متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
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📈 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 19 270 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 995 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 35 071 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 19 270 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 12 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 30، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -11، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 12.38%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.03% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 385 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 970 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 8.
- 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 13 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
19 270
المشتركون
-1124 ساعات
+17 أيام
+3030 أيام
أرشيف المشاركات
19 260
Инженер команды SQL в AvitoTech в рамках проекта avito.code подготовил серию роликов про PostgreSQL и DBA
В первой части эксперт рассказывает о инициализации реплик без прямого использования pg_basebackup. Она уже доступна на канале AvitoTech.
Смотрите, ставьте пальцы вверх и стройте отказоустойчивую инфраструктуру: https://tprg.ru/uBnI
Реклама ООО «Авито Тех»
19 260
Задача о животных Ноя
Как и в библейские времена, нам нужно доставлять животных в ковчег парами. Мы заинтересованы только в том, чтобы получить по одной паре каждого животного, и не заинтересованы в животных, которых меньше двух… в конце концов, им нужно спариваться, чтобы заново заселить планету!
Вам будет предоставлен список животных, в котором нужно проверить, каких животных по двое, а затем вернуть словарь, содержащий название животного и их четное количество:
>>> two_by_two(['goat', 'goat', 'rabbit', 'rabbit', 'rabbit', 'duck', 'horse', 'horse', 'swan'])
... {'goat': 2, 'horse': 2, 'rabbit': 2}
Если список животных пуст, нужно вернуть False:
>>> two_by_two([])
... False
Если у животного нет пары, нужно вернуть пустой словарь:
>>> two_by_two(['goat'])
...{}
Ждем ваши решения в комментариях.
#задача19 260
functime для построения прогнозирования временных рядов
Утилита принимает многостолбцовые датафреймы, «дружит» с OpenAI и поддерживает метрики MASE, SMAPE и другие:
import polars as pl
import functime.llm
y = pl.read_parquet("../data/commodities.parquet")
context = "Этот датасет содержит данные о стоимости товаров за период 1980 - 2022."
Анализируем тренд и сезонность двух товаров:
analysis = y_pred.llm.analyze(
context=dataset_context,
basket=["Aluminum", "Banana, Europe"]
)
print("Analysis:\n", analysis)
Сравним группы товаров:
basket_a = ["Aluminum", "Banana, Europe"]
basket_b = ["Chicken", "Cocoa"]
comparison = y_pred.llm.compare(
basket=basket_a,
other_basket=basket_b
)
print("Comparison:\n", comparison)
Репозиторий на GitHub
#библиотека19 260
PyDork для сбора результатов из поисковиков
Утилита позволяет автоматизировать сбор поисковых результатов для Google, Bing, DuckDuckGo, Baidu и Yahoo Japan:
>>> pydork search -n 10 -t google -- 'super mario'
... Google: Text Search: super mario
... Google: Finally got 10 links.
... [GoogleSearch]: https://www.nintendo.co.jp/character/mario/
... [GoogleSearch]: https://www.nintendo.co.jp/software/smb1/index.html
... [GoogleSearch]: https://www.nintendo.co.jp/switch/adala/index.html
Репозиторий на GitHub
#библиотека19 260
drf_yasg: автоматическая документация API для Django
Начиная с Django 2.2, Django Rest Framework 3.10 и Python 3.6 вы можете автоматически генерировать документацию API Django REST Framework.
Репозиторий на GitHub
#django
19 260
PandaSQL, чтобы обращаться к датафрейму на SQL
Инструмент позволяет использовать язык запросов SQL для обработки табличных данных pandas:
Вместо
customers[customers["age"] <= 25]
Теперь можно фильтровать датафрейм так:
import pandasql as ps
sql_query = '''SELECT * FROM customers WHERE "age" <= 25'''
ps.sqldf(sql_query)
#библиотека19 260
Пятничный Win Share
Что интересного получилось у вас в Python и IT в целом за прошедшую неделю? Поделитесь в комментариях.
#winshare
19 260
Книга «Django 3 на примерах» (2020)
Автор: Антонио Меле
Следуя за автором, вы создадите несколько проектов на базе фреймворка и познакомитесь с возможностями Django 3.
Репозиторий книги
#django
19 260
Умение работать с FastAPI является важным навыком для Python разработчиков, занимающихся веб разработкой
Этот фреймворк позволяет быстро разрабатывать надежные и эффективные веб-сервисы с автоматической генерацией документации, поддержкой асинхронной работы и встроенной валидацией данных, что упрощает процесс разработки и обеспечивает высокую производительность веб-приложений на Python.
Начните знакомство с этим инструментом с открытого урока «Создание веб-приложения на FastAPI» от OTUS. Преподаватель Сурен Хоренян — опытный Python-разработчик из МТС ИИ. Занятие пройдёт 28 сентября в 20:00 мск в рамках онлайн-курса «Web разработчик на Python».
На открытом уроке рассмотрят структуру проекта, аннотации типов, валидацию данных, инъекцию зависимостей при создании веб-приложения на FastAPI.
Занятие будет полезно тем, кто хочет познакомиться с фреймворком и посмотреть на валидацию данных при помощи аннотаций типов
Пройдите вступительный тест для регистрации и ставьте событие в календарь, чтобы не пропустить.
Реклама ООО «Отус онлайн-образование» ОГРН 1177746618576
19 260
PyAutoGUI для снимков экрана
import pyautogui
screen = pyautogui.screenshot()
screen.save("my_image.png")
Скриншот всего экрана ляжет в текущий рабочий каталог, но путь можно изменить. Помимо этого инструмент поддерживает симуляцию нажатия клавиш, набора текста в поле ввода и проч.
Репозиторий на GitHub
#библиотека19 260
Типы копирования в Python
Лаконичная статья, рассказывающая о типах копирования (поверхностном и глубоком). С её помощью вы познакомитесь с разницей в поведении составляющих копируемого объекта, а также с поведением
copy() / deepcopy().
#факты19 260
whois для домена на Python
Библиотека позволяет выводить те же сведения о сайте, что и одноимённый сервис.
>>> import whois
>>> domain = whois.query('google.com')
>>> print(domain.__dict__)
... {
... 'expiration_date': datetime.datetime(2020, 9, 14, ... 0, 0),
... 'last_updated': datetime.datetime(2011, 7, 20, 0, 0),
... 'registrar': 'MARKMONITOR INC.',
... 'name': 'google.com',
... 'creation_date': datetime.datetime(1997, 9, 15, 0, 0)
... }
>>> print(domain.expiration_date)
... 2024-09-14 00:00:00
Репозиторий на GitHub
#библиотека19 260
Unicaps: API для решения CAPTCHA
Инструмент поддерживает несколько десятков видов капчи и асинхронность:
>>> from unicaps import CaptchaSolver, CaptchaSolvingService
>>> solver = CaptchaSolver(CaptchaSolvingService.TWOCAPTCHA, api_key="<API_KEY>")
>>> solved = solver.solve_image_captcha(open("captcha.jpg", "rb"), is_phrase=False, is_case_sensitive=True)
>>> solved.solution.text
... 'w93Bx'
>>> solved.report_good()
... True
Репозиторий на GitHub
#библиотека19 260
GIL: зачем он нужен и как с ним жить
Тимлид Evrone Григорий Петров очень доступно знакомит с Глобальной блокировкой интерпретатора в своей 35-минутной лекции. С помощью видео можно узнать на доступном языке:
— как засыпают и просыпаются потоки;
— от чего защищает GIL;
— как GIL работает изнутри.
#GIL
19 260
19 260
Задача о вычурном регистре
Напишите функцию, которая принимает строку и возвращает её же, причём все чётные символы в каждом слове записаны в верхнем регистре, а нечётные — в нижнем.
Пример:
"Строка" => "СтРоКа"
Первый символ слова имеет нулевой индекс и является чётным, поэтому он должен быть в верхнем регистре. Вам предстоит начинать отсчёт заново для каждого слова.
Переданная строка будет состоять только из букв алфавита и пробелов. Пробелы будут присутствовать только в том случае, если слов несколько. Слова будут разделены одним пробелом.
#задача19 260
FreezeGun: заморозка времени для тестов
С помощью библиотеки freezegun можно «заморозить» время до определённой точки, обеспечив точную проверку тестируемых функций.
Репозиторий на GitHub
#библиотека
19 260
tqdm для прогресс-баров на Python
Если вы создаёте свою библиотеку или автоматизируете процессы с помощью bash-скриптов, отобразить ход исполнения запущенных команд можно с помощью tqdm.
Репозиторий на GitHub
#библиотека
19 260
atexit для завершающей логики
Хэндлер позволяет исполнять хуки при закрытии программы. Это подойдёт:
— для завершения ожидающих процессов;
— для отправки ожидающих сообщений в логи;
— для сохранения истории интерпретатора.
В примере ниже создаётся счётчик падений программы:
try:
with open('counterfile') as infile:
_count = int(infile.read())
except FileNotFoundError:
_count = 0
def incrcounter(n):
global _count
_count = _count + n
def savecounter():
with open('counterfile', 'w') as outfile:
outfile.write('%d' % _count)
import atexit
atexit.register(savecounter)
#факты19 260
Gooey: из CLI-приложения в GUI
Gooey превратит вашу консольную программу в полноценное графическое приложение всего одной строкой кода.
Ссылка на репозиторий
#библиотека
