uz
Feedback
Just Python

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 10 066 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 12 219-o'rinni va Rossiya mintaqasida 65 122-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 10 066 obunachiga ega bo‘ldi.

13 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -61 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 2.48% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 1.49% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 250 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 150 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 14 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.

10 066
Obunachilar
-124 soatlar
-87 kunlar
-6130 kunlar
Postlar arxiv
Хочешь освоить Python, но не знаешь где брать материалы? 🐍 Ghostly Python — уютное место для изучения Python на практике. Та
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!

Библиотека setuptools Библиотека setuptools является инструментом для упрощения процесса создания, установки и распространени
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 Python

⚡️После блокировки YouTube, обучающие курсы и лекции взлетели в цене в 3 раза. Выкладываем 7834 ГБ платных курсов, книг и лек
⚡️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

Библиотека CVXPY Библиотека CVXPY — это библиотека для оптимизации задач выпуклого программирования (Convex Programming) в Py
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 Python

Prophet Prophet — это открытая библиотека для анализа и прогнозирования временных рядов, разработанная командой Facebook. Она
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

Pandas: Основные операции с DataFrame Фильтрация позволяет выбрать строки, которые соответствуют определенным условиям. В это
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

Использование контекстного менеджера with с соединениями и курсорами в SQLite Часто при работе с базами данных, особенно с SQ
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

Использование ORM SQLAlchemy для работы с базами данных вместо "чистого" SQL SQLAlchemy позволяет вам взаимодействовать с баз
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

str.startswith() и str.endswith() В Python методы str.startswith() и str.endswith() проверяют, начинается или заканчивается с
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 Python

Использование транзакций для повышения надежности и эффективности работы с базой данных Когда вы выполняете несколько операци
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

Использование пакетной обработки запросов (batch processing) для ускорения вставки данных в базу При работе с базами данных,
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

⚡️ В России официально утвердили цифровую валюту Но самое забавное — что 92% граждан не знают даже что такое биржи и криптоко
⚡️ 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

reversed() В Python встроенная функция reversed() возвращает итератор, который перебирает элементы последовательности в обрат
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 Python

Использование контекстного менеджера для автоматического управления соединением с базой данных Часто при работе с базами данн
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

Использование executemany для массовых вставок данных При работе с базами данных часто возникает необходимость вставить больш
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

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

Использование контекстного менеджера для безопасного выполнения операций с базой данных Когда вы работаете с базой данных нап
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

Использование SQLAlchemy для упрощенного взаимодействия с базами данных SQLAlchemy — это популярная библиотека для работы с б
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

Pandas: Введение pandas — это библиотека для обработки и анализа данных в Python. Она часто используется для работы с табличн
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

Использование контекстных менеджеров для работы с ресурсами Контекстные менеджеры позволяют управлять ресурсами (например, фа
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