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
Нейролента: IT и ТехнологииTarmoq:Нейролента: IT и ТехнологииRossiya65 138Texnologiyalar & Aralashmalar12 217

📈 Telegram kanali Just Python analitikasi

Just Python (@justpython_it) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 10 068 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 12 217-o'rinni va Rossiya mintaqasida 65 138-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 10 068 obunachiga ega bo‘ldi.

12 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -62 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 1.50% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 251 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 151 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 13 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.

10 068
Obunachilar
-224 soatlar
-107 kunlar
-6230 kunlar
Postlar arxiv
Just Python
Just Python
10 068
Использование dataclasses для создания неизменяемых объектов В Python 3.7 и выше можно использовать модуль dataclasses для со
Использование dataclasses для создания неизменяемых объектов В Python 3.7 и выше можно использовать модуль dataclasses для создания простых классов данных. Одной из интересных возможностей является создание неизменяемых (immutable) объектов, которые не могут быть изменены после создания. #theory // Just Python

Just Python
Just Python
10 068
⚡ Новые каналы с вакансиями и стажировками для джунов Друзья, мы запустили новые каналы, где публикуются все свежие вакансии
⚡ Новые каналы с вакансиями и стажировками для джунов Друзья, мы запустили новые каналы, где публикуются все свежие вакансии и стажировки 🔺 ВАКАНСИИ
Горячие вакансии с привлекательными офферами для джуниор разработчиков, аналитиков, дизайнеров и QA-специалистов.
👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺СТАЖИРОВКИ
Стажировки для начинающих специалистов в IT независимо от возраста!
👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺БИГТЕХ
Вакансии и стажировки в крупнейших IT-компаниях мира: NVidia, Apple, T-банк, Яндекс, Google и т. д.
👉 ПОДПИСАТЬСЯ

Just Python
Just Python
10 068
Декоратор для измерения времени выполнения функции в Python В Python можно легко измерять время выполнения функций с помощью
Декоратор для измерения времени выполнения функции в Python В Python можно легко измерять время выполнения функций с помощью декораторов. Этот подход удобен для анализа производительности и оптимизации кода. Декоратор оборачивает функцию и измеряет время ее выполнения, выводя результат на экран. Это позволяет легко оценить производительность различных участков кода. Декоратор time_it может использоваться для любых функций, без изменения их логики, что делает его удобным инструментом для анализа производительности. #theory // Just Python

Just Python
Just Python
10 068
Repost from Reddit
Традиционный январский розыгрыш iPhone 16 Pro Max Для участие необходимо быть подписанным на: • @reddit Не забудьте нажать кн
Традиционный январский розыгрыш iPhone 16 Pro Max Для участие необходимо быть подписанным на: • @reddit Не забудьте нажать кнопку «Участвовать» под постом! Итоги будут уже в понедельник, 26 января, в 20:00 по московскому времени. Победителя случайно выберет рандомайзер Приз абсолютно бесплатно отправим победителю в зоне доставки СДЭК, платить не надо. Всем удачи!

Just Python
Just Python
10 068
➡️ Использование contextlib.contextmanager для создания контекстных менеджеров Иногда бывает нужно создать собственный контек
➡️ Использование contextlib.contextmanager для создания контекстных менеджеров Иногда бывает нужно создать собственный контекстный менеджер для управления ресурсами, такими как файлы или сетевые соединения. ✔️ В Python для этого можно использовать декоратор contextlib.contextmanager, что делает код простым и элегантным. Python Learning 👩‍💻

Just Python
Just Python
10 068
Repost from Ты в тренде или уходи
⚡️ ИТОГИ УЖЕ ЗАВТРА. Конкурс с призами на 700 ТЫСЯЧ рублей подходит к концу. Дарим: 1. iPhone 16 2. AirPods Pro 2 3. Самый св
⚡️ ИТОГИ УЖЕ ЗАВТРА. Конкурс с призами на 700 ТЫСЯЧ рублей подходит к концу. Дарим:
1. iPhone 16 2. AirPods Pro 2 3. Самый свежий Samsung на Android 4. PlayStation 5 Pro 5. Nintendo Switch 6. ПК с RTX 4060 7. AirPods Max 8. Игровая мышь Razer Viper Pro 2 9. Наушники Razer Barracuda 10. $200 на Steam
— Просто подпишись на Бэкдор и Ты в тренде — Нажми кнопку «Участвую» — ВСЁ! Все призы отправим бесплатно, платить ни за что не нужно. Итоги крупнейшего конкурса 2025 года ждите 21 января 23:59

Just Python
Just Python
10 068
Извлечение уникальных элементов из списка с сохранением порядка Обычно, когда нужно получить уникальные элементы из списка, и
Извлечение уникальных элементов из списка с сохранением порядка Обычно, когда нужно получить уникальные элементы из списка, используют set. Однако это нарушает порядок элементов. Чтобы извлечь уникальные элементы, сохраняя их порядок, можно использовать следующую технику: Используем список для обхода элементов и set, чтобы отслеживать уже встреченные элементы, избегая их дублирования. Используем однострочный list comprehension с условием, которое добавляет элемент в результирующий список только если он ещё не был добавлен. #theory // Just Python

Just Python
Just Python
10 068
⚙️ Управление временем выполнения функций с помощью тайм-аутов в Python Иногда требуется ограничить время выполнения функции,
⚙️ Управление временем выполнения функций с помощью тайм-аутов в Python Иногда требуется ограничить время выполнения функции, чтобы предотвратить зависание или длительное выполнение задачи. 🗣️ В Python можно использовать модуль signal для установки тайм-аутов на выполнение кода. Python Learning 👩‍💻

Just Python
Just Python
10 068
➡️ Модификация байт-кода функции в Python с использованием модуля byteplay3 Продвинутые программисты могут использовать модиф
➡️ Модификация байт-кода функции в Python с использованием модуля byteplay3 Продвинутые программисты могут использовать модификацию байт-кода для изменения поведения функции на низком уровне. ✔️ Это позволяет создавать динамические изменения в функции без её переписывания на уровне исходного кода. В Python можно использовать модуль byteplay3 для работы с байт-кодом. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

Just Python
Just Python
10 068
❤️ 2000 бонусных рублей + сертификат на 1500₽ в OZON за выпуск бесплатной кредитной карты от Банка Уралсиб Уралсиб запустил щ
❤️ 2000 бонусных рублей + сертификат на 1500₽ в OZON за выпуск бесплатной кредитной карты от Банка Уралсиб Уралсиб запустил щедрую акцию 2в1: 1. Все, кто оформит кредитную карту «120 дней» по ссылке — получат сертификат на 1500₽ в OZON. 2. За любые покупки на сумму от 5000₽ в первые 30 дней банк вернет 2000 бонусов (1 бонус = 1 рублю) Кстати, по карте еще доступны: вечное бесплатное обслуживание, 120 дней льготного периода, кредитный лимит до 1.5 млн и снятие наличных без комиссии. ⌛ Поторопитесь принять участие, пока все сертификаты не разобрали — оформить карту.

Just Python
Just Python
10 068
Использование генераторов для создания бесконечных последовательностей в Python Генераторы в Python позволяют создавать ленив
Использование генераторов для создания бесконечных последовательностей в Python Генераторы в Python позволяют создавать ленивые последовательности, которые вычисляются по мере необходимости. Это мощный инструмент для работы с большими или даже бесконечными данными, поскольку генераторы экономят память и ресурсы. Один из интересных и необычных способов использования генераторов — создание бесконечных последовательностей. #theory // Just Python

Just Python
Just Python
10 068
Декоратор для кэширования результатов функций с учетом аргументов Иногда необходимо кэшировать результаты функции для повышен
Декоратор для кэширования результатов функций с учетом аргументов Иногда необходимо кэшировать результаты функции для повышения производительности, особенно если функция выполняет тяжелые вычисления или обращения к внешним ресурсам. Данный декоратор кэширует результаты функции в зависимости от переданных аргументов, что делает его гибким и эффективным. #theory // Just Python

Just Python
Just Python
10 068
⚙️ Ленивая инициализация свойств с помощью дескрипторов ➡️ Дескрипторы в Python позволяют управлять доступом к атрибутам объе
⚙️ Ленивая инициализация свойств с помощью дескрипторов ➡️ Дескрипторы в Python позволяют управлять доступом к атрибутам объекта.
🗣️ С их помощью можно реализовать ленивую инициализацию свойств, что особенно полезно для дорогостоящих операций, которые нужно выполнять только при первом обращении к свойству
Python Learning 👩‍💻

Just Python
Just Python
10 068
Декоратор для автоматического кэширования результатов функций Кэширование — это техника, которая позволяет значительно улучши
Декоратор для автоматического кэширования результатов функций Кэширование — это техника, которая позволяет значительно улучшить производительность, сохраняя результаты вызовов функций и возвращая кэшированные результаты для одинаковых входных данных. В Python можно создать декоратор, который автоматически кэширует результаты функций. #theory // Just Python

Just Python
Just Python
10 068
Декорируем функции Декоратор – это обертка вокруг функции, которая определенным образом изменяет ее поведение. Существуют вар
Декорируем функции Декоратор – это обертка вокруг функции, которая определенным образом изменяет ее поведение. Существуют варианты использования декораторов, и вы, возможно, уже применяли их раньше при работе с такими фреймворками, как Flask. 
def print_argument(func):
    def wrapper(the_number):
        print("Argument for", 
              func.__name__, 
              "is", the_number)
        return func(the_number)
    return wrapper
@print_argument
def add_one(x):
    return x + 1
print(add_one(1))
Внутри print_argument мы определяем функцию-обертку. Она выводит аргумент и имя вызываемой функции, выполняет фактическую функцию и возвращает ее результат, как если бы функция вызывалась «обычно». С помощью @print_argument мы применяем наш декоратор к функции. Декоратор может быть повторно использован и для других функций. 
Argument for add_one is 1
2
#theory // Just Python

Just Python
Just Python
10 068
Обязательные аргументы Для принудительного использования аргументов ставьте символ звездочки (*) перед ними, заставляя все ар
Обязательные аргументы Для принудительного использования аргументов ставьте символ звездочки (*) перед ними, заставляя все аргументы стать ключевыми. #theory // Just Python

Just Python
Just Python
10 068
Классы данных Начиная с версии 3.7, Python поставляется с классами данных. У них есть несколько преимуществ по сравнению с об
Классы данных Начиная с версии 3.7, Python поставляется с классами данных. У них есть несколько преимуществ по сравнению с обычными классами или другими альтернативами: • возврат нескольких значений или словарей; • класс данных требует минимального количества кода; • возможность сравнения классов данных; • возможность распечатать класс данных для отладки при помощи repr; • снижение вероятности ошибок в связи с требованием класса данных type hints. #theory // Just Python

Just Python
Just Python
10 068
Repost from 4ch
ИТОГИ УЖЕ ЗАВТРА. Успей забрать свой приз: • Игровой ПК с RTX 4060 • iPhone 16 • Apple AirPods Max 2 • PlayStation 5 Pro • Ст
ИТОГИ УЖЕ ЗАВТРА. Успей забрать свой приз:
• Игровой ПК с RTX 4060 • iPhone 16 • Apple AirPods Max 2 • PlayStation 5 Pro • Стайлер Dyson • Apple Watch Ultra 2
— Выбери любой подарок — Подпишись на 4ch и Клиент всегда прав — Нажми кнопку "Участвовать" Победителя выберем 17 января в 23:59. Всем удачи!

Just Python
Just Python
10 068
➡️ PyYAML YAML означает «YAML — не язык разметки» («YAML Ain’t Markup Language»). Это язык форматирования данных, являющийся
➡️ PyYAML YAML означает «YAML — не язык разметки» («YAML Ain’t Markup Language»). Это язык форматирования данных, являющийся надмножеством JSON.
🗣️ В отличие от JSON, YAML может хранить более сложные объекты и ссылаться на собственные элементы. Также там можно писать комментарии, что делает YAML подходящим для конфигурационных файлов.
✔️ Модуль PyYAML позволяет использовать YAML в Python. PyYAML позволяет хранить любые Python-объекты и экземпляры любых пользовательских классов. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

Just Python
Just Python
10 068
Многоточие в Python Многоточие Python – это последовательность из трех точек, часто используемая в естественных языках. Но че
Многоточие в Python Многоточие Python – это последовательность из трех точек, часто используемая в естественных языках. Но чего вы, возможно, не знаете – это еще и валидный объект в Python: 
>>> ...
Ellipsis
Применяется он преимущественно в операциях нарезки матриц в NumPy. Однако можно использовать его вместо обычного pass в качестве плэйсхолдера в функции, которую еще не реализовали: 
python        
def my_awesome_func():
    ...
Вот валидный код Python, и выглядит он теперь не так уж плохо. #theory // Just Python