اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Just Python
رفتن به کانال در Telegram
🐍Простое изучение Python. Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc Канал на бирже: telega.in/c/justpython_it РКН: clck.ru/3MnbSc
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Just Python
کانال Just Python (@justpython_it) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 10 066 مشترک است و جایگاه 12 219 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 65 122 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 10 066 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 13 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -61 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -1 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 2.48% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.49% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 250 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 150 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 0 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند theory, строка, модуль, url, индекс تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“🐍Простое изучение Python.
Ссылка: @Portal_v_IT
Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc
Канал на бирже: telega.in/c/justpython_it
РКН: clck.ru/3MnbSc”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 14 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
10 066
مشترکین
-124 ساعت
-87 روز
-6130 روز
آرشیو پست ها
10 066
Хочешь освоить Python, но не знаешь где брать материалы?
🐍 Ghostly Python — уютное место для изучения Python на практике. Там вы найдёте уроки, скрипты, шпаргалки, и многое другое, что поможет вам стать уверенным разработчиком.
Неважно, новичок вы или опытный программист, — у нас всегда найдётся что-то полезное!
🔥 Заходи прямо сейчас, чтобы не потерять — Ghostly Python!
10 066
Библиотека setuptools
Библиотека
setuptools является инструментом для упрощения процесса создания, установки и распространения пакетов Python. Она используется в основном для упрощения установки и управления зависимостями Python-пакетов.
setuptools предоставляет функциональность для создания файлов setup.py, которые содержат информацию о вашем пакете, его зависимостях и других метаданных. Этот файл используется инструментами для установки пакетов, такими как pip.
#theory // Just Python10 066
⚡️После блокировки YouTube, обучающие курсы и лекции взлетели в цене в 3 раза.
Выкладываем 7834 ГБ платных курсов, книг и лекций для программистов в Telegram, находите нужный канал и подписывайтесь.
🔥МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
🖥Python: t.me/pythonl
🖥C++ t.me/cpluspluc
🎮Хакинг: t.me/linuxkalii
🖥Java: t.me/javatg
🖥C#: t.me/csharp_ci
🖥 Javascript: t.me/javascriptv
🖥Базы данных: t.me/sqlhub
🔝 Data Science: t.me/data_analysis_ml
💼 Devops: t.me/DevOPSitsec
👣 Golang: t.me/Golang_google
🖥 Linux: t.me/linuxacademiya
🧠 ИИ: https://t.me/vistehno
📚 ИТ-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy
10 066
Библиотека CVXPY
Библиотека CVXPY — это библиотека для оптимизации задач выпуклого программирования (Convex Programming) в Python. Она позволяет решать широкий спектр задач оптимизации, таких как линейное программирование, квадратичное программирование, полуопределенное программирование и другие, с использованием декларативного синтаксиса.
Чтобы начать использовать библиотеку CVXPY, вам потребуется установить её и импортировать в свой Python-скрипт или среду.
В примере на картинке мы создали две переменные
x и y, определили целевую функцию и ограничения, создали задачу оптимизации, и затем решили её с использованием метода solve(). Результаты оптимизации доступны через атрибуты value переменных.
#theory // Just Python10 066
Prophet
Prophet — это открытая библиотека для анализа и прогнозирования временных рядов, разработанная командой Facebook. Она позволяет легко выполнять прогнозирование временных рядов, включая обнаружение сезонности и праздников. Пророк обычно используется для прогнозирования временных рядов с дневной или более низкой частотой.
Это основной шаблон использования библиотеки Prophet в Python. Вы можете настроить модель, добавить информацию о праздниках и доработать прогнозы в соответствии с вашими потребностями. Prophet также предоставляет возможность учесть изменения в тренде и сезонности, а также добавить пользовательские праздники и события для улучшения точности прогнозов.
#theory // Just Python
10 066
Pandas: Основные операции с DataFrame
Фильтрация позволяет выбрать строки, которые соответствуют определенным условиям. В этом примере мы создали новый DataFrame, содержащий только те строки, в которых значение столбца Age больше 30.
Ты можешь легко добавлять новые столбцы и удалять ненужные. axis=1 указывает, что мы работаем со столбцами. Параметр inplace=True позволяет сразу сохранить изменения в DataFrame.
#theory // Just Python
10 066
Использование контекстного менеджера with с соединениями и курсорами в SQLite
Часто при работе с базами данных, особенно с SQLite, нужно вручную открывать и закрывать соединения и курсоры. Использование контекстного менеджера with помогает автоматизировать это и делает код чище.
#theory // Just Python
10 066
Использование ORM SQLAlchemy для работы с базами данных вместо "чистого" SQL
SQLAlchemy позволяет вам взаимодействовать с базами данных на уровне объектов Python, что упрощает работу и делает код более читабельным и безопасным.
SQLAlchemy делает работу с базами данных более интуитивной и удобной, что помогает избежать многих ошибок и ускорить разработку.
#theory // Just Python
10 066
str.startswith() и str.endswith()
В Python методы
str.startswith() и str.endswith() проверяют, начинается или заканчивается строка на указанную подстроку. Это удобно для работы с текстом, например, валидации данных.
#theory // Just Python10 066
Использование транзакций для повышения надежности и эффективности работы с базой данных
Когда вы выполняете несколько операций с базой данных, важно, чтобы они все завершились успешно или все отменились в случае ошибки. Это можно сделать с помощью транзакций.
Этот подход помогает сделать работу с базой данных более надежной и устойчивой к ошибкам.
#theory // Just Python
10 066
Использование пакетной обработки запросов (batch processing) для ускорения вставки данных в базу
При работе с базами данных, когда нужно вставить много данных, использование циклов с выполнением одиночных запросов может сильно замедлить процесс. Вместо этого можно воспользоваться функцией пакетной вставки данных с помощью метода executemany.
Использование пакетной обработки помогает существенно повысить производительность работы с базой данных, экономя время и ресурсы.
#theory // Just Python
10 066
⚡️ В России официально утвердили цифровую валюту
Но самое забавное — что 92% граждан не знают даже что такое биржи и криптокошелек. Не говоря уже о том, как за пару кликов сделать месячную заработную плату.
Первые, кто разберется в этом — сколотит состояние💰
Для этого достаточно читать канал Арбитраж Крипты, который откроет вам мир криптовалют и покажет, как на них зарабатывать.
Автор канала на пальцах объясняет, как покупать криптовалюту в месте «А» дешевле, а продавать в месте «Б» дороже.
«Купили → продали, купили → продали, а разницу забрали себе».
Выбор за вами: пролистать или делать по 35 000 ₽ в день, сидя на диване💥
Успейте присоединиться, скоро доступ будет закрыт: @arbitrazh
10 066
reversed()
В Python встроенная функция
reversed() возвращает итератор, который перебирает элементы последовательности в обратном порядке. Это удобно для работы с последовательностями, когда нужен обратный порядок.
#theory // Just Python10 066
Использование контекстного менеджера для автоматического управления соединением с базой данных
Часто при работе с базами данных требуется правильно открывать и закрывать соединения. Использование контекстного менеджера с конструкцией with позволяет автоматически закрывать соединение после завершения операций, даже если произошла ошибка.
Этот лайфхак помогает гарантировать, что соединение всегда корректно закрывается, улучшая безопасность и надежность кода.
#theory // Just Python
10 066
Использование executemany для массовых вставок данных
При работе с базами данных часто возникает необходимость вставить большое количество данных за один раз. Вместо того чтобы вызывать execute для каждой строки, можно использовать метод executemany, который позволит вставить несколько записей в одну операцию, что значительно ускорит процесс.
Использование executemany — это простой, но мощный способ ускорить взаимодействие с базой данных при работе с множеством записей!
#theory // Just Python
10 066
В Москве утверждены адреса домов, попавших под снос!
Финальные списки домов, которые снесут до 2032 года уже сформированы. Выбирай свой район из списка, чтобы проверить ваш дом: 👇
ЦАО: @CAO24
Патрики: @patriki
Таганский: @taganskiy
Якиманка: @yakimanka
Басманный: @basmanny
Хамовники: @khamovniki
Пресненский: @presnenskiy
Тверской и Арбат: @tverskoi
Мещанский: @meshchanskiy
Замоскворечье: @zamoskvoi
Красносельский: @krasnoselsky
СВАО: @SVAO24
Бибирево: @bibirevo
Ярославский: @uarik
Отрадное: @otradnoe
Бутырский: @butyrskiy
Бабушкинский: @babushk
Медведково: @medvedkovo
Алексеевский: @alexeevskiy
Марьина роща: @marinaroshcha
Свиблово и Ростокино: @sviblovo
Останкино и Марфино: @ostankino
Лианозово и Алтуфьево: @lianozov
САО: @SAO24
Дегунино: @degunino
Сокол и Аэропорт: @sokol
Дмитровский: @dmitrovskiy
Хорошёво и Беговой: @horoshov
Коптево и Войковский: @koptevo
Ховрино и Головинский: @hovrino
СЗАО: @SZAO24
Митино: @mitino
Тушино: @tushino
Строгино: @strogino
Хорошёво-Мнёвники: @mnevnik
Стрешнево и Щукино: @pokrovsk
ЗАО: @ZAO24
Раменки: @ramenki
Очаково: @ochakovo
Тропарёво: @troparev
Солнцево: @solntsevo
Можайский: @mojaiskiy
Дорогомилово и Фили: @fili
Кунцево и Крылатское: @kunzevo
Ново-Переделкино: @novoperedel
Проспект Вернадского: @vernadsk
ЮЗАО: @UZAO24
Зюзино: @zuzino
Бутово: @butovo
Коньково: @konkovo
Ясенево: @yasenevo
Тёплый Стан: @teplystan
Академический: @akadem
Черёмушки: @cheremushki
ЮАО: @UAO24
Бирюлёво: @birulevo
Чертаново: @chertanovo
Орехово-Борисово: @orexboris
Донской и Даниловский: @donsk
Нагатино и Нагорный: @nagarino
Царицыно и Москворечье: @tsari
Братеево и Зябликово: @brateevo
ЮВАО: @UVAO24
Лефортово: @lefor
Марьино: @marino
Люблино: @lublino
Кузьминки: @kuzminki
Рязанский: @razanskiy
Некрасовка: @nekrasov
Южнопортовый: @uznoport
Выхино-Жулебино: @vihzhel
Текстильщики, Печатники: @teksti
ВАО: @VAO24
Гольяново: @galianovo
Измайлово: @izmailovo
Сокольники: @sokolniki
Ивановское: @ivanovskoe
Косино и Вешняки: @kosino
Богородское: @bogorodskoe
Перово и Новогиреево: @perovo
Преображенское: @preobrazhensk
ТиНАО: @TiNAO24
ЗеЛАО: @ZeLAO24
Вся Москва и область: @moscow
10 066
Использование контекстного менеджера для безопасного выполнения операций с базой данных
Когда вы работаете с базой данных напрямую через модули, такие как sqlite3, важно правильно закрывать соединения и обрабатывать ошибки. Использование контекстного менеджера для работы с базой данных гарантирует, что соединение закроется корректно, даже если возникнет ошибка.м
Этот лайфхак особенно полезен при написании небольших приложений или скриптов, которые работают с базами данных!
Разъяснивший Python
10 066
Использование SQLAlchemy для упрощенного взаимодействия с базами данных
SQLAlchemy — это популярная библиотека для работы с базами данных в Python. Она обеспечивает удобный интерфейс для выполнения операций с базами данных, используя как SQL-запросы, так и ORM (Object-Relational Mapping).
Таким образом, использование SQLAlchemy может значительно упростить вашу работу с базами данных в Python!
#theory // Just Python
10 066
Pandas: Введение
pandas — это библиотека для обработки и анализа данных в Python. Она часто используется для работы с табличными данными, такими как таблицы в электронных таблицах или базы данных. Основные структуры данных в pandas — это Series и DataFrame.
Series — это одномерный массив данных, похожий на список, но с возможностью индексирования, что делает его более гибким. Series можно создать из списка, словаря или массива. Индексы могут быть заданы вручную или автоматически созданы. Здесь мы создали Series с данными [10, 20, 30, 40] и индексами ['a', 'b', 'c', 'd']. Индексы позволяют легко обращаться к элементам по меткам.
DataFrame — это двумерная структура, представляющая собой таблицу, где строки и столбцы имеют метки (индексы). DataFrame можно создать из словаря списков или массивов, а также из другой структуры данных. В данном примере мы создали DataFrame с тремя столбцами: Name, Age и Salary. pandas автоматически добавил индекс для строк.
#theory // Just Python
10 066
Использование контекстных менеджеров для работы с ресурсами
Контекстные менеджеры позволяют управлять ресурсами (например, файлами, соединениями с базами данных и т.д.) более безопасным и удобным способом, гарантируя, что ресурсы будут правильно закрыты после использования.
Использование контекстных менеджеров — это простой и эффективный способ повысить надежность и читаемость вашего кода.
#theory // Just Python
