Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Just Python
Открыть в Telegram
🐍Простое изучение Python. Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc Канал на бирже: telega.in/c/justpython_it РКН: clck.ru/3MnbSc
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Just Python
Канал Just Python (@justpython_it) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 10 072 подписчиков, занимая 12 232 место в категории Технологии и приложения и 65 233 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 10 072 подписчиков.
Согласно последним данным от 10 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -65, а за последние 24 часа — -2, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.49%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.57% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 251 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 158 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 0.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как theory, строка, модуль, url, индекс.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“🐍Простое изучение Python.
Ссылка: @Portal_v_IT
Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc
Канал на бирже: telega.in/c/justpython_it
РКН: clck.ru/3MnbSc”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 11 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
10 072
Подписчики
-224 часа
-117 дней
-6530 день
Архив постов
10 072
collections — встроенный модуль, который предоставляет удобные и эффективные инструменты для обработки и работы с различными типами данных.
collections включает в себя специализированные контейнеры, которые расширяют функциональность встроенных типов данных и позволяют более эффективно решать различные задачи.
Недавно мы показывали некоторые классы из модуля collections, однако про сам модуль не рассказали.
Подробнее тут :3
#theory // Just Python
10 072
+4
Найден годный конспект по LLM на русском языке
Авторы реально постарались, потому что раскрыто буквально все, что нужно, чтобы понять принцип работы современных моделей. Что внутри, если кратко:
– Необходимая математика: линал и матанализ на пальцах
– Все про механизм внимания и трансформеры
– Детальное объяснение процесса предобучения
– RL – с нуля до обучения ризонинг-моделей типа o3
– И даже полноценный гайд по тому, как самостоятельно зафайнтюнить модель.
Все – в иллюстрациях, схемах и интуитивно понятных примерах. Для наглядности прикладываю несколько страниц.
Забрать полную pdf-версию абсолютно бесплатно можно здесь
10 072
Counter — класс из модуля collections, предоставляющий удобный способ подсчета элементов в коллекции.
Counter позволяет быстро и легко определить количество вхождений каждого элемента в списке, строке или любой другой итерируемой коллекции. Этот класс имеет множество полезных методов для работы с подсчетом элементов и позволяет легко решать различные задачи, связанные с анализом данных.
#theory // Just Python
10 072
captcha — модуль, который представляет собой защитный механизм, используемый для определения, является ли пользователь человеком или ботом
В реальных проектах, вместо сохранения на диск, captcha обычно передается напрямую и отображается пользователю. Для этого у captcha есть метод tobytes()
Таким образом, использование модуля captcha позволяет легко реализовать защиту от ботов, требуя от пользователей выполнить простую задачу, но при этом значительно затрудняя автоматизированные атаки и спам.
Ставится командой ⚙️
pip3 install captcha
Документация и примеры кода здесь :3
#theory // Just Python10 072
🔥Data Science — ваш билет в топ-10% IT по зарплатам. Но как войти без ошибок?
Сегодня даже средний бизнес не может обойтись без Data Science — прогнозирование, автоматизация решений, работа с нейросетями. Но чем крупнее компания, тем выше требования... и зарплаты.
Skillfactory запускает бесплатный 3-дневный мини-курс, где вы погрузитесь в реальную работу дата-сайентиста. Вот что вас ждёт:
☑️ День 1: Вы сразу пишете код на Python — не теория, а разбор реального датасета.
☑️ День 2: Строите ML-модель для прогнозирования — такую же, как используют в Сбере и Яндекс.
☑️ День 3: Разбираете ваш персональный сценарий в DS: анализ, ML или инженерия?
Запускайте курс.
🎁 После мини-курса у вас будет 3 проекта в портфолио, и вы получите в подарок: "Гайд «25 нейросетей для работы» (включая ChatGPT и Midjourney)". А также скидку 45% на полный курс, переходите по ссылке и научитесь ТОП-профессии будущего.
10 072
pynacl — библиотека, обеспечивающая простой и безопасный доступ к криптографическим функциям, основанным на библиотеке Networking and Cryptography (NaCl).
pynacl предоставляет надежные инструменты для решения задач, связанных с криптографией, такие как шифрование, подпись сообщений, хэширование и генерация случайных чисел. Она обеспечивает высокий уровень безопасности и надежности, что делает ее идеальным выбором для приложений, требующих защиты данных и обеспечения целостности информации.
На примере выше у нас есть два скрипта: один для шифрования сообщения, а другой для его расшифровки. Используя pynacl, мы можем безопасно передать зашифрованное сообщение от отправителя к получателю.
#theory // Just Python
10 072
argparse — модуль обработки аргументов командной строки
argparse является частью стандартной библиотеки и предоставляет удобный способ обработки аргументов, переданных через командную строку. Он позволяет создавать гибкие интерфейсы командной строки с опциями, флагами и аргументами, что делает написание скриптов и приложений более удобным и управляемым.
В примере выше функция main() определяет два аргумента: username и age, а также добавляет описание для них. Затем, когда скрипт запускается, argparse обрабатывает переданные аргументы командной строки и передает их в функцию greet_user(). Функция greet_user() форматирует приветствие с указанием имени пользователя и его возраста, а затем выводит результат в консоль.
Подробнее здесь :3
#theory // Just Python
10 072
namedtuple — удобная структура данных модуля collections.
namedtuple предоставляет именованные поля, аналогичные полям класса, но без необходимости создавать собственный класс. Она является частью стандартного модуля collections и предоставляет простой способ создания неизменяемых объектов, подобных кортежам, но с возможностью обращаться к полям по именам.
В примере выше мы определяем структуру данных Point с помощью namedtuple, которая имеет два именованных поля - x и y. Затем мы создаем объект point типа Point с указанными значениями координат. Благодаря Namedtuple, у нас есть доступ к полям объекта по именам, что делает код более читаемым и понятным.
#theory // Just Python
10 072
Узнай подходящую тебе карьеру за 5 минут.
Онлайн-школа участник проекта "Сколково" создала уникальный инструмент профориентации, который раскроет ваш потенциал. Простой тест с вариантами ответа, менее чем из 20 вопросов.
В конечный результат вошли только самые востребованные профессии для 2025 года, большинство специальностей из сферы IT и Дизайна, именно в них на сегодня наибольшие доходы.
Переходите по специальной ссылке, получите карьерную консультацию в подарок, и разберите индивидуально ваш комфортный переход в новую профессию.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
10 072
ffmpeg — это свободное и открытое программное обеспечение, предоставляющее набор инструментов для записи, преобразования и манипулирования аудио и видео файлами.
С помощью ffmpeg вы можете выполнять различные операции над аудио и видео файлами, такие как конвертация форматов, изменение разрешения, наложение фильтров, обрезка, склеивание и многое другое. Благодаря своей гибкости и мощности, ffmpeg является популярным выбором для разработчиков, работающих с мультимедиа
В примере выше мы используем модуль subprocess для вызова команды ffmpeg из Python. Мы указываем входной файл input.mp4 и желаемый выходной файл output.avi. После этого мы создаем команду ffmpeg и передаем ее в subprocess.call().
Таким образом, при выполнении этого кода ffmpeg сконвертирует входной видеофайл input.mp4 в формат AVI и сохранит его как output.avi.
Подробнее тут :3
#theory // Just Python
10 072
range() — встроенная функция, которая создает последовательность чисел в заданном диапазоне.
range() используется для создания последовательности чисел. Она принимает три параметра: начальное значение(по умолчанию 0), конечное значение и шаг(по умолчанию 1). При вызове функции range() она возвращает объект типа range, который можно использовать в циклах или для создания списков.
В примере выше мы используем функцию range() для создания последовательности чисел от 1 до 10 с шагом 2. Цикл for проходит по каждому элементу этой последовательности и выводит его значение.
Подробнее тут :3
#theory // Just Python
10 072
dataclasses — это модуль в стандартной библиотеке, предназначенный для упрощения создания классов данных.
Он предоставляет декоратор и набор инструментов, которые автоматически генерируют основные методы класса, такие как
__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 :3
#theory // Just Python10 072
Тестирование: быстрый старт в IT за 0₽
Зарплата начинающего Тестировщика от 80 000₽. Он проверяет работу сайтов, мобильных приложений и ищет в них ошибки. От тестировщика во многом зависит качество итогового продукта, поэтому спрос на данных специалистов растёт.
Прямо сейчас Skillbox отдает пятидневный курс по тестированию бесплатно.
Переходите по ссылке и участвуйте в тест-драйве профессии. Акция продлится до 19 мая: https://go.redav.online/3ce9ac7270bf9c50?erid=2VfnxxcSezk&m=1
10 072
NLTK — библиотека для обработки естественного языка
NLTK предоставляет набор инструментов и ресурсов для обработки текстовых данных, анализа и извлечения информации, классификации текстов, работы с корпусами текстов и многое другое. NLTK содержит множество модулей и методов, которые облегчают процесс обработки текста и создания приложений в области обработки естественного языка.
В примере выше мы:
Загружаем корпус текста, который включает ресурсы для токенизации и удаления стоп-слов
Токенизируем текст, разделяя его на отдельные слова и знаки препинания
Удаляем стоп-слова, то есть слова, которые обычно не несут смысловой нагрузки
Производим частотный анализ, чтобы определить самые часто встречающиеся слова в тексте
Ставится командой ⚙️
pip3 install nltk
Документация и примеры кода здесь :3
#theory // Just Python10 072
В России можно посещать бесплатные IT-мероприятия хоть каждый день: как оффлайн, так и онлайн.
Чтобы не пропустить полезные — сохраните канал @FreeItEvent.
Анонсы вебинаров, хакатонов, конференций, мастер-классов и других событий в IT. Ивенты от гигантов индустрии и лучших специалистов по кодингу.
Всё публикуют здесь.
10 072
schedule — простая библиотека для планирования и автоматизации задач.
schedule позволяет создавать задачи, которые выполняются в заданное время или с определенной периодичностью. Библиотека довольно проста, что делает её идеальным инструментом для различных сценариев автоматизации, таких как регулярное выполнение задач, планирование резервного копирования данных или отправка регулярных уведомлений.
В примере выше мы создаем задачу, которая будет выполняться каждую минуту. Функция job определяет действия, которые будут выполняться при каждом запуске задачи. В данном случае, она просто выводит сообщение "...---...". После создания задачи, мы запускаем бесконечный цикл, в котором вызываем метод schedule.run_pending(), который проверяет, есть ли запланированные задачи для выполнения.
Ставится командой ⚙️
pip3 install schedule
Документация и примеры кода здесь :3
#theory // Just Python10 072
Как вернуть нескольких значений из функции?
Знаете ли вы, что можно осуществлять возврат нескольких значений из функции? Вот как это сделать.
#theory // Just Python
10 072
logging — универсальный инструмент для логирования.
Logging является встроенным модулем, предназначенным для записи информации о работе программы. Он предоставляет гибкий и мощный инструментарий для управления записью сообщений различных уровней.
Модуль logging также предоставляет возможность настройки записи в файлы, отправки записей на удаленные серверы и применения различных фильтров и обработчиков.
Подробнее про logging тут :3
#theory // Just Python
10 072
Уже шестой день подряд крипторынок в зелёной зоне.
Альткоины летят, капитал заходит, и каждый день приносит новые иксы тем, кто давно в теме.
Вот просто вспомните:
2020 год — 100 $ в DOGE превратились в 12 300 $
2023 год — 100 $ в PEPE дали 18 700 $
2025 год — ❓
Все прогнозы в 2025 - только в канале Omen Trading:
- где заходят фонды
- где скапливаются ордера
- и где начинается рост, который потом называют пампом
Просто наблюдение + немного понимания + правильный источник, который говорит, куда смотреть .
Большинство до сих пор ждёт «идеального момента» , пока толковые хватаются за возможность урвать свой лакомый в период золотой лихорадки в крипте .
Подписаться на канал: https://t.me/+BBW8PugwWhU4ZGM0
10 072
sanic — легкий и быстрый фреймворк для создания веб-приложений.
Sanic разработан с учетом высокой производительности и асинхронности. Он базируется(based) на асинхронной библиотеке asyncio. Это особенно полезно для создания масштабируемых веб-приложений, способных обрабатывать большое количество запросов одновременно.
Sanic предлагает простой и понятный синтаксис, вдохновленный фреймворком Flask, что делает его легким в освоении даже для новичков. Он также поддерживает весь набор функций и возможностей, необходимых для создания полноценных веб-приложений, таких как маршрутизация запросов, шаблонизация, обработка форм, авторизация и многое другое.
Думаю, пример выше понятен :)
Ставится командой ⚙️
pip3 install sanic
Документация и примеры кода здесь :3
#theory // Just Python