ar
Feedback

لا تقع ضحية للمخادعين! تيليمتريو يكتشف ويُميّز هذه القنوات 👉 إذا كنت تريد رؤية العلامة، اشترك

Zen of Python

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
Типичный программистالشبكة:Типичный программистروسيا35 195التكنولوجيات والتطبيقات7 001

📈 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 18 712 مشتركاً، محتلاً المرتبة 7 001 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 35 195 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 18 712 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 29 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -99، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -4، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.27‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 4.24‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 173 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 793 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 30 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

18 712
المشتركون
-424 ساعات
-467 أيام
-9930 أيام
أرشيف المشاركات
Zen of Python
Zen of Python
18 712
В чем сида аннотаций типов Type Hints — годный инструмент, ибо помогают находить ошибки типов ещё до запуска кода, но настоящая их сила в другом. С ними вы думаете о структуре данных, делая код менее ломким. Появились в Python 3.5 в 2015 году и прижились так хорошо. что даже IDE напоминают вам о них ворнингами. Взгляните на функцию, что вычисляет скидку для списка товаров: 

def calculate_discount(items, discount):
    return [item * (1 - discount) for item in items]
Всё работает, но не совсем понятно: — Что именно items? Список? Кортеж? Генератор? — Какой тип у discount? — Что возвращает функция? Код «самопроясняется», если добавить typing.List: 

from typing import List

def calculate_discount(items: List[float], discount: float) -> List[float]:
    return [item * (1 - discount) for item in items]
Мы можем пойти дальше. Зачем ограничивать функцию только List[float], если она также могла бы принять кортеж, множество или генератор? 

from collections.abc import Iterable

def calculate_discount(items: Iterable[float], discount: float) -> List[float]:
    return [item * (1 - discount) for item in items]
Теперь items — любая итерируемая структура: список, кортеж, генератор. Такой подход делает функцию более универсальной. Это и есть главное преимущество Type Hints: они заставляют задуматься — а не слишком ли жёсткие ограничения я накладываю на входные данные? А не стоит ли сделать интерфейс функции более абстрактным? Допустим, вы проектируете класс заказа. Если сначала использовали List для хранения товаров, то подумав о типах, вы можете заменить это на Set, чтобы избежать повторений. Или вместо хранения всех элементов в памяти начать использовать генератор для ленивой загрузки данных из базы. Аннотации типов подталкивают вас к обобщённому проектированию, где функции и классы не зависят от конкретных реализаций.
Входы — как можно шире, выходы — как можно конкретнее.
#основы @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
Repost from Типичный программист
Делитесь своим опытом в опросе про облака Мы готовим большое исследование по облачным технологиям и хотим узнать ваше мнение.
Делитесь своим опытом в опросе про облака Мы готовим большое исследование по облачным технологиям и хотим узнать ваше мнение. Расскажите, как вы работаете с облаками, какие у вас возникают вопросы или трудности. Фидбэк можно оставить в этой гугл-форме Спасибо 🙏

Zen of Python
Zen of Python
18 712
django-action-triggers | Вебхуки для всего отовсюду на Django Библиотека позволяет инициировать всевозможные события на вашем Django-сайте по триггеру — апдейту базы данных. В отличие от т.н. сигналов, могут управляться динамически, без редеплоя. Репозиторий проекта @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
Коллекция питонических роадмапов Вашему вниманию дорожные карты из Py-мира с небезызвестного сайта roadmap.sh. По технологиям: — Python; — SQL; По специальностям: — Data Engineer (потребуется VPN); — Data Analyst; — Data Scientist; И даже Prompt Engineer, если вы хотите позабавиться или ужаснуться. #основы @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
​​PyXL | Python + Bare Metal Код можно интерпретировать непосредственно на железе без виртуальной машины (VM) и JIT-компиляции. Это положительно скажется на скорости. Среди возможностей: — собственный процессор, исполняющий байт-код Python напрямую, минуя традиционные интерпретаторы; — высокая скорость отклика GPIO: В тестах на плате Arty-Z7-20 с FPGA Zynq-7000 PyXL демонстрирует время отклика GPIO в 480 наносекунд, что в 30 раз быстрее, чем у MicroPython на PyBoard; На сайт проекта #инструмент @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
​​Кто из вас сильный? Признавайтесь, надо мебель в соседнем классе перенести. #кек @zen_of_python 😎 — как мощны мои лапищи 🌚 — пишу с нейрокопайлотами

Zen of Python
Zen of Python
18 712
​​Между гадалками и LLM для верстки сайтов есть нечто общее: обе оперируют узким проверенным словарем на ~1000 слов, чтобы выразить свои мысли и при этом попасть в "болевые точки" клиента. #кек @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
Вашему вниманию — Змеиный культ Некрополиса, типичная IT-команда разработки #кек @zen_of_python
Вашему вниманию — Змеиный культ Некрополиса, типичная IT-команда разработки #кек @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
Раз вам зашел питонический фон для созвонов от ChatGPT, оцените, на что способен Midjourney, если не скупиться на слова в промте: #кек @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
Вопросы подписчиков Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает: — Спрашивайте
Вопросы подписчиков Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает: — Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов! — Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте. #вопросы_новичков @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
Вопросы подписчиков Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает: — Спрашивайте
Вопросы подписчиков Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает: — Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов! — Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте; #вопросы_новичков @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
Repost from Код найма
Расскажите про свой опыт поиска работы Мы сейчас проводим исследование — хотим разобраться, как айтишники ищут работу: на что
Расскажите про свой опыт поиска работы Мы сейчас проводим исследование — хотим разобраться, как айтишники ищут работу: на что обращаете внимание в вакансии, что для вас точно красный флаг, а что — зеленая простыня. Мы хотим из первых уст узнать про все боли, подводные камни и нюансы рекрутинга в ИТ в 2025 году, поэтому просим вашей помощи — пройдите опрос, который займет у вас около 15 минут. Давайте поможем компаниям и специалистам эффективнее и быстрее находить друг друга.

Zen of Python
Zen of Python
18 712
​​pytest-testmon | Крохотная автоматизация тестов Счастлив тот питонист, чей работодатель имеет ресурс на тестирование своего кода. Эта библиотека позволяет автоматически покрывать тестами только затронутые изменениями участки кода, снимая с вас эту нагрузку. Проект на pypi.org #инструмент @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
​​orbital | Обработка датасета прямо из БД Если вам довелось готовить собственные датасеты перед загрузкой в модель и запускать пайплайны scikit-learn, то повторять такое на каждом банче из БД на SQL вы точно не захотите. Этот инструмент как раз превращает типовые операции StandardScaler, OneHotImputer, SimpleImputer и многие другие. Проект на GitHub #инструмент @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
pipask | pip, который не пропустит зловред Дожили: через pypi.org можно слить свои креды / логопассы и дать возможность майнить крипту мошенникам. Пока админ плачет в сторонке вас еще миновала участь установить нечто злое, попробуйте вместо привычных менеджеров зависимостей pipask: он использует метаданные, чтобы оценить вероятность угрозы и подтягивает базу osv.dev (про уязвимости). Ждем, когда PSF сшерлочат эту фичу. Репозиторий проекта #инструмент @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
​​Качество кода в эпоху LLM Один из сеньоров сказал на одной конференции: «Если разработчик не использует LLM для автоматизации рутины, то он просто тратит ресурсы своей компании» Вот на таком прокрустовом ложе мы с вами оказались: c LLM база мгновенно забывается, без нее — пишешь / отлаживаешь медленнее. ИИ-ассистенты: — генерируют код по промту; — предлагают автодополнение на основе контекста; — подсказывают, как улучшить код. Но они реактивные — не анализируют весь проект автоматически. ИИ не гарантирует соответствие стандартам проекта, превращая код в кашу. Если вы уже не готовы отказаться от копайлотов вроде ChatGPT или Cursor, с качеством кода помогут несправедливо забытые: — линтеры (pylint, flake8); — тайпчекеры (mypy); — security-сканеры (bandit); — «покрыватели тестами» (coverage, pytest-cov); — профилировщики (cProfile). Вышеописанные инструменты: — формализуют согласно стандарту PEP8; — находят ошибки, неиспользуемые импорты, — «мертвый код», несоответствия типов (mypy); — работают без контекста задачи — поэтому «беспристрастны»; #инструмент #основы @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
Почему все реже встречается __init__ В питоническом комьюнити некоторые призывают отказаться от пользовательских методов __init__ в контексте dataclasses. До Python 3.7 разработчикам приходилось вручную определять этот метод для инициализации атрибутов экземпляра класса. Например, чтобы создать объект 2DCoordinate(x=1, y=2), необходимо было явно прописать метод init с параметрами x и y. Альтернативы — фабричные функции и абстрактные классы, были менее удобны и приводили к усложнению кода. С появлением «структур данных» необходимость в ручном определении __init__ для простых структур данных отпала: 

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int

person = Person(name="Alice", age=30)
print(person)
Это не единственное решение: Создание объектов через фабричные методы позволяет (@classmethod) отделить логику инициализации от конструкции объекта. Вот еще пример проблемы, вызванной пользовательским методом инициализации: 

class FooBarWidget(FooWidget):
    def __init__(self):
        self.publisher = zmq.Context.instance().socket(zmq.PUSH)
        self._init()

    def _init(self):
        def worker_thread_start():
            FooWidget.__init__(self)
            self.run()

        worker_thread = Thread(target=worker_thread_start, daemon=True)
        worker_thread.start()
Атрибуты, инициализируемые в FooWidget.__init__, могут быть недоступны в основном потоке до завершения инициализации в дочернем потоке, что вызывает ошибки при обращении к ним. #основы @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
Бывает, просыпаешься утром и понимаешь — хочется перемен. Сменить город, страну, климат. Поработать с видом на океан или встр
Бывает, просыпаешься утром и понимаешь — хочется перемен. Сменить город, страну, климат. Поработать с видом на океан или встретить закат в кофейне где-нибудь в центре Европы. Только вот отпуска на всё не хватает. А может, и не нужен отпуск? Есть компании, где работать можно откуда угодно — хоть с берега, хоть с балкона, хоть из уютного офиса, если так больше нравится. Точка — как раз из таких. Здесь главное — результат, а не география. Ты сам выбираешь, где тебе комфортно: дома, в классном офисе или в другом часовом поясе. В финтех-компании Точка работает 1300 IT-специалистов — разработчиков, продактов, дата-сайентистов и дизайнеров. Они создают IT-продукты, которым доверяют 700 000 предпринимателей. Здесь ценят инициативу, самостоятельность и продуманность решений. Хочешь жить по своим правилам и при этом делать классные вещи вместе с командой? Переходи по ссылке — там подробно расписано, как в Точке работают и кого сейчас ищут. Возможно, это именно твой путь. Это #партнёрский пост

Zen of Python
Zen of Python
18 712
В последний год вы использовали в своем коде __init__?
Anonymous voting

Zen of Python
Zen of Python
18 712
​​Апгрейд Win-установочника Python Разработчики языка оптимизируют процесса установки Python на Windows с помощью т.н. PyManager. Вот его ключевые: — Единый инструмент установки. Ранее существовало несколько способов установки Python на Windows: традиционный установщик .exe, пакет в Microsoft Store и NuGet-пакеты. PyManager объединяет их в один инструмент, упрощая процесс установки и управления версиями Python. — Управление несколькими версиями PyManager позволяет устанавливать и управлять несколькими версиями Python одновременно, включая возможность установки конкретных версий и архитектур (например, py install 3.11.4 --arch=arm64). Это особенно полезно для тестировщиков. PEP-773 #факт @zen_of_python