету, когда это необходимо в процессе обучения. Дело в том, что в Keras модель нейронной сети обучается батчами, поэтому генератор должен выдавать строго определенные пакеты данных.
#theory // Just Python
10 075
Как сделать запрос PUT
Нам часто требуется обновить существующие данные в API. Используя запрос PUT, мы можем обновить данные полностью. Это означает, что, когда мы делаем запрос PUT, он заменяет все старые данные новыми.
В запросе POST мы создали новый продукт с идентификатором 21. Давайте обновим старый продукт на новый, сделав запрос PUT к конечной точке products/<product_id>.
#theory // Just Python
10 075
⚡️ Linux и DevOps теперь в Telegram!
Ребята делают реально классный канал про IT — просто, понятно и без воды.
О Linux, DevOps, разработке, безопасности и инструментах, которые помогают работать эффективнее.
Подписывайтесь: @recura_tech
10 075
Как сделать PATCH-запрос
Иногда нам не нужно полностью заменять старые данные. Скорее мы хотим изменить только определенные поля. В этом случае мы используем запрос PATCH.
Давайте обновим категорию (category) продукта обратно с clothing (одежды) на electronic (электронику), сделав запрос PATCH к конечной точке products/<product_id>
#theory // Just Python
10 075
Как объединить словари в Python с помощью метода dict.update()
Самый очевидный путь – найти уже готовую функцию, то есть посмотреть на то, какие есть встроенные методы у словарей. Если вы исследуете класс словарей dict, вы найдете много различных методов. Один из них — метод update(), который можно использовать для «вливания» одного словаря в другой. Он нам и нужен!
#theory // Just Python
10 075
Python: универсальный язык, который не устареет.
Это язык, на котором работают стартапы, крупные корпорации и нейросети. Он одинаково востребован в России и за рубежом, а его простота позволяет войти в IT даже без опыта.
Специально для новичков команда практикующих разработчиков создала бесплатный 5-дневный мини-курс, где вы на практике познакомитесь с Python и сразу сделаете свои первые проекты — без скучной теории.
👉 Зарегистрируйтесь и получите доступ к занятиям уже завтра.
10 075
Удаление специальных символов из строки с применением метода sub из пакета re
Давайте воспользуемся функцией sub из пакета re, чтобы удалить специальные символы.
Метод sub() используется для гибкой замены одних символов другими.
#theory // Just Python
10 075
Использование изменяемых типов для аргументов, устанавливаемых по умолчанию
Распространенная проблема возникает при назначении изменяемых типов данных для аргументов по умолчанию.
Python оценивает значения по умолчанию для изменяемых типов данных только один раз, во время создания функции. Он не будет инициализировать значение по умолчанию для любого последующего вызова.
Вы можете не заметить ничего необычного, если выполняете только один вызов функции в своем коде, однако, если вы вызовете её второй раз, Python будет использовать значение по умолчанию, вычисленное во время первого вызова.
#theory // Just Python
