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 10 055 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 12 224-o'rinni va Rossiya mintaqasida 65 181-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 10 055 obunachiga ega bo‘ldi.

15 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -67 ga, so‘nggi 24 soatda esa -8 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 2.55% 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 256 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 16 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.

10 055
Obunachilar
-824 soatlar
-207 kunlar
-6730 kunlar
Postlar arxiv
Булевые операции x or y — если x правда (True), возвращает x, иначе y. x and y — если x правда (True), возвращает y, иначе x.
Булевые операции x or y — если x правда (True), возвращает x, иначе y. x and y — если x правда (True), возвращает y, иначе x. #theory // Just Python

Разница между is и == Каждый объект хранится в памяти и имеет свой номер, по которому можно его найти. Этот номер можно получ
Разница между is и == Каждый объект хранится в памяти и имеет свой номер, по которому можно его найти. Этот номер можно получить с помощью функции id(). is занимается сравниванием этих самых адресов. В то время как == вызывает функцию __eq__ и предназначения для сравнения значений класса. Представьте куб, а потом ещё один такой же. Они одинаковые, но это два абсолютно разных объекта. Также и в программировании. #theory // Just Python

Python оптимизировал создание строки С помощью dis мы можем посмотреть байт-код программы. Здесь мы видим, что 'hello' и 'hel
Python оптимизировал создание строки С помощью dis мы можем посмотреть байт-код программы. Здесь мы видим, что 'hello' и 'hell' + 'o' ничем не отличается друг от друга, а значит Python поступил по умному и оптимизировал код. #theory // Just Python

Кэширование строк Стоит отметить, что это очень сильно зависит от интерпретатора Python. Также правила могут измениться в буд
Кэширование строк Стоит отметить, что это очень сильно зависит от интерпретатора Python. Также правила могут измениться в будущем. Короткие строки в Python кэшируются интерпретатором при инициализации. Это используется для сохранения памяти. Если вы хотите поэкспериментировать, можете установить Python 2.7 и поиграться с функцией intern(), которая принудительно кэширует строку. #theory // Just Python

Разбираем как решать задачи на LeetCode ✅ Примеры решений ✅ Пояснения Выбери своё направление: 1. Python 2. JavaScript 3. Jav
Разбираем как решать задачи на LeetCode ✅ Примеры решений ✅ Пояснения Выбери своё направление: 1. Python 2. JavaScript 3. Java 4. C# 5. Golang 6. С/C++ 7. PHP 8. Kotlin 9. Swift

Анатомия декоратора в Python Создадим декоратор @hello_decorator. Декоратор в Python — функция, которая принимает функцию/кла
Анатомия декоратора в Python Создадим декоратор @hello_decorator. Декоратор в Python — функция, которая принимает функцию/класс и возвращает функцию/класс. В примере декоратор hello_decorator() принимает функцию f(), и возвращает функцию wrapper(). #theory // Just Python

Сложение списков Не всегда операторы в python ведут себя так, как мы привыкли. Например сложение списков. Как видно, инструкц
Сложение списков Не всегда операторы в python ведут себя так, как мы привыкли. Например сложение списков. Как видно, инструкция 28 в случае + простое сложение, а в случае += — сложение на месте, которое не приводит к созданию нового списка. += в данном случае сопоставим по производительности с list.extend. #theory // Just Python

Настраиваемый логгер-декоратор Начнем с примера использования. Так мы не перегружаем внимание внутренней сложностью и повышае
Настраиваемый логгер-декоратор Начнем с примера использования. Так мы не перегружаем внимание внутренней сложностью и повышаем шансы создать удачный интерфейс модуля. На этом принципе основана разработка через тестирование — test-driven development (TTD). У класса Logger есть метод log_msg(), который можно использовать напрямую внутри функций. #theory // Just Python

Конкатенация строк Если нужно конкатенировать список строк, сделать это можно в цикле for, по одной добавляя строки к итогово
Конкатенация строк Если нужно конкатенировать список строк, сделать это можно в цикле for, по одной добавляя строки к итоговому результату. Однако такой подход будет весьма неэффективным, особенно в том случае, если список оказывается достаточно длинным. В Python строки являются иммутабельными сущностями. В результате каждая операция по конкатенации строк означает необходимость копирования пары строк в новую строку. Более эффективный подход к решению этой задачи заключается в использовании функции join() #theory // Just Python

Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python. Функции для упрощения жизни Кому захочется повторять одно и то действие
Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python. Функции для упрощения жизни Кому захочется повторять одно и то действие, но с разными параметрами? Никому. Поэтому, есть некоторые вспомогательные функции, для рисования графика по заданным параметрам, для создания черепахи. Кстати, о последнем — черепахи тоже заносятся в общий словарь. #theory // Just Python

Ограничение использования процессора и памяти (ч.2) Затем мы устанавливаем лимит, используя некое число секунд, задаваемое ар
Ограничение использования процессора и памяти (ч.2) Затем мы устанавливаем лимит, используя некое число секунд, задаваемое аргументом seconds, и ранее полученное значение жёсткого лимита. После этого мы регистрируем обработчик signal, который, при превышении выделенного программе процессорного времени, инициирует процедуру выхода. В случае с памятью, мы, опять же, получаем значения для нежёсткого и жёсткого лимитов, после чего устанавливаем ограничение с помощью метода setrlimit, которому передаём размер ограничения (size) и ранее полученное значение жёсткого лимита. #theory // Just Python

Станьте IT-специалистом с зарплатой от 100 000 рублей бесплатно 👉 Только в июле GeekBrains дарит 3 недельное обучение на профессию Python разработчика бесплатно. Записавшись на обучение, вы получите не только технические знания, но и возможность войти в профессию с высоким спросом и перспективами для карьерного роста. Не упустите шанс начать свой путь в IT с поддержкой опытных преподавателей и располагающей обучающей средой. Зарегистрируйтесь сейчас и получите бонусом карьерную консультацию. Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.

Ограничение использования процессора и памяти (ч.1) Если вместо того, чтобы оптимизировать программу, или улучшить то, как он
Ограничение использования процессора и памяти (ч.1) Если вместо того, чтобы оптимизировать программу, или улучшить то, как она пользуется процессором, вам нужно просто задать жёсткое ограничение на доступные ей ресурсы, можно воспользоваться соответствующей библиотекой Тут показано ограничение процессорного времени и объёма памяти. Для того чтобы ограничить использование программой процессора, мы сначала получаем значения нежёсткого и жёсткого (hard) лимитов для конкретного ресурса (RLIMIT_CPU). #theory // Just Python

Создание мелких копий существующих списков Создание мелкой копии означает, что копируется только структура элементов, но не с
Создание мелких копий существующих списков Создание мелкой копии означает, что копируется только структура элементов, но не сами элементы. Обе копии списка совместно используют одинаковые экземпляры отдельных элементов. Если же вам необходимо продублировать абсолютно всё, включая и элементы, то необходимо создать глубокую копию списка (copy.deepcopy(x)). Для этой цели пригодится встроенный модуль в Python copy. #theory // Just Python

Профилирование и статистика кода Какой разговор о профилировании питона обходится без описания cProfile — одного из стандартн
Профилирование и статистика кода Какой разговор о профилировании питона обходится без описания cProfile — одного из стандартных модулей Python? Уверен, каждый программист Python хоть раз пробовал запустить cProfile. #theory // Just Python

Москва — самый скучный город в России …сказал какой-то Вася, который кроме Красной Площади и Арбата ничего там не видел. А если вы часто бываете в Москве или живете здесь — читайте канал Московская Хроника. Это сборник самых клёвых мест северной столицы и развлечений до 500 рублей. Внутри: бассейны под открытым небом, кафешки в дореволюционном стиле, прогулочные маршруты о которых не знают туристы и 1001 способ с кайфом провести здесь время. Дорогие жители и гости Москвы, этот канал для вас: https://t.me/+-kdcVTU9yl84ZDAy

Метод Naive В методе Naive цикл for используется для обхода второго списка. После этого элементы из второго списка добавляютс
Метод Naive В методе Naive цикл for используется для обхода второго списка. После этого элементы из второго списка добавляются к первому списку. Первый список является объединением первого и второго списков. #theory // Just Python

Добавление матрицы Код для сложения матриц достаточно сложен для написания вручную. Благодаря модулю numpy мы можем просто ис
Добавление матрицы Код для сложения матриц достаточно сложен для написания вручную. Благодаря модулю numpy мы можем просто использовать оператор + для добавления матрицы. Итак, в следующем примере кода мы увидим, как писать код сложения вручную, а также с помощью оператора +. #theory // Just Python

❗️Реально думаете что Питер построен на болоте? Это полная чушь! Меня зовут Степан Осаднев. Я археолог и кандидат исторически
❗️Реально думаете что Питер построен на болоте? Это полная чушь! Меня зовут Степан Осаднев. Я археолог и кандидат исторических наук. За десятилетия раскопок я видел многое, от подземных кладбищ до закопанных зданий. Не выдержав того бреда которым кормят туристов и жителей Санкт-Петербурга, я создал канал “Первый Питерский”, в котором делюсь правдой о жизни Северной Столицы. -Стоят на костях. Какие дома в городе буквально построены на кладбищах. -Туда лучше не ходить. В каких местах до сих пор бесследно пропадают люди -Этим ресторанам лет по двести. Рестораны бары и кафе, которые работают с царских времен (список) Подпишитесь, если не боитесь увидеть и узнать реальную историю Питера: Первый Питерский

Функция set union() в Python В теории множеств set union() – это набор всех элементов в коллекции наборов. На следующем изобр
Функция set union() в Python В теории множеств set union() – это набор всех элементов в коллекции наборов. На следующем изображении показаны операции объединения наборов. Класс set union() в Python предоставляет функцию union() для получения объединения наборов. Результатом является новый набор со всеми элементами из коллекции наборов. #theory // Just Python