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 18 685 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 986 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 35 144 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 18 685 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 04 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -115، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -3، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.88%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 4.30% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 285 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 804 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 1.
- 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 05 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
18 685
المشتركون
-324 ساعات
-337 أيام
-11530 أيام
أرشيف المشاركات
18 683
Сниппеты Python для начинающих
Подборка полезных сниппетов для начинающих разработчиков, которые помогут быстрее познакомиться с удачными решениями распаковки кортежей, нахождения случайного числа и много другого.
Подробнее:
https://tprg.ru/9LzC
18 683
Мечтаете стать тимлидом и начать руководить командой?
Если вы всегда хотели им стать, но не знали с чего начать, то пора вам узнать о курсе «Тимлид:101» — программе в живом онлайн-формате: с практическими заданиями, пожизненным доступом к материалам и бесплатным участием.
Уже 23 ноября стартует Boot Camp от «Стратоплан» — тренировочный лагерь, погружение в специальность без риска для вашей текущей работы или проекта.
Если вы хотите понять каково же быть тимлидом, хватает ли вам для этого экспертизы и с какими сложностями специалист сталкивается, то обязательно присоединяйтесь: https://tprg.ru/RC3B
Это #партнёрский пост
18 683
Flask и React — от нуля до Full Stack проекта
В этой статье вы узнаете, как использовать Flask и React для создания full stack приложений, которые легко масштабируются, а также увидите множество наглядных примеров:
https://tprg.ru/wVDz
#фронтенд #flask
18 683
Что на самом деле означает глобальный оператор в Python
Вы знаете для чего нужен оператор
global? Если не знаете или не уверены, то эта статья поможет вам разобраться:
https://tprg.ru/Q92a18 683
Как Python применяется в нефтехимии
В новом выпуске Moscow Python Podcast авторы пообщались со старшим владельцем продукта компании Сибур Диджитал Вадимом Щемелининым о Индустрии 4.0, видеоаналитике в нефтехимии и о многом другом.
Послушать или посмотреть можно тут:
https://tprg.ru/rnXL
#видео
18 683
Seaborn — отличная data science библиотека для визуализации на Python
В этом видео вы узнаете, как создавать различные графики c помощью seaborn и в чём преимущества этой библиотеки по сравнению с тем же matplotlib.
https://tprg.ru/P8FV
#видео #datascience
18 683
Библиотека torchaudio
torchaudio — это аудиобиблиотека для PyTorch. Её цель — применить PyTorch к области аудио. Поддерживая PyTorch, torchaudio следует той же философии обеспечения сильного ускорения графического процессора, фокусируясь на обучаемых функциях через систему автограда и имея согласованный стиль. Это в первую очередь библиотека машинного обучения, а не общая библиотека обработки сигналов.
Подробнее:
https://github.com/pytorch/audio
#библиотека #ml #pytorch
18 683
Отладка приложения Flask в Docker с помощью PyCharm
Небольшая пошаговая инструкция со скриншотами без лишних слов:
https://tprg.ru/WNcY
#flask #docker #pycharm
18 683
Обучение с подкреплением на Python
Обучение с подкреплением молодая и бурно растущая дисциплина. Это обстоятельство привело к тому, что информации об этом мало на английском и почти нет на русском языке. Особенно, если дело касается объектно-ориентированного подхода.
Предлагаем вам представить задачу, в которой нано робот с антибиотиком должен подобраться к скоплению патогенных бактерий для их уничтожения. А теперь посмотрите, как её можно решить:
https://tprg.ru/1yDz
18 683
Бот для Instagram на Python
В этой статье вы узнаете, как написать бот для Instagram на Python, с применением Instagram API и опенсорс-модуля InstaPy:
https://tprg.ru/rwQm
18 683
Хинт для программистов: у Tproger есть 4 канала, где можно получать отборную инфу по конкретной теме.
Каждый найдёт что-нибудь для себя:
— мобильная разработка: @mobi_dev
— веб-разработка: @tproger_web
— основы программирования: @prog_point
— разработка на Java: @a_cup_of_java
18 683
Pip vs Conda: подробное сравнение двух систем упаковки Python
Если вы используете Python в Data Science или компьютерных вычислениях, то заметите, что Python имеет две разные системы упаковки: pip и Conda. Неужели pip недостаточно? Разобрались в этой статье:
https://tprg.ru/povW
18 683
12 актуальных идей для портфолио Python
Персональные проекты говорят сами за себя громче, чем любые престижные сертификаты, поэтому в этом руководстве обсудили идеи проектов на Python для вашего резюме. Каждая идея относится к отдельной области применения Python:
https://tprg.ru/EMZ2
18 683
Как сделать успешный стартап?
Решать понятную проблему, реальную боль. Например выходец из Lyft, который сократил Cloud-расходы компании на 40%, создал Cloudthread — инструмент для экономичного масштабирования мощностей. Уже на ранней стадии он привлёк больше 2 млн $ от представителей топ-менеджмента разных компаний: CTO и ответственных за Cloud.
Работать с профессионалами, специалистами. Команда и её интеллектуальный ресурс — самое ценное, что есть у стартапа.
Не работать с незнакомцами. Собирать вокруг себя людей с похожими ценностями, которые поддержат тебя даже в проблемах, выходящих за рамки бизнеса.
Быть помешанным на продукте. Если продукт классный, вы им «горите» и понимаете его ценность — не важно, какой у вас бэкграунд. Не обязательно рождаться в богатой семье и учиться в «лиге плюща».
Понимать, какой у продукта рынок. Он может и не существовать прямо сейчас, но тогда нужно быть уверенным, что через несколько лет продукт будет актуальным и люди будут им пользоваться.
Эти советы сформировались в новом выпуске подкаста YaTalks — в этот раз поговорили про старт, инвестиции и ошибки в IT-стартапах.
Гости подкаста
— Глеб Чувпило, предприниматель, основатель и управляющий партнёр венчурного фонда Thundermark Capital
— Нодари Кезуа, венчурный инвестор, сооснователь и партнёр фонда Peak State Ventures
— Наталия Шагарина, сооснователь сервиса «Едадил»
Чем отличаются инвесторы и как их привлечь? Как уберечь себя от потери денег и сооснователей? Какие бывают грабли и как на них не наступить?
Смотрим: https://youtu.be/_v1wZuKpVHE
Это #партнёрский пост
18 683
Создание кластера Kubernetes в DigitalOcean с помощью Python и Fabric
И снова давайте поговорим о кластеризации. Существует множество способов и инструментов, с помощью которых это можно сделать, но в этой статье рассмотрели вариант с библиотекой Fabric для Python.
Подробнее:
https://tprg.ru/bygq
#kubernetes
18 683
Главный секрет операторов match/case в Python
Многие ждали появление операторов match/case в Python. Но столкнувшись с ним впервые, некоторые python-разработчики могут растеряться, ведь его синтаксис несколько отличается от привычного кода на Python.
В чём именно особенность этих операторов — читайте в статье:
https://tprg.ru/L61X
18 683
Бесплатный курс по Big Data и Data Science
Этот курс поможет углубить знания в области больших данных и машинного обучения, а также изучить применение Data Science на примерах практики передовых компаний. Курс подойдёт тем, кто уже немного знаком с Data Science и хочет продолжить обучение.
Подробнее:
https://tprg.ru/fD5C
#datascience
