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 10 047 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 12 185-o'rinni va Rossiya mintaqasida 65 112-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 10 047 obunachiga ega bo‘ldi.
19 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -67 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 2.50% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 1.42% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 251 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 143 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 20 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.
10 047
Obunachilar
-224 soatlar
-207 kunlar
-6730 kunlar
Postlar arxiv
10 047
List Comprehensions
Удаление элемента из списка во время его итерации – это проблема, которая хорошо известна любому опытному разработчику. К счастью, Python включает в себя ряд элегантных парадигм программирования, которые при правильном использовании могут привести к значительному упрощению и оптимизации кода.
Одна из таких парадигм – list comprehensions. Генераторы списков часто используют именно для решения подобных проблем, что и показывает реализация кода.
Заметьте, что в примере "забывается" старый список и на его месте появляется новый.
#theory // just python
10 047
Создание дробей
Класс Fraction в Python позволяет нам создавать свои экземпляры различными способами.
Мы также можем создать дробь из ее строкового представления.
#theory // just python
10 047
Хотя бы тут будет шанс... получить Айфон
Куб маркетинга запускает розыгрыш призов — три победителя получат:
1.Apple IPhone 15 Pro
2.Apple Airpods Max
3.Apple Watch Series 9.
Для участия необходимо быть подписанным на @cubemark, а после нажать на кнопку "Участвовать"
Трое победителей станут известны 21 февраля, в 20:00, их выберет случайным образом бот Рандомайзер.
Приз отправим в любую точку, где доступна доставка СДЭК.
⚠️ Если кнопка подвисла — вас все равно зарегистрирует, просто выполните условия и нажмите «Участвовать».
10 047
Методы списков list
Списки в Python – упорядоченные последовательности элементов различных типов данных. Списки можно изменять, например, добавлять новые элементы:
1. `list.append(x)` – добавляет элемент, переданный в качестве аргумента, в конец списка. Этот метод является самым простым и распространённым в коде.
2. `list.insert(i, x)` – вставляет элемент в переданную позицию. Первый аргумент означает индекс элемента, перед которым будет добавлено новое значения.
Таким образом,
list.insert(0, x) вставит элемент в начало списка, а list.insert(len(list), x) эквивалентно записи list.append(x).
3. list.extend(iterable) – расширяет список, добавляя все элементы другой коллекции.
#theory // just python10 047
Mодуль cmath
Функции в математическом модуле стандартной библиотеки Python обрабатывают числа с плавающей запятой. Для комплексных чисел библиотека Python содержит модуль
cmath.
Функция polar():
Эта функция возвращает полярное представление декартовой записи комплексного числа. Возвращаемое значение - это кортеж, состоящий из модуля и фазы.
Функция phase():
Эта функция возвращает угол против часовой стрелки между осью x и сегментом, соединяющим точку с исходной точкой. Угол представлен в радианах и находится между π и -π.
Функция rect():
Эта функция возвращает декартово представление комплексного числа, представленного в полярной форме, то есть по модулю и фазе.
Функция sin():
Эта функция возвращает тригонометрическое соотношение синуса фазового угла, представленного в радианах.
#modules // just python10 047
Кортежи в Python
Кортеж - неизменяемый список, группа объектов.
Преимущества перед списками:
- Защита от изменений
- Размер меньше
- Скорость работы
Для создания кортежа используется функция tuple(), использование функции с интегрируемым объектом поместит все его элементы в кортеж.
Кортежи очень полезны, когда нужно передать группу элементов и не нагружать скрипт.
#theory // just python
10 047
Логические значения чисел
В Python при преобразовании чисел к логическим значениям все числа кроме нуля, в том числе и отрицательные - имеют значения True. 0 имеет значение False. Python позволяет проводить логические операции and, or, not над числами.
Функция
bool() преобразует объект в логический. Использовать ее можно с числами.
Логические операции с числами работают согласно таблицам истинности операторов.
#theory // just python10 047
Множества
Множество - группа случайных, не повторяющихся элементов. Использует тот же литерал, что и словарь, но пустое множество нельзя создать используя литерал. Поддерживают операции над множествами.
Функция
set() — формирует множество. При создании удаляются все повторяющиеся элементы.
Функция frozenset() — формирует неизменяемое множество.
#theory // just python10 047
Продвинутые кортежи
С помощью кортежей в Pyhton реализовано множественное присваивание.
Кортежи довольно полезный инструмент. Благодаря им в Python возможно поменять местами значения переменных самым простым способом.
a,b = b,aДля расширенной распаковки кортежа в переменные указываем * перед переменной - в нее распаковывается часть кортежа как список. #theory // just python
10 047
Библиотека JmesPath
Как вы уже заметили работать с json файлами в python очень удобно, ведь они отлично конвертируется в словарь. Также мы разобрали полезную библиотеку json, поэтому еще раз говорить о ней не будем.
Но вот нам надо получить данные из файла. А формат json, как правило имеет множество вложений. Искать что-то нужное можно, но не всегда это удобно.
JmesPath облегчает работу в несколько раз. Вместо
file['a']['b']['c'] можно написать jmespath.search('a.b.c', file). Кажется стало длиннее, но это потому что мы взяли мало элементов, и согласитесь a.b.c выглядит лучше. Даже отредактировать в случае чего будет проще.
#modules // just python10 047
Глубокое (полное) копирование
Глубокая копия создает новую и отдельную копию всего объекта или списка со своим уникальным адресом памяти. Это означает, что любые изменения, внесенные в новую копию объекта или списка, не будут отражаться в исходной. Этот процесс происходит следующим образом: сначала создается новый список или объект, а затем рекурсивно копируются все элементы из исходного в новый.
Короче говоря, оба объекта становятся полностью независимы друг от друга. Это похоже на концепцию передачи по значению в таких языках, как C ++, Java и C #.
#theory // just python
10 047
Библиотека PIL
Очень хорошая библиотека для работы с изображениями. С её помощью можно много что сделать с картинками в одну строчку: повернуть по градусам, уменьшить количество цветов (и вес, соответственно), обрезать, сделать похожим на рисунок карандашом.
Плюс, с помощью этой библиотеки очень просто перебрать все пиксели и получить их RGB цвет. Библиотека нуждается в установке:
install pillow
Для примера напишем простую программу объединяющую два изображения в одно. Для этого оба изображения сделаем прозрачными, будем делать в равном отношении чтобы ничто не выделялось (поэтому умножаем на 0.5), коэффициент можно изменить.
#modules // just python10 047
Станьте Python-разработчиком за 0₽
Зарплата начинающего Python разработчика от 100 000₽, а стоимость обучения на профессию в онлайн-школах от 120 000 до 300 000 рублей.
Получите основы профессии и ключевые навыки за 3 недели практики.
⚠️ Переходите по ссылке и забирайте курс по Python — только до 11 февраля: https://go.2038.pro/8d12bd42505a6330?erid=LdtCK7b7u&m=1
10 047
Потоковый ввод
Вы можете обрабатывать ввод от пользователя потоком. В таком случае для завершения надо воспользоваться специальной "командой" на Windows — Ctrl + D. Запустить потоковый ввод можно через библиотеку sys и метод stdin.
Если требуется получить и тут же обработать строку, то так и пишем:
sys.stdin
Если надо в начале прочитать весь потоковый ввод, а затем обработать, то sys.stdin.readlines()
На картинке представлено 2 варианта.
#theory // just python10 047
Telegram-канал об IT-решениях для бизнеса СофтТех
Друзья, не пропустите важную информацию!
Канал СофтТех рассказывает об IT-решениях для бизнеса и тех, кто их создаёт: ПО и кибербезопасность, облачные технологии, ЦОДы и IoT.
Сами давно читаем и вам советуем подписаться.
Подписаться
#реклама
О рекламодателе
10 047
Правильным ответом является [1, 2]
Происходит так из-за того, что дефолтные параметры хранятся в неизменном кортеже в атрибуте функции
defaults, который создается один раз в момент определения функции.
А для того, чтобы добиться правильного поведения функции, следует воспользоваться ключевым словом None при определении аргументов по-умолчанию.
#theory // just python10 047
Дизайн в FIGMA с нуля. Бесплатный курс + портфолио
Онлайн-программа с наставником и чатом. Дизайн от профессионалов. Доступ 0 руб.
Узнать больше
#реклама
yudaevschool24.online
О рекламодателе
10 047
Ускоряем код с помощью векторизации
Одним из приемов для ускорения работы циклов является векторизация вычислений, т. е. использование функций, которые поддерживают операции над векторами. Вообще лучший способ ускорить любой цикл – это отказаться от него. В примере выше для работы с функцией
my_func мы могли бы вызвать ее в цикле для каждого элемента списка, но гораздо проще использовать vectorize.
По сути, vectorize преобразует функцию таким образом, что она начинает принимать весь вектор целиком, а не отдельный его элемент. Надо помнить, что такой подход не всегда приводит к значительному ускорению.
#theory // just python10 047
Skillbox дарит 6 месяцев бесплатного обучения интернет-профессиям с гарантией трудоустройства.
Список профессий участвующих в акции:
Интернет-маркетолог (зп 120 000₽)
SMM-маркетолог (зп 150 000₽)
Веб-дизайнер (зп 140 000₽)
Графический дизайнер (зп 80 000₽)
Data Engineer (зп 190 000₽)
Data Analyst (зп 285 000₽)
Java-разработчик (зп 150 000₽)
Разработчик игр на Unity (зп 120 000₽)
Тестировщик ПО (зп 165 000₽)
Приобретение обучения гарантирует трудоустройство, или Skillbox вернет деньги!
⚠️Акция действительна только по ссылкам в посте. Срок окончания акции 15 февраля 2024 года.
10 047
Pyperclip
Модуль
pyperclip имеет функции copy() и paste(), которые позволяют отправлять текст в буфер обмена вашего компьютера и получать его оттуда. Таким образом, можно прямо через код копировать вывод программы в буфер обмена вместо того, чтобы делать это вручную. Установить этот модуль можно привычным способом через пакетный менеджер pip.
#modules // just python