ru
Feedback
Just Python

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
Нейролента: IT и ТехнологииСеть:Нейролента: IT и ТехнологииРоссия65 180Технологии и приложения12 221

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Just Python

Канал Just Python (@justpython_it) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 10 070 подписчиков, занимая 12 221 место в категории Технологии и приложения и 65 180 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 10 070 подписчиков.

Согласно последним данным от 11 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -60, а за последние 24 часа — -1, 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 1.53% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 251 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 154 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 12 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.

10 070
Подписчики
-124 часа
-117 дней
-6030 день
Архив постов
Just Python
Just Python
10 070
NumPy, часть 2: базовые операции над массивами Математические операции над массивами выполняются поэлементно. Создается новый
NumPy, часть 2: базовые операции над массивами Математические операции над массивами выполняются поэлементно. Создается новый массив, который заполняется результатами действия оператора. Для этого, естественно, массивы должны быть одинаковых размеров. #theory // Just Python

Just Python
Just Python
10 070
ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ мемы для программистов ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ ᅠᅠᅠᅠᅠᅠ

Just Python
Just Python
10 070
NumPy NumPy — это библиотека языка Python, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библ
NumPy NumPy — это библиотека языка Python, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых (и очень быстрых) математических функций для операций с этими массивами. Основным объектом NumPy является однородный многомерный массив (в numpy называется numpy.ndarray). Это многомерный массив элементов (обычно чисел), одного типа. #theory // Just Python

Just Python
Just Python
10 070
NumPy NumPy — это библиотека языка Python, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библ
NumPy NumPy — это библиотека языка Python, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых (и очень быстрых) математических функций для операций с этими массивами. Основным объектом NumPy является однородный многомерный массив (в numpy называется numpy.ndarray). Это многомерный массив элементов (обычно чисел), одного типа.

Just Python
Just Python
10 070
👾 Этичный Хакер — канал, где вас научат хакингу с нуля. ➖Взламываем Android-устройство с помощью Metasploit ➖Отключение каме

Just Python
Just Python
10 070
str.zfill str.zfill дополняет строку нулями слева до заданной длины. Это полезно для форматирования чисел с фиксированной шир
str.zfill str.zfill дополняет строку нулями слева до заданной длины. Это полезно для форматирования чисел с фиксированной шириной, например, в номерах счетов или индексах. #theory // Just Python

Just Python
Just Python
10 070
Как округлить число до нужного знака после запятой? Новички часто пытаются округлять числа вручную или с помощью форматирован
Как округлить число до нужного знака после запятой? Новички часто пытаются округлять числа вручную или с помощью форматирования строк. Однако в Python есть встроенная функция round(), которая делает это просто и понятно. Функция round(число, знаки) округляет число до указанного количества знаков после запятой. Если не указывать второй аргумент — округлит до целого. Удобно для вывода результатов вычислений, цен или процентов. Итог: round(x, n) — округление числа x до n знаков после запятой. Без второго аргумента округляет до целого. Полезно при работе с деньгами, метриками и графиками. #theory // Just Python

Just Python
Just Python
10 070
NumPy: concatenate Функция numpy.concatenate() используется для объединения массивов вдоль существующих осей. Это позволяет о
NumPy: concatenate Функция numpy.concatenate() используется для объединения массивов вдоль существующих осей. Это позволяет объединять несколько массивов NumPy в один массив. Мы передаем последовательность массивов, которые хотим объединить, в функцию concatenate() вместе с осью. Если ось не передана явно, она принимается за 0. #theory // Just Python

Just Python
Just Python
10 070
Годная реклама стала такой редкостью, что ей посвятили канал Наконец-то, блин, нормальная реклама — клииик
Годная реклама стала такой редкостью, что ей посвятили канал Наконец-то, блин, нормальная реклама — клииик

Just Python
Just Python
10 070
Cartopy Cartopy — это Python-библиотека, предназначенная для создания карт и обработки геопространственных данных. Она постро
Cartopy Cartopy — это Python-библиотека, предназначенная для создания карт и обработки геопространственных данных. Она построена на базе Matplotlib и обладает широким набором функций для создания профессиональных карт. #theory // Just Python

Just Python
Just Python
10 070
Как проверить, содержится ли подстрока в строке? Новички нередко используют громоздкие конструкции или циклы, чтобы проверить
Как проверить, содержится ли подстрока в строке? Новички нередко используют громоздкие конструкции или циклы, чтобы проверить, встречается ли слово или символ в строке. Но Python позволяет делать это очень просто — с помощью ключевого слова in. Оператор in возвращает True, если подстрока найдена в строке, и False — если нет. Это лаконично, читаемо и Python-идиоматично. Итог: in — простой способ проверить наличие подстроки. Удобно использовать в условиях (if) и циклах. Повышает читаемость кода и сокращает количество строк. #theory // Just Python

Just Python
Just Python
10 070
⚡️В Мире признали арбитраж криптовалют самой прибыльной профессией среди граждан Новички в этой сфере получают около 138.000
⚡️В Мире признали арбитраж криптовалют самой прибыльной профессией среди граждан Новички в этой сфере получают около 138.000 рублей, тогда как пробивные ребята с опытом от 2-3 месяцев доходят до полумиллиона рублей в месяц. В телеграме даже появился канал, где этой профессии обучают абсолютно бесплатно – Арбитраж Криптовалют Там так понятно объясняют, что такое арбитражные связки, спреды и ликвидность, что через неделю даже чайник заработает свою первую $1000. Успейте присоединиться, пока об этой нише не узнали миллионы: https://t.me/+5Im28oziNQY0MWRl

Just Python
Just Python
10 070
Пример использования all all проверяет все элементы итерируемого объекта и возвращает True, только если все элементы — истинн
Пример использования all all проверяет все элементы итерируемого объекта и возвращает True, только если все элементы — истинные (truthy). Если хотя бы один элемент ложный (False, 0, None, пустая строка или список) — результат будет False. Это полезно для проверки условий сразу на всех элементах без написания циклов. Пример использования all. #theory // Just Python

Just Python
Just Python
10 070
Как замерить время выполнения кода в Python? Когда нужно понять, насколько быстро работает фрагмент кода, новички часто испол
Как замерить время выполнения кода в Python? Когда нужно понять, насколько быстро работает фрагмент кода, новички часто используют сторонние инструменты или пробуют измерять время "на глаз". Но в Python есть простой и встроенный способ — модуль time. С помощью time.time() можно зафиксировать время до и после выполнения кода, а затем вычесть одно из другого. Это особенно полезно при оптимизации производительности. Итог: + Используем time.time() для измерения скорости. + Удобно для профилирования и отладки. + Легко встроить в любой проект. #theory // Just Python

Just Python
Just Python
10 070
any any возвращает True, если хотя бы один элемент итерируемого объекта является истинным. Это полезно для быстрых проверок у
any any возвращает True, если хотя бы один элемент итерируемого объекта является истинным. Это полезно для быстрых проверок условий в коллекциях. #theory // Just Python

Just Python
Just Python
10 070
Как удобно отформатировать строку с переменными? Новички часто используют конкатенацию (+) для вставки переменных в строки. Э
Как удобно отформатировать строку с переменными? Новички часто используют конкатенацию (+) для вставки переменных в строки. Это может быть неудобно и плохо читаемо. Вместо этого лучше использовать f-строки — современный и лаконичный способ форматирования строк в Python! F-строки (или форматированные строки) позволяют вставлять переменные прямо внутрь строки с помощью фигурных скобок {}. Это и быстрее, и чище! Итог: F-строки — самый читаемый и удобный способ форматирования. Позволяют вставлять выражения прямо в строку. Работают с любой версией Python 3.6+. #theory // Just Python

Just Python
Just Python
10 070
Ridge и Lasso Иногда простая линейная регрессия начинает чудить: переобучается, даёт нестабильные коэффициенты, особенно если
Ridge и Lasso Иногда простая линейная регрессия начинает чудить: переобучается, даёт нестабильные коэффициенты, особенно если в данных много признаков или они между собой похожи. Это называется мультиколлинеарность, и лечится оно регуляризацией — техникой, которая добавляет “штраф” за слишком сложную модель. В линейной регрессии это реализуется через Ridge (L2-регуляризация) и Lasso (L1-регуляризация). Ridge-регрессия добавляет к ошибке сумму квадратов коэффициентов. В результате модель получает штраф за то, что “раздувает” веса. Чем больше alpha, тем сильнее сжимаются веса. Маленькое значение — почти обычная линейная регрессия, большое — всё приближается к нулям. Lasso-регрессия штрафует за модули коэффициентов. То есть она не просто сжимает веса, а может вообще сделать некоторые из них равными нулю. Это превращает Lasso в инструмент для отбора признаков: она как бы говорит «этот признак не важен — выкину его сам». Разъяснивший Python

Just Python
Just Python
10 070
Метод re.sub re.sub заменяет все вхождения шаблона в строке на указанное значение. Это полезно для очистки и нормализации тек
Метод re.sub re.sub заменяет все вхождения шаблона в строке на указанное значение. Это полезно для очистки и нормализации текста. #theory // Just Python

Just Python
Just Python
10 070
Colorama — библиотека, позволяющая работать с цветом вывода в консоль. С её помощью можно выводить цветной текст, выставлять
Colorama — библиотека, позволяющая работать с цветом вывода в консоль. С её помощью можно выводить цветной текст, выставлять цвет фона, и даже смешивать эти режимы. Colorama также может менять текст на жирный и на тусклый. Всё это показано на скрине выше. Работает на всех операционках. В том числе адекватно отображается в классической командной строке Windows. Использовать очень просто. Ставится командой pip install colorama Документация и примеры кода здесь Код из скриншота здесь #theory // Just Python

Just Python
Just Python
10 070
Начни изучать Python на бесплатном пятидневном курсе и уже через 6 месяцев претендуй на заработную плату 90 000₽+ Хотите войт
Начни изучать Python на бесплатном пятидневном курсе и уже через 6 месяцев претендуй на заработную плату 90 000₽+ Хотите войти в IT, но не знаете, с чего начать? Python — лучший выбор для новичков, и вот почему: — Простой синтаксис — легче учиться, чем на Java или C++. — Востребованность — используют в Google, Netflix, NASA и стартапах. — Универсальность — веб, анализ данных, AI, автоматизация. Skillbox запустил бесплатный 5-дневный мини-курс, на котором вы поработаете с настоящим кодом на реальных задачах. А также получите карьерную консультацию — эксперты помогут определить ваши сильные стороны и выбрать направление в программировании. Из 100 участников мини-курса 43% записываются на полное обучение — потому что после 5 дней уже видят свой прогресс. Не упустите шанс начать с нуля и с поддержкой экспертов по ссылке.