Zen of Python
الذهاب إلى القناة على Telegram
Полный Дзен Пайтона в одном канале Разместить рекламу: @tproger_sales_bot Правила общения: https://tprg.ru/rules Другие каналы: @tproger_channels Сайт: https://tprg.ru/site Регистрация в перечне РКН: https://tprg.ru/xZOL
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Zen of Python
تُعد قناة Zen of Python (@zen_of_python) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 18 877 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 775 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 34 766 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 18 877 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 14 سبتمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -147، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.58%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.58% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 620 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 054 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 4.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل github, rust, pip, api, install.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Полный Дзен Пайтона в одном канале
Разместить рекламу: @tproger_sales_bot
Правила общения: https://tprg.ru/rules
Другие каналы: @tproger_channels
Сайт: https://tprg.ru/site
Регистрация в перечне РКН: https://tprg.ru/xZOL”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 15 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
18 877
المشتركون
+124 ساعات
-297 أيام
-14730 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
![[PYTHON:TODAY]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1e8JKN%2F5465241907756731355%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
سبتمبر '26
سبتمبر '26
+49
في 5 قنوات
أغسطس '26
+62
في 5 قنوات
Get PRO
يوليو '26
+46
في 5 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+120
في 2 قنوات
Get PRO
مايو '26
+124
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+84
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '26
+74
في 3 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+75
في 9 قنوات
Get PRO
يناير '26
+136
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+140
في 5 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+158
في 5 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+258
في 7 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+143
في 1 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+180
في 3 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+248
في 4 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+208
في 6 قنوات
Get PRO
مايو '25
+214
في 4 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+189
في 2 قنوات
Get PRO
مارس '25
+175
في 6 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+134
في 5 قنوات
Get PRO
يناير '25
+89
في 3 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+92
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+137
في 6 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+95
في 4 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+102
في 3 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+98
في 1 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+82
في 3 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+67
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '24
+95
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+148
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '24
+107
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+116
في 4 قنوات
Get PRO
يناير '24
+109
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+123
في 6 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+103
في 2 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+140
في 5 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+91
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+218
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+211
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+159
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+292
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+193
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+194
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+316
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+424
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+522
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+454
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+257
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+638
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+750
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+745
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+1 008
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+622
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+1 260
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+975
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+1 947
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+597
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+203
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+1 278
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+2 258
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+376
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+766
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+1 065
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+737
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '21
+132
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '21
+2 962
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '21
+1 825
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '21
+613
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '21
+3 216
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '20
+7 337
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 15 سبتمبر | +5 | |||
| 14 سبتمبر | +9 | |||
| 13 سبتمبر | +4 | |||
| 12 سبتمبر | +1 | |||
| 11 سبتمبر | +3 | |||
| 10 سبتمبر | +8 | |||
| 09 سبتمبر | +2 | |||
| 08 سبتمبر | +2 | |||
| 07 سبتمبر | +2 | |||
| 06 سبتمبر | +2 | |||
| 05 سبتمبر | +3 | |||
| 04 سبتمبر | +3 | |||
| 03 سبتمبر | +1 | |||
| 02 سبتمبر | +1 | |||
| 01 سبتمبر | +3 |
منشورات القناة
Как ждать корутины в asyncio
Два последовательных
await не дают конкурентности: вторая корутина запустится после первой. Создание двух объектов корутин тоже не планирует их выполнение. Для этого нужны задачи, созданные до первого ожидания.
У каждого способа свои гарантии. gather() возвращает результаты в порядке аргументов. Если одна задача выбрасывает исключение, оно передаётся вызывающему коду сразу, а остальные задачи продолжают работать. as_completed() отдаёт результаты по мере готовности. wait() делит задачи на завершённые и ожидающие, а его тайм-аут сам ничего не отменяет.
В статье Waiting in asyncio автор советует начинать с TaskGroup, а для более гибкого управления выбирать wait(). Здесь «явное лучше неявного» работает буквально.| 2 | Как собрать LRU-кеш с приоритетами и сроком жизни на Python
Обычный LRU-кеш удаляет давно не использовавшиеся записи. Здесь порядок сложнее: сначала просроченные элементы, потом записи с меньшим приоритетом, при равенстве — давно не запрашиваемые.
Автор начинает со словаря с операциями в среднем за O(1) и добавляет структуры для срока жизни, приоритета и истории обращений. Наивная очередь хранится в отсортированном списке: минимум легко прочитать, но вставка и удаление с начала требуют линейного времени. Затем очередь ускоряют через bisect, без куч и деревьев.
Разбор Адриана на death and gravity показывает, как согласовать несколько структур данных и проверить сроки через внедряемые часы. Это пример разработки от простого рабочего варианта к более быстрому только на стандартной библиотеке. | 593 |
| 3 |  Есть одна странная вещь в AI-индустрии.
Сегодня лучшая модель для кода — одна. Завтра выходит другая. Через месяц рынок снова меняется. Но большинство разработчиков всё ещё строят инфраструктуру так, будто им нужно выбрать одного AI-провайдера навсегда.
Polza.ai работает наоборот. Вы подключаете один API и получаете доступ к сотням моделей — OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek, Qwen и другим.
Нужна другая модель? Меняете её в запросе — и продолжаете работать. Можно сравнить провайдеров и цены и выбрать оптимальный вариант под конкретную задачу. А если один провайдер перестал отвечать, можно включить автомаршрутизацию — запрос автоматически уйдёт к другому.
Один баланс, одна интеграция, оплата в рублях. А в кабинете прозрачно видно всё по расходам: модель, провайдер, стоимость, количество токенов и статус каждого запроса. Расходы можно отслеживать в реальном времени.
В итоге вам не нужно угадывать, какая модель победит. Вы сами выбираете, что лучше подходит для конкретной задачи, и не привязываетесь к одному провайдеру.
Попробовать Polza.ai. | 775 |
| 4 |  Как тестировать HTTP-запросы в Python без хрупких моков
У асинхронного запроса через HTTPx есть четыре способа проверки. Можно вручную подменить AsyncClient.post, настроить асинхронный мок и проверить аргументы. С усложнением запроса растёт и эта обвязка.
Библиотека respx перехватывает запросы HTTPx и возвращает заготовленный ответ. Код короче, зато тест остаётся привязан к HTTPx. Более явный вариант в духе Python: передать клиент в функцию и на тесте заменить его объектом-заглушкой.
Для интеграционной проверки приложение Starlette играет роль тестового сервера, а AsyncClient обращается к нему вместо внешней сети. В статье есть код всех четырёх вариантов. Выбирайте respx для компактной подмены, заглушку вместо сторонней библиотеки для моков, тестовый сервер для проверки связки целиком. | 830 |
| 5 |  Как ускорить сериализацию в Django Rest Framework
В бенчмарке на Python 3.7, Django 2.1.1 и DRF 3.9.4 объект User сериализовали 5000 раз без обращений к БД. ModelSerializer потратил 12,8 с, а функция справилась за 0,034 с. Разница составила 377 раз.
Профилировщик показал цену автоматизации: ModelSerializer заново строил поля из метаданных модели и готовил проверки. Режим только для чтения сократил время до 7,4 с, а Serializer с явно объявленными полями уложился в 2,1 с. Явное оказалось не только лучше, но и быстрее.
Для нагруженного API отделите время запроса к БД от сериализации. Если тормозит последняя, сделайте выходные поля доступными только для чтения или замените ModelSerializer на Serializer; для предельной скорости сравните с обычной функцией. Код и профили cProfile есть в разборе производительности DRF. | 943 |
| 6 | Как вызывать асинхронный Python из синхронного кода
Если оборачивать каждый вызов в asyncio.run(), Python каждый раз создаёт и закрывает цикл событий. Для одиночного запуска это нормально, но между вызовами не сохранятся привязанные к циклу ресурсы, например aiohttp.ClientSession с пулом соединений.
С Python 3.11 asyncio.Runner позволяет выполнять несколько корутин в одном цикле. Однако пока цикл занят, синхронная часть приложения ждёт. Следующий шаг: перенести цикл в отдельный поток и передавать ему корутины из обычных функций.
В подробном разборе автор собирает ThreadRunner, который запускает корутины и превращает асинхронные итераторы в обычные. Получается точечный мост для существующего синхронного приложения без переписывания всей цепочки в async def. | 1 006 |
| 7 |  Ко Дню программиста AvitoTech приготовил кое-что особенное!
Совместно со студией FU2RE и 3D-художником Dmitriev Video команда запустила большой портал в прошлое — эмулятор 2006 года будущего разработчика. Внутри олдскульные игры и викторины, за прохождение которых начисляются баллы, поднимающие позицию в рейтинге.
15 сентября трёх лучших игроков ждёт суперпак настоящих разрабов: салфетка на монитор из коллаборации с Elnik, плед, сумка и плюшевый талисман — кот Б/У. Так что успеть сыграть ещё можно!
P. S. А в канале AvitoTech до 13 сентября каждый день выходили праздничные посты. Присмотритесь, возможно, подарки спрятаны и в них 😉 | 1 076 |
| 8 |  asyncio учат до первого исключения внутри задачи, а дальше начинается импровизация
Асинхронный код в проекте обычно дорастает до пары корутин и gather, а всё, что дальше, каждый достраивает по памяти: где ловить ошибку из задачи, упавшей молча, чем связывать корутины, кроме передачи результата в аргументах.
У Real Python есть разбор asyncio целиком, от корутин до выбора задач под них. Что в нём помимо привычного async/await:
• чем asyncio REPL (python -m asyncio) удобнее обёртки asyncio.run вокруг каждого эксперимента;
• как корутины стыкуются через asyncio.Queue, а не через цепочку await;
• что происходит с исключением, которое всплыло внутри задачи;
• в каких задачах asyncio выигрывает, а в каких только добавляет слой.
Открывать стоит ради последних двух пунктов: остальное вы, скорее всего, уже пишете руками.
#python | 1 043 |
| 9 | Потоки ускоряют ввод-вывод, пока мелкая работа не упирается в процессор
Вы увеличиваете число рабочих потоков ThreadPoolExecutor, настраиваете пул соединений, а пропускная способность перестаёт расти. Даже короткий вычислительный участок повторяется в каждом задании и постепенно отбирает выигрыш от новых потоков.
Перейти на ProcessPoolExecutor можно, но тогда вход приходится разбивать на пачки, менять код и платить памятью за процессы. Автор собирает гибрид: несколько процессов, внутри каждого пул потоков, с привычным интерфейсом исполнителя задач.
В разборе ProcessThreadPoolExecutor остались возврат результатов через собственные объекты Future, гибель рабочего процесса и влияние свободнопоточного Python на всю конструкцию. | 1 098 |
| 10 | Когда isinstance() мало, TypeGuard может удивить
С isinstance() всё просто: mypy сам сужает объединение типов в каждой ветке. Сложнее, если объект приходится распознавать по содержимому, например проверять поля словаря. Тогда проверку выносят в отдельный предикат, а TypeGuard сообщает анализатору, какой тип прошёл условие.
На этом месте интуиция может подвести: автор несколько раз отказывался от TypeGuard и заканчивал комментарием # type: ignore. В разборе TypeGuard и TypeIs он начинает с TypedDict для Person и объясняет, почему TypeIs соответствует ожиданиям лучше.
Стоит прочитать перед следующим пользовательским предикатом: в статье осталось главное, почему TypeIs оказался тем интерфейсом, которого автор ожидал от TypeGuard. | 1 120 |
| 11 | Атрибуты модуля можно создавать только при обращении
Если часть API не нужна во время запуска, готовить её заранее необязательно. Начиная с Python 3.7, в модуле можно определить __getattr__: он обрабатывает обращение к имени, которого в модуле нет.
Для нужного имени функция возвращает динамически созданное значение, для остальных поднимает AttributeError. Так создание атрибута переносится на момент, когда он действительно понадобился, а запуск не ждёт этой работы. Лень здесь вполне питонична, пока ошибка для неизвестных имён остаётся явной.
В разборе атрибутов модуля есть минимальный пример с обычной функцией, динамическим атрибутом и AttributeError для неизвестного имени. | 1 106 |
| 12 |  Все дела подождут, потому что сегодня ваш день!
Поздравляем с Днем программиста и желаем меньше багов и больше фич, меньше созвонов и больше фокуса, меньше тасок с пометкой «срочно» и больше времени на отдых.
Забирайте подарок из нашей IT-коробки. Мы уверены, этот презент точно пригодится вам в работе: https://tprg.ru/la2S | 1 061 |
| 13 | Сигналы Django подводят в критичных сценариях, но получателей можно выполнять надёжнее
Сигналы Django удобно разрывают зависимости между модулями. В обработке платежа этого мало: способ доставки сигналов остаётся подвержен неожиданным сбоям. Слабая связанность полезна, но надёжность от неё не появляется.
Альтернативный способ запускает получателей как фоновые задачи Django Tasks. В материале решение проверяют на процессе создания платежа и заказа, связывают с транзакциями базы данных, моделируют сбои и отдельно рассматривают атомарность.
В статье Reliable Django Signals остались тесты надёжных сигналов, ограничения подхода и направления дальнейшей работы. Стоит прочитать до того, как доверить сигналам этап процесса, который нельзя потерять из-за неожиданного сбоя. | 1 105 |
| 14 | Контекст запроса можно добавить во все логи без ручного extra
В ASGI-приложении запрос заканчивается не там, где начался: обработчик вызывает корутины из других слоёв, и каждая пишет собственные сообщения. Если добавить user_id и platform через extra только в обработчике, запись из вложенной функции останется без этих полей.
Явное лучше неявного, но собирать один и тот же контекст в каждом слое и вручную передавать его дальше — дорогая трактовка PEP 20.
В разборе распространения контекста логов показано, как общие поля попадают в сообщения из разных слоёв ASGI-приложения без ручной передачи по всей цепочке вызовов. | 1 127 |
| 15 |  Как выбрать быстрый способ читать Excel из Python без сюрпризов с типами
Когда в Python нужно разобрать большой XLSX, привычный Pandas оказывается лишь одной из шести опций. Сравнивать их только по секундомеру мало: ещё важны сохранность типов и корректность значений.
Питоничность здесь начинается с контракта: каждая реализация возвращает Iterator[dict[str, object]], поэтому потребитель может обрабатывать строки по одной. Для теста взяли файл на 25 МБ с 500 тысячами строк, а время измеряли полным проходом без обработки данных.
В сравнении Haki Benita остались итоговые замеры для Pandas, Tablib, Openpyxl, LibreOffice, DuckDB и Calamine, а также разбор типов и корректности. Полезный ориентир перед тем, как ставить очередную зависимость ради одной таблицы. | 1 128 |
| 16 | Как найти хеш пароля в 37 ГБ меньше чем за миллисекунду
Офлайн-проверка пароля по списку утечек выглядит как обычный поиск, пока Pwned Passwords не распаковывается в текстовый файл на 37 ГБ. Минимальный вариант на Python работает, но оказывается слишком медленным.
Автор профилирует код, пробует пропускать части файла, применяет двоичный поиск, строит отдельный индекс и переводит его в двоичный формат. Вполне по дзену: сначала измерить, потом усложнять. Результат: поиск занимает меньше миллисекунды.
В разборе оптимизации можно проследить, почему первые ускорения не уложились в цель, как генерируется и читается индекс и какие структуры данных автор рассматривает в финале. | 6 935 |
| 17 | Внешние ключи Django могут оставить лишние индексы и заблокировать миграцию
В модели всё выглядит аккуратно: несколько ForeignKey, on_delete=PROTECT и unique_together. Но внешний ключ связывает две таблицы, поэтому обеспечить такое ограничение сложнее, чем уникальность или проверку значения. Явное лучше неявного, а неявного поведения здесь хватает.
Статья How to Get Foreign Keys Horribly Wrong разбирает, где появляются дублирующие индексы и как обнаружить блокирующую миграцию. Затем переходит к безопасному переносу внешнего ключа, обратимым операциям и конкурентному созданию индексов.
Перед следующим изменением схемы по ссылке стоит проверить ещё две вещи: когда нужен частичный индекс и в каком порядке выполнять миграционные операции. | 1 197 |
| 18 | Сотни тысяч корутин лучше не запускать разом
Если запустить всю пачку асинхронных операций сразу, вы нагрузите вызываемые сервисы, а всё необходимое для работы окажется в памяти одновременно. Ограничение конкурентности нужно до того, как очередь съест ресурсы.
Питоничная цель напоминает imap_unordered(): одновременно выполнять не больше limit операций и отдавать результаты по мере готовности. asyncio.Semaphore кажется очевидным ответом из Stack Overflow, но автор предупреждает: лучший вариант другой.
В разборе ограничения конкурентности сопоставлены gather(), Semaphore, as_completed(), Queue и wait(). Читайте, чтобы понять, почему автор выбрал wait() и как собрал асинхронный map_unordered() с поддержкой итерируемых объектов и исключений. | 1 214 |
| 19 | Дескриптор может удерживать ваши объекты, но слабые ссылки это исправят
Вы удалили экземпляр, а память не освободилась. Причина может прятаться в дескрипторе: если он записывает проверенные экземпляры в обычный dict, словарь сохраняет сильные ссылки. Сборщик мусора не удалит такие объекты, и утечка будет расти понемногу.
Если хранить сами экземпляры всё-таки нужно, замените словарь на слабый:
import weakref
_seen = weakref.WeakKeyDictionary()
Слабый ключ не мешает сборщику удалить объект, когда на него больше нет сильных ссылок. Питонично: сообщаем, кого видели, но не берём опеку над его временем жизни.
В разборе Memory leakage in Python descriptors есть полный пример утечки и её исправления. Проверьте дескрипторы, которые копят экземпляры после валидации. | 1 206 |
| 20 |  Trame v4 добавил управление React-компонентами из Python
При создании приложения на Python-фреймворке trame теперь можно выбрать client_type="react" и сохранить привычные механизмы состояния, событий и триггеров. Связки react.Bind и react.Callback синхронизируют серверную логику с интерфейсом — без отдельного REST API и самописного обмена данными.
Обновление прежде всего пригодится организациям с готовыми React-библиотеками и дизайн-системами: их можно задействовать без полной переделки фронтенда. Но смены фаворита пока нет — Vue.js остаётся стандартным и наиболее полным клиентом, а Kitware не обещает паритета возможностей.
В статье перечислены поддерживаемые на старте компоненты и варианты рендеринга. | 1 227 |
