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 10 072 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 12 232-o'rinni va Rossiya mintaqasida 65 233-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 10 072 obunachiga ega bo‘ldi.
10 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -65 ga, so‘nggi 24 soatda esa -2 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 2.49% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 1.57% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 251 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 158 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 11 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.
10 072
Obunachilar
-224 soatlar
-117 kunlar
-6530 kunlar
Postlar arxiv
10 072
Что такое регулярные выражения и как их использовать в Python
Регулярные выражения являются мощным инструментом для работы с текстом. Они позволяют искать, заменять и манипулировать строками на основе определенных шаблонов.
Некоторые основные символы и конструкции в регулярных выражениях:
▪️
. (точка) — соответствует любому одному символу
▪️* (звездочка) — указывает, что предыдущий символ может повторяться 0 или более раз
▪️+ (плюс) — указывает, что предыдущий символ может повторяться 1 или более раз
▪️{n} — указывает, что предыдущий символ должен повториться ровно n раз
▪️[abc] — соответствует любому символу из указанных в квадратных скобках
▪️[^abc] — соответствует любому символу, кроме указанных в квадратных скобках
▪️\d — соответствует любой цифре
▪️\w — соответствует любому буквенно-цифровому символу
▪️\s — соответствует любому пробельному символу
Регулярные выражения (или regex) — это последовательность символов, которая определяет шаблон поиска в тексте. Они используются в различных языках программирования, включая Python.
В Python для работы с регулярными выражениями используется модуль re.
Вот некоторые основные функции этого модуля:
▪️re.search(pattern, string) — ищет в строке первое совпадение с шаблоном и возвращает объект Match или None, если совпадений нет
▪️re.findall(pattern, string) — возвращает список всех непересекающихся совпадений с шаблоном в строке
▪️re.sub(pattern, replacement, string) — заменяет все совпадения с шаблоном в строке на указанную замену
#theory // Just Python10 072
⚡️ Айтишник из «VISION» скупил курсы айти школ и выложил гигабайты материалов к себе
Каждый найдет что-то по душе:
1202 ГБ — Python
1811 ГБ — Frontend
1100 ГБ — C / C++ / C#
804 ГБ — Java
411 ГБ — SQL & БД
309 ГБ — DevOps
998 ГБ — ИБ & Хакинг
773 ГБ — Kotlin / Swift
189 ГБ — PHP
201 ГБ — GoLang
170 ГБ — Rust
167 ГБ — QA / Тестирование
310 ГБ — 1C + Лицензии
495 ГБ — Машинное обучение
704 ГБ — Аналитика Данных
991 ГБ — Дизайн
Материалы в закрепе, постоянно пополняются👆🏻
10 072
Gensim - это библиотека для неконтролируемого тематического моделирования и анализа сходства документов на Python.
Она широко используется для таких задач, как обобщение текста, кластеризация документов и тематическое моделирование. Gensim обладает широким спектром инструментов для работы с текстовыми данными, включая word2vec и LDA (скрытое распределение Дирихле).
Как использовать Gensim для обучения модели word2vec представлено на фото
Ставится командой pip install --upgrade gensim
Документация и примеры кода здесь
#theory // Just Python
10 072
Бесплатный мини-курс по Java — начните программировать уже сегодня
Java-разработчики востребованы и зарабатывают от 80 000 ₽. Хотите проверить свои силы? На мини-курсе вы создадите три проекта, освоите основы языка и поймете, подходит ли вам этот путь.
Без опыта в IT, бесплатно и с поддержкой эксперта. А еще получите доступ к материалам и скидку на обучение. К тому же, каждый, кто посмотрит 1-е занятие, получит доступ к изучению английского языка на платформе Skillbox на год.
Количество мест ограничено! Успейте записаться.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
10 072
Что такое веб-скрапинг и как его использовать в Python
Изучите основы веб-скрапинга и примеры его использования в Python с помощью популярных библиотек BeautifulSoup и Scrapy.
Веб-скрапинг — это процесс извлечения данных из веб-страниц путем скачивания и анализа их содержимого. В Python для этого используются различные библиотеки, такие как BeautifulSoup и Scrapy. В этой статье мы рассмотрим основы веб-скрапинга и примеры его использования на языке Python.
Зачем нужен веб-скрапинг?
Веб-скрапинг может использоваться для различных целей, таких как:
💖сбор данных для анализа (например, статистика посещаемости сайтов)
💖мониторинг цен на товары и услуги
💖создание баз данных контента для исследований
💖автоматизация рутинных задач, связанных с работой в интернете
Основные библиотеки для веб-скрапинга в Python
💖BeautifulSoup: удобная библиотека для парсинга HTML и XML документов. Позволяет извлекать данные из веб-страницы с помощью селекторов, таких как CSS и XPath.
💖Scrapy: мощный фреймворк для веб-скрапинга, который позволяет создавать и настраивать «пауков» (специальные программы для автоматического обхода и скачивания веб-страниц).
Веб-скрапинг — это мощный инструмент для работы с данными в интернете. Python предлагает множество библиотек для упрощения этого процесса, таких как BeautifulSoup и Scrapy. Начните с изучения основ и постепенно переходите к более сложным задачам, чтобы стать опытным веб-скрапером.
В примере на картинке мы используем requests для скачивания HTML-кода страницы, затем передаем его в BeautifulSoup для парсинга. После этого мы находим все элементы <article> и извлекаем из них текст заголовка (элемент <h2>).
#theory // Just Python
10 072
Pandas - это библиотека для обработки и анализа данных на Python.
Она широко используется для работы со структурированными данными и отлично подходит для очистки, преобразования и анализа данных. Pandas имеет широкий спектр инструментов для работы с данными, включая объекты dataframe и series, которые похожи на таблицы и столбцы в SQL.
Как использовать Pandas для загрузки и изучения набора данных представлены на фотографии
Ставится командой ⚙️
pip install cython
Документация и примеры кода здесь
#theory // Just Python10 072
Keras - это высокоуровневая библиотека нейронных сетей для Python.
Она создана поверх TensorFlow и предназначена для того, чтобы максимально упростить построение и обучение нейронных сетей.
Keras отлично подходит для построения моделей глубокого обучения и обладает широким спектром инструментов для построения и обучения моделей.
Как использовать Keras для построения простой нейронной сети представлено на картинке
Ставится командой ⚙️
pip install keras-core
Документация и примеры кода здесь
#theory // Just Python10 072
Май готовит «приятный» сюрприз для каждого. Грядут события, который навсегда сотрут облик страны. Но большинство — снова не будут готовы к такому
Сейчас важно держать руку на пульсе и читать тех, кто опирается только на факты. Например, канал Русская экономика. Там смогли предвидеть все «кровавые» события еще до их возникновения
Еще в 2020 году там писали о зарождении СВО, а позже во все горло кричал про падение рубля и «сдачу» Сирии с руки Трампа — но тогда все смеялись
А сейчас подробно объясняют, почему ключевая ставка под 30% — это еще «копейки», чем обернется перемирие некогда «братских стран» для обычных людей и к чему стоит заранее готовиться в 2025 году
Подписывайтесь, пока канал в открытом доступе: @banki_economy
10 072
📌 Что такое асинхронное программирование в Python
Асинхронное программирование является подходом в разработке программного обеспечения, который позволяет одновременно выполнять несколько задач без блокирования основного потока выполнения. В Python это достигается с помощью асинхронной библиотеки asyncio и ключевых слов async и await.
Преимущества асинхронного программирования
Асинхронное программирование позволяет улучшить производительность приложения, особенно при работе с вводом-выводом (I/O), таким как чтение и запись файлов, обращение к базам данных и веб-сервисам.
Преимущества асинхронного программирования включают:
💖 Более эффективное использование ресурсов
💖 Улучшенная отзывчивость приложений
💖 Упрощение кода для параллельного выполнения задач
Основы асинхронного программирования в Python
Для использования асинхронного программирования в Python, необходимо знакомство с ключевыми словами async и await:
💖 async используется для объявления асинхронной функции. Это означает, что функция будет возвращать объект coroutine, который можно выполнить асинхронно.
💖 await используется внутри асинхронной функции для ожидания результата другой асинхронной операции. Это позволяет основному потоку продолжить выполнение других задач, пока ожидается результат.
10 072
Беспощадный ритейл — здесь мы собрали самых идиотских клиентов с Wildberries и не только.
Сохраняй, чтобы кидать друзьям актуальные приколы про работу.
А еще на канале рассказывают, как покупателям отдают посылки с крысами, как на работу выходят больные сотрудники и как они из-за штрафов устраивают драки с начальством.
Подписывайтесь, чтобы понять, что у вас не такая уж и плохая работа: @b_retail
10 072
Scikit-learn - это широко используемая библиотека для машинного обучения на Python. Она построена поверх NumPy и SciPy и предлагает широкий спектр инструментов для создания и оценки моделей машинного обучения. Scikit-learn отлично подходит для построения традиционных моделей машинного обучения, таких как линейная регрессия, деревья решений и кластеризация k-средних.
Как использовать scikit-learn, чтобы построить простую модель линейной регрессии представлено на картинке
Ставится командой ⚙️
pip install -U scikit-learn
Документация и примеры кода здесь
#theory // Just Python10 072
+1
🔺 Как парсить данные из HTML и XML в Python
Узнайте, как парсить данные из HTML и XML в Python с помощью популярных библиотек BeautifulSoup и lxml, с примерами кода!
Парсинг данных из HTML и XML является распространенной задачей в области Python-разработки. Мы рассмотрим основные инструменты и подходы для решения этой задачи.
BeautifulSoup
BeautifulSoup — это популярная библиотека для парсинга HTML и XML документов. Она предоставляет простой и удобный интерфейс для извлечения данных из веб-страниц.
Установка
Для установки библиотеки BeautifulSoup выполните следующую команду:
⚙️
pip install beautifulsoup4
lxml
lxml — это еще одна мощная библиотека для парсинга HTML и XML документов. Она предоставляет быстрый и эффективный парсер, основанный на C-библиотеках libxml2 и libxslt.
Установка
Для установки библиотеки lxml выполните следующую команду:
⚙️ pip install lxml
#theory // Just Python10 072
Изучите азы работы Python, SQL, нейросетей и визуализации данных за 5 дней.
Бесплатный мини-курс от Skillbox для любого уровня откроет вам дорогу к направлению Data Science, в котором зарплата только начинающего специалиста составляет 100.000₽+
После мини курса Вы:
— Имеете собственное портфолио из 4 работ, которое можно показать работодателю
— Находитесь в закрытом экспертном телеграмм сообществе
— Получаете бессрочный доступ к видео-платформе
— Пообщались со спикером и закрыли все вопросы, возникшие в момент обучения
Регистрируйтесь по специальной ссылке и забирайте еще полезные подарки, один из которых: ПЕРСОНАЛЬНАЯ карьерная консультация. На мини-курс осталось 23 места.
10 072
TensorFlow - это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Google для создания и развёртывания моделей машинного обучения.
Это одна из самых популярных библиотек для искусственного интеллекта и машинного обучения, которая используется такими компаниями, как Airbnb, Intel и Twitter.
TensorFlow отлично подходит для построения нейронных сетей и моделей глубокого обучения, а также обладает широким спектром инструментов для построения и обучения моделей.
Как использовать TensorFlow для построения простой нейронной сети представлено на картинке.
Также у нас был часовой урок на ютубе про TensorFlow, — тык.
Ставится командой ⚙️
pip install tensorflow
Документация и примеры кода здесь
#theory // Just Python10 072
+1
rembg - это библиотека для удаления фона у любого изображения.
Работает с помощью нейронной сети.
И также является консольной утилитой.
Открыть изображение можно как массив байтов, либо через PIL.
Оба варианта rembg понимает.
А для удаления фона достаточно импортировать и вызвать метод
remove(input).
Ставится командой ⚙️ pip install rembg[gpu,cli]
Документация и примеры кода здесь.
#theory // Just Python10 072
👩💻 Всем программистам посвящается!
Вот 17 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования:
Выбирай своё направление:
👩💻 Python — t.me/python_ready
👩💻 Java — t.me/java_ready
🖥 Базы Данных & SQL — t.me/sql_ready
🤔 Хакинг & ИБ — t.me/hacking_ready
👩💻 Linux — t.me/linux_ready
👩💻 Bash & Shell — t.me/bash_ready
👩💻 Нейросети — t.me/neuro_ready
👩💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready
👩💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready
👩💻 Всё IT — t.me/it_ready
📱 GitHub — t.me/github_ready
🖼️ DevOps — t.me/devops_ready
👩💻 Frontend — t.me/frontend_ready
📱 JavaScript — t.me/javascript_ready
👩💻 Backend — t.me/backend_ready
📖 IT Книги — t.me/books_ready
🖥 Design — t.me/design_ready
📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!
10 072
Faker — полезная библиотека, которая поможет вам создавать реалистичные тестовые данные.
Независимо от того, нужны ли вам данные для тестирования, заполнения базы данных или демонстрации функционала, Faker делает процесс генерации данных простым и эффективным.
Faker предоставляет генераторы для различных типов данных, таких как имена, адреса, номера телефонов, электронные почты, даты, текст и многое другое. Это идеальное решение для тех, кто хочет ускорить процесс тестирования.
На примере выше мы написали функцию generate_fake_user, которая использует различные методы Faker, чтобы создать случайные данные для имени, электронной почты, номера телефона и адреса. Затем мы выводим полученные данные о пользователе.
Ставится командой ⚙️
pip3 install faker
Документация и примеры кода здесь :3
#theory // Just Python10 072
Мечтаете о работе из любой точки мира с высокой зарплатой, но боитесь сложностей? Тогда читайте это пост.
Мы нашли комфортную в освоении IT-профессию, с адекватным доходом и востребованностью среди работодателей на ближайшие 20 лет.
Разработчик на Python — идеальный старт!
✔️ Легче, чем Java — минимум «магии» в коде.
✔️Более востребован, чем JavaScript — 3900+ вакансий прямо сейчас.
✔️Универсальнее, чем Excel — от чат-ботов до нейросетей.
Пройдите тест за две минуты, чтобы понять, подходит ли вам профессия → получите доступ мини-курсу → соберите портфолио из сильных проектов.
👉 Сделайте первый шаг к профессии Python-разработчика — пройдите тест и заберите подборку из четырех статей для комфортного старта в подарок.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
10 072
art — модуль, который предоставляет возможности для создания ASCII-текста из обычного текста.
art позволяет превратить обычные строки в ASCII-арты, что может быть интересным способом оформления текстовых сообщений.
В примере выше мы использовали модуль art, чтобы преобразовать текст "xo_py" в ASCII-арт. Функция text2art принимает текстовую строку и возвращает ASCII-арт, который представляет собой стилизованный вариант этого текста в виде символов.
Ставится командой ⚙️ pip3 install art
Документация и примеры кода здесь :3
#theory // Just Python
10 072
cmd — встроенная библиотека для создания интерактивных командных интерфейсов.
cmd предоставляет удобные инструменты для создания интерактивных командных интерфейсов (CLI). Он позволяет создать собственную командную оболочку с поддержкой пользовательских команд, автодополнения, подсказок и истории команд, что делает взаимодействие с программой более удобным и эффективным.
Класс Cmd модуля cmd предоставляет основу для создания пользовательских командных интерфейсов. Он обрабатывает пользовательский ввод и вызывает соответствующие методы для выполнения команд. Вы можете определить собственные методы для обработки команд, а также использовать декораторы для добавления дополнительных функциональностей к командам.
В примере выше мы создаем простой командный интерфейс с помощью класса Cmd. Мы определяем две команды: hello и quit. Команда hello принимает один аргумент name и выводит приветствие с использованием аргумента. Команда quit печатает сообщение "Exiting..." и возвращает True, что приведет к выходу из командного интерфейса.
При запуске скрипта, он будет ожидать пользовательского ввода с приглашением >>>. Пользователь может ввести команды hello <имя> для приветствия или quit для выхода из интерактивной оболочки.
Подробнее тут :3
#theory // Just Python
