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
Как искать работу в IT
Лучше всего — в профессиональном сообществе. Если в вашем окружении нет опытных спецов, познакомиться с ними можно в карьерных группах, которые создают IT-компании.
«Карьера в Ростелекоме» — канал, на который стоит подписаться всем, кто ищет полезные контакты, следит за IT-рынком и мониторит предложения работодателей в этой сфере.
Каждую неделю здесь публикуют дайджест вакансий и интервью с сотрудниками. Они делятся опытом, рассказывают о важных софт-скилах и интересных проектах, над которыми работают.
Например, команда разработчиков рассказала, как не нашла подходящий конструктор дашбордов и создала свой.
Подписывайтесь, если хотите знать больше о новых технологиях и разработках
Реклама ПАО «Ростелеком» LjN8Kaa7b
18 683
Дайджест Python #5: как сделать свой Copilot и работать с данными в Pandas
Собрали свежий дайджест из лучших материалов по Python.
В нём вы узнайте, как написать свой аналог GitHub Copilot без знаний об искусственном интеллекте, как работать с данными и памятью в Pandas и как написать нейросеть, которая сможет самостоятельно распознавать объекты.
#python #нейросети
18 683
Repost from Типичный программист
+2OpenAI представила GPT-4 и расскажет о ней подробнее на презентации в 23:00 по мск
Как и обещали, разработчики Microsoft и OpenAI, в целом улучшили GPT-4 и внедрили мультимодальные модели. Теперь GPT-4 может взаимодействовать ещё и через изображения (пример, на 1 скриншоте), звуки и видео. А ещё она свободно общается на разных языках, гораздо лучше сдаёт экзамены и лучше пишет о сложных вопросах, а не только общих темах.
Рассказываем, что ещё нового в новой модели от OpenAI, как получить к ней доступ и где посмотреть презентацию: https://tproger.ru/articles/openai-predstavila-gpt-4-chto-novogo-i-kak-poprobovat-novinku/
#нейросети #openai #microsoft
18 683
5 полезных, но малоизвестных библиотек для Python
Многие из нас работали с Flask, NumPy, OpenCV и другими популярными библиотеками питона. Они хорошо поддерживаются, постоянно развиваются, у них большое коммьюнити и огромное количество гайдов.
Но есть несколько очень крутых, но пока малоизвестных библиотек, которые могут оказаться очень полезными.
И вот 5 самых интересных из них:
— Funcy содержит более 100 полезных методов и декораторов, собранных в одной библиотеке.
— JsonObject — удобная библиотека для быстрого преобразования json в объекты Python.
— Pdir2 — отличная библиотека для замены работы со стандартным dir().
— NetworkX — это очень большая и удобная библиотека для Python с множеством встроенных функций для работы с графами и их выводом.
— You-get — удобный инструмент для скачивания видео, фото и аудио файлов с большинства популярных платформ.
А вот статья, в которой на примерах показали, как с ними работать и чем они могут быть полезны: https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/721834/
Берите на заметку, чтобы через полгода-года смело сказать, что вы юзали их, пока это ещё не было мейнстримом.
#подборка #библиотека
18 683
Cоздаём свою канбан-доску на Django, DRF и Alpine.js
Наверняка вы уже работали с канбан-досками? Это сервисы типа Jira или Trello, они помогают здорово структурировать и мониторить рабочие процессы. А особенно они полезны, когда задачи состоят из кучи этапов, например, согласования, выполнения, ревью и продакшена.
А почему нам не сделать свою канбан-доску с блекджеком, так сказать, и всем прилегающим? Вот отличная статья, которая поможет разработать собственную канбан-доску и развернуть её на облачном сервере:
https://habr.com/ru/company/selectel/blog/721022/
#django #петпроект
18 683
Новый выпуск программы для IT-инженеров avito.code!
В этом видео программист из Авито объясняет, как искать элементы, добавлять и удалять теги и структуры, парсить код через редактор NeoVim. А ещё вы узнаете, какие плагины помогут в работе и почему treesitter нужен вообще всем:
https://tprg.ru/3cPK
Реклама ООО «Авито Тех»
18 683
Большая подборка книг по Python от сообщества
В подборке есть книги как для новичков, так и для опытных специалистов. Репозиторий постоянно обновляется, так что велик шанс найти что-нибудь свеженькое.
https://github.com/pamoroso/free-python-books
#книги #подборка
18 683
Самые популярные вопросы на собеседовании: «В чём разница между func и func()?»
Это совсем несложный вопрос, но многих новичков он ставит в ступор. На самом деле вопрос нужен только для того, чтобы проверить ваше понимание, что все функции в Python также являются объектами:
def func():
print('Im a function')
func
#=> function __main__.func>
func()
#=> Im a function
func — это представляющий функцию объект, который можно назначить переменной или передать другой функции. А вот функция func() уже вызывает функцию и возвращает результат. Вот и всё :)
#собеседование18 683
Чем больший объем данных используют на проекте, чем выше нагрузка на систему – тем более продвинутый SQL нужен разработчикам
Изучить SQL и свободно использовать его в работе поможет курс Практикума.
После 3 месяцев курса разработчики смогут:
— уверенно пользоваться простыми селектами, джоинами, индексами и оконными функциями;
— отладить запрос, который сгенерирован через ORM;
— составить сложные запросы на нативном SQL;
— применить продвинутый SQL, чтобы писать код для высоконагруженных систем,
— чувствовать себя спокойно на собеседованиях.
Записывайтесь и развивайтесь в карьере
Реклама АНО ДПО «Образовательные технологии Яндекса»
18 683
Repost from Python: задачки и вопросы
Объяснение:
Значение
varTwo передаётся в функцию func(). varOne[1, 2, 3] передаётся туда же как ещё одно значение
При этом внутри функции arr[0] = 0 изменяет значение по индексу [0] в списке. Отсюда следует, что varOne = [0,2,3]18 683
Repost from Python: задачки и вопросы
Каким будет результат выполнения кода выше?
18 683
Самые популярные вопросы на собеседовании: «В чем разница между методами экземпляра, класса и статическими методами в Python?»
Методы экземпляра: принимают параметр
self и относятся к определенному экземпляру класса.
Статические методы: используют декоратор @staticmethod, не связаны с конкретным экземпляром и являются автономными (атрибуты класса или экземпляра не изменяются).
Проиллюстрируем разницу на вымышленном классе CoffeeShop:
class CoffeeShop:
specialty = 'espresso'
def __init__(self, coffee_price):
self.coffee_price = coffee_price
# instance method
def make_coffee(self):
print(f'Making {self.specialty} for ${self.coffee_price}')
# static method
@staticmethod
def check_weather():
print('Its sunny')
# class method
@classmethod
def change_specialty(cls, specialty):
cls.specialty = specialty
print(f'Specialty changed to {specialty}')
У класса CoffeeShop есть атрибут specialty (фирменный напиток), установленный по умолчанию в значение 'espresso'. Каждый экземпляр CoffeeShop инициализируется с атрибутом coffee_price. У него также три метода: метод экземпляра, статический метод и метод класса.
Давайте инициализируем экземпляр с атрибутом coffee_price, равным 5. Затем вызовем метод экземпляра make_coffee:
coffee_shop = CoffeeShop('5')
coffee_shop.make_coffee()
#=> Making espresso for $5
Теперь вызовем статический метод. Статические методы не могут изменять состояние класса или экземпляра, поэтому обычно используются для служебных функций, например, сложения двух чисел. Наши проверяют погоду. Говорят, что солнечно:
coffee_shop.check_weather()
#=> Its sunny
Теперь используем метод класса для изменения фирменного напитка (specialty), а затем сделаем кофе (make_coffee):
coffee_shop.change_specialty('drip coffee')
#=> Specialty changed to drip coffee
coffee_shop.make_coffee()
#=> Making drip coffee for $5
Обратите внимание, что make_coffee раньше делал эспрессо, а теперь заваривает капельную кофеварку (drip coffee).18 683
Поздравляем с международным женским днём!
И делимся с вами несколькими хорошими материалами:
— Если не знали, до 1984 года женщин-программистов было больше, чем мужчин. Интересное исследование и краткий исторический экскурс про вклад женщин в IT: https://mel.fm/deti/shkolniki/987324-women_programming
— Минутка ностальгии. Женщины в Bell Labs 1960-х годов — в фотографиях на фоне огромных ЭВМ тех времён: https://tproger.ru/articles/women-of-bell-labs-in-the-1960s/
— Как относятся к девушкам-программистам сейчас, и сложно ли девушке устроиться на работу в IT-отрасль, особенно если она хочет быть именно программистом: https://tproger.ru/experts/36/
#история
18 683
Если ещё не видели, делюсь большим питоном!
birp (борп) — большой русский питон, судя по всему, чей-то мемный проект, который позволяет писать код на русском, но всё ещё пользоваться всеми преимуществами Питона. Транслятор переводит не только ключевые слова, но и встроенные функции, типы, магические методы, а так же некоторые другие слова: https://github.com/evtn/birp
Например, код:
граница = целое(ввод("Введите верхнюю границу: "))
для число в диапазон(граница):
вывод(число)
Транслируется в:
bound = int(input("Введите верхнюю границу: "))
for number in range(bound):
print(number)
Если честно, даже не знаю, каким хэштегом помечать такие посты. Как думаете, как помечать такие посты, чтобы потом их можно было найти? #кек, #треш, #угар, #зверобой? Помогите придумать достойный тег в комментах, чтобы не терять годноту :)18 683
Кстати, про литкод: определяем ваш уровень решения LeetCode задач от 1 до 5
Недавно я уже писал про интересную статью, в которой рассмотрели решение одной из лсожных задач с платформы. Напомню, что LeetCode — это своего рода тренажёр по всяким заковыристым алгоритмическим задачам для подготовки к техническим собеседованиям.
И вот ещё более интересная статья про реальный опыт с LeetCode и (внимание!) подготовке к интервью в FAANG подобные компании путём разбиения её на уровни.
Цифры местами грубые, утверждения субъективные, но очень советую к прочтению, если интересуетесь темой: https://habr.com/ru/post/713498/
#задачи
18 683
Больше ботов богу ботов: создаём бота, использующего Яндекс.Диск
В этом гайде вы узнаете, как создать Telegram-бота на Python с помощью библиотеки aiogram. Вы подробно рассмотрите процесс создания бота, начиная от регистрации в Telegram, заканчивая разбором программного кода:
https://habr.com/ru/post/720130/
#бот #telegram
18 683
SM Lab устраивает One Day Offer для Middle/Senior дата-инженеров
One Day Offer от SM Lab — это отличная возможность пройти все этапы отбора и получить оффер от SM Lab всего за один день. Также будут рады коллегам из смежных областей.
Стек: Vanilla Hadoop, Kafka, Spark, Airflow, ClickHouse, Jira, Confluence, GitLab.
Примеры задач:
— реализация ETL в Hadoop (с помощью Airflow);
— работа с различными источниками данных: Oracle, MS SQL, API личных кабинетов, микросервисы;
— батч и стримы с помощью PySpark и Kafka;
— подготовка витрин для анализа (Hive + Spark+ SQL)
Станьте частью команды Sportmaster Lab — успейте отправить форму до 23 марта: https://tprg.ru/vs5S
Реклама ООО «Спортмастер» LjN8JuNFS
