Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Just Python
Kanalga Telegram’da o‘tish
🐍Простое изучение Python. Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc Канал на бирже: telega.in/c/justpython_it РКН: clck.ru/3MnbSc
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Just Python analitikasi
Just Python (@justpython_it) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 10 079 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 12 222-o'rinni va Rossiya mintaqasida 65 244-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 10 079 obunachiga ega bo‘ldi.
04 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -66 ga, so‘nggi 24 soatda esa -1 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 2.58% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 1.63% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 260 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 164 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 0 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent theory, строка, модуль, url, индекс kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“🐍Простое изучение Python.
Ссылка: @Portal_v_IT
Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc
Канал на бирже: telega.in/c/justpython_it
РКН: clck.ru/3MnbSc”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 05 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
10 079
Obunachilar
-124 soatlar
-137 kunlar
-6630 kunlar
Postlar arxiv
10 078
Декораторы 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.
#theory // Just Python & Max
10 078
IP-адрес
Вы можете менять IP-адрес каждые несколько секунд или для каждого запроса. Целевой сервер не может идентифицировать ваши запросы и не блокирует эти IP-адреса. Вы можете создать огромный список прокси и выбирать по одному для каждого запроса случайным образом. Или используйте вращающийся прокси, который сделает это за вас. После этого изменения шансы на правильную работу скрапера резко возрастают.
#theory // Just Python & Max
10 078
![Удаление элемента списка во время итерации (ч.2) Почему вывод такой[2, 4]? Итерация списка выполняется индекс за индексом, и](data:image/jpeg;base64,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)
Удаление элемента списка во время итерации (ч.2)
Почему вывод такой[2, 4]?
Итерация списка выполняется индекс за индексом, и когда мы удаляем 1 из list_2 или list_4, содержимое списков теперь [2, 3, 4]. Остальные элементы сдвинуты вниз, т.Е. 2 находятся с индексом 0, а 3 - с индексом 1. Поскольку следующая итерация будет смотреть на индекс 1 (который является 3), 2 он полностью пропускается. Аналогичная вещь произойдет с каждым альтернативным элементом в последовательности списков.
Обратитесь к этому потоку StackOverflow, объясняющему пример
Смотрите также этот приятный поток StackOverflow для аналогичного примера, связанного со словарями в Python.
#theory // Just Python & Max
10 078
Удаление элемента списка во время итерации (ч.1)
Никогда не стоит менять объект, над которым вы выполняете итерацию. Правильный способ сделать это - выполнить итерацию по копии объекта вместо этого, и list_3[:] делает именно это.
Разница между del, remove и pop:
del var_name просто удаляет привязку var_name из локального или глобального пространства имен (вот почему list_1 это не влияет).
remove удаляет первое совпадающее значение, а не конкретный индекс, повышает ValueError, если значение не найдено.
pop удаляет элемент с определенным индексом и возвращает его, поднимает, IndexError если указан недопустимый индекс.
#theory // Just Python & Max
10 078
Переменная вне области видимости (ч.3)
Чтобы изменить переменную внешней области a в another_inner_func, используйте nonlocal ключевое слово. Нелокальный оператор используется для ссылки на переменные, определенные в ближайшей внешней (исключая глобальную) области видимости.
Ключевые слова global и nonlocal говорят интерпретатору python не объявлять новые переменные и искать их в соответствующих внешних областях.
Прочтите это короткое, но потрясающее руководство, чтобы узнать больше о том, как работают пространства имен и разрешение области видимости в Python.
#theory // Just Python & Max
10 078
Переменная вне области видимости (ч.2)
Чтобы изменить переменную внешней области a в another_func, мы должны использовать global ключевое слово.
В another_closure_func, a становится локальным для области another_inner_func, но он не был инициализирован ранее в той же области, поэтому выдает ошибку.
#theory // Just Python & Max
10 078
Переменная вне области видимости (ч.1)
Когда вы присваиваете переменной в области видимости, она становится локальной для этой области. Таким образом, a становится локальным для области another_func, но он не был инициализирован ранее в той же области, что выдает ошибку.
#theory // Just Python & Max
10 078
Упрямая del операция (ч.2)
Во втором фрагменте вывода del() не был вызван, потому что предыдущий оператор (>>> y) в интерактивном интерпретаторе создал другую ссылку на тот же объект (в частности, на _ магическую переменную, которая ссылается на результирующее значение последнего не None выражения в REPL), таким образом предотвращая достижение нулевого значения количества ссылок при del y обнаружении.
Вызов globals (или, на самом деле, выполнение чего-либо, что не будет иметь None результата) заставил _ ссылаться на новый результат, отбрасывая существующую ссылку. Теперь количество ссылок достигло 0, и мы видим, что "Удалено!" печатается (наконец-то!).
#theory // Just Python & Max
10 078
Упрямая del операция (ч.1)
Фух, наконец-то удалил. Возможно, вы уже догадались, что спасло del от вызова при нашей первой попытке удаления x.
del x напрямую не вызывает x.del().
При del x обнаружении Python удаляет имя x из текущей области видимости и уменьшает на 1 количество ссылок на объект, на который x ссылается. del() вызывается только тогда, когда количество ссылок на объект достигает нуля.
#theory // Just Python & Max
10 078
Превышен лимит на преобразование целых строк
Этот вызов int() отлично работает в Python 3.10.6 и вызывает ошибку ValueError в Python 3.10.8. Обратите внимание, что Python все еще может работать с большими целыми числами. Ошибка возникает только при преобразовании между целыми числами и строками.
К счастью, вы можете увеличить предел допустимого количества цифр, когда ожидаете, что операция превысит его. Для этого вы можете использовать один из следующих:
Флаг командной строки -X int_max_str_digits
Функция set_int_max_str_digits() из модуля sys
Переменная среды PYTHONINTMAXSTRDIGITS
#theory // Just Python & Max
10 078
Давайте посмотрим, сможете ли вы догадаться об этом? (ч.2)
Теперь мы устанавливаем ключ 5 в словаре на кортеж, ({}, 5) создающий циклическую ссылку ({...} в выходных данных ссылается на тот же объект, на который a уже ссылается). Другим более простым примером циклической ссылки может быть.
Аналогично обстоит дело в нашем примере (a[b][0] это тот же объект, что и a)
#theory // Just Python & Max
10 078
Давайте посмотрим, сможете ли вы догадаться об этом? (ч.1)
Согласно справочнику по языку Python, операторы присваивания имеют вид
(target_list "=")+ (expression_list | yield_expression)Оператор присваивания вычисляет список выражений (помните, что это может быть одно выражение или список, разделенный запятыми, последний выдает кортеж) и присваивает отдельный результирующий объект каждому из целевых списков слева направо. + In (target_list "=")+ означает, что может быть один или более целевых списков. В данном случае целевыми списками являются a, b и a[b] (обратите внимание, что список выражений равен ровно одному, что в нашем случае и есть {}, 5). После вычисления списка выражений его значение распаковывается в целевые списки слева направо. Итак, в нашем случае сначала {}, 5 кортеж распаковывается в a, b, и теперь у нас есть a = {} и b = 5. a теперь присвоен {}, который является изменяемым объектом. #theory // Just Python & Max
10 078
Таинственное преобразование типа ключа (ч.2)
Поскольку оба объекта имеют одинаковое значение и равны, они представлены одним и тем же ключом в словаре.
Для желаемого поведения мы можем переопределить eq метод в SomeClass
#theory // Just Python & Max
10 078
Таинственное преобразование типа ключа (ч.1)
И объект, s и строка "s" имеют одинаковое значение, потому что SomeClass наследуют hash метод str класса.
SomeClass("s") == "s" вычисляется как, True потому что SomeClass также наследует eq метод от str класса.
#theory // Just Python & Max
10 078
Исчезающая переменная из внешней области (ч.2)
Эти предложения не ограничены в Python. Все в примере присутствует в той же области видимости, а переменная e была удалена из-за выполнения except предложения. То же самое не относится к функциям, которые имеют свои отдельные внутренние области.
В Python 2.x имя переменной e присваивается Exception() экземпляру, поэтому при попытке печати ничего не выводится.
#theory // Just Python & Max
10 078
Исчезающая переменная из внешней области (ч.1)
Когда исключение было назначено с использованием as target, оно очищается в конце except предложения.
Это означает, что исключению должно быть присвоено другое имя, чтобы иметь возможность ссылаться на него после предложения except. Исключения удаляются, потому что с привязкой к ним обратной трассировки они образуют ссылочный цикл с фреймом стека, сохраняя все локальные файлы в этом фрейме живыми до тех пор, пока не произойдет следующая сборка мусора.
#theory // Just Python & Max
10 078
Изменение неизменяемого! (ч.2)
+= оператор изменяет список на месте. Назначение элемента не работает, но когда возникает исключение, элемент уже был изменен на месте.
Также есть объяснение в официальном FAQ по Python.
#theory // Just Python & Max
10 078
Изменение неизменяемого! (ч.1)
Это может показаться тривиальным, если вы знаете, как работают ссылки в Python.
Цитирую из https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html
Неизменяемые последовательности Объект неизменяемого типа последовательности не может измениться после его создания. (Если объект содержит ссылки на другие объекты, эти другие объекты могут быть изменяемыми и могут быть изменены; однако коллекция объектов, на которые непосредственно ссылается неизменяемый объект, не может измениться.)
#theory // Just Python & Max
10 078
Чтение файлов и запись в них
Чтобы выполнить любую из операций чтения и записи, нам нужно сделать три основных шага:
Открыть файл
Выполнить операцию
Закрыть файл
Мы можем проделывать эти шаги, используя два паттерна. Объяснить их на словах сложно, но мы сделаем это при помощи кода.
#theory // Just Python & Max
10 078
Nan-рефлексивность (ч.2)
Из-за прошлого предположения сначала сравнивается идентификатор (поскольку это быстрее) при сравнении двух элементов, а значения сравниваются только тогда, когда идентификаторы не совпадают.
Поскольку идентификаторы x и y различны, учитываются значения, которые также различны; следовательно, сравнение возвращается False на этот раз.
#theory // Just Python & Max
