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

📈 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
​Парсинг FIT файлов c данными тренировок Если вы активно занимаетесь спортом и при этом используете носимую электронику и всякие умные устройства, то у вас, вероятно, найдётся достаточно много различных данных о ваших тренировках. Другой вопрос, можете ли вы правильно их проанализировать и сопоставить, особенно если данные разрозненные и никак между собой не взаимодействуют? Такую задачу можно решить с помощью Python, распарсив эти данных из различных файлов и затем объединив их и проанализировав. Как это сделать можно узнать тут: https://habr.com/ru/post/658675/ #парсинг

​Идеи для проектов на Python С помощью Python можно создать самые разные проекты. Огромное количество библиотек позволяет окунуться в любую сферу разработки, не меняя язык. Если вы хотите попрактиковаться в разработке на Python, но не знаете, что именно сделать, то эта статья вам поможет. Здесь собраны различные идеи проектов с разным уровнем сложности: https://pythonist.ru/idei-dlya-proektov-na-python-aktualnye-v-2020-godu/

​​Уменьшение использования памяти NumPy с помощью сжатия без потерь Если работаете с большими массивами данных в NumPy, то можете столкнуться с тем, что в какой-то момент у вас закончится память. Одним из главных методов сокращения использования памяти является сжатие. Например, это можно сделать с помощью меньших dtypes и разреженных массивов. Подробнее: https://pythonspeed.com/articles/numpy-memory-footprint/ #numpy

​Создание чат-бота на Python Чат-боты повсюду, будь то банковский сайт, пиццерия или магазины электронной коммерции. Они помогают обслуживать клиентов в режиме реального времени по ряду заранее определенных вопросов, относящихся к сфере деятельности компании. При этом боты используют естественный язык и создают иллюзию общения с человеком. Это стало возможным благодаря развитию машинного обучения и алгоритмов обработки естественного языка. Сегодня даже дома можно создать аналогичного бота, который сможет вести диалог с людьми. О том, как это сделать, читайте в этой статье: https://pythonist.ru/sozdanie-chat-bota-v-python/

​Python-разработчик Олег Соколов из FUNCORP поделился простыми способами ускорения нейросетей в продакшене И вот, что он рекомендует: — отказаться от нейросетей в части логики. Зачастую разработчики хотят решить всё с помощью современного ИИ, но его опыт говорит, что нейросети хорошо работают и помогают в 20% случаев, а 80% задач бизнеса можно решать более простыми моделями или без них; — использовать GPU. Видеокарты дают выигрыш по скорости на порядок, но возможно проигрыш по деньгам. Надо считать в каждом отдельном случае; — взять/обучить нейросеть поменьше. У многих нейросетей авторы выставляют среднюю или наиболее точную версию модели. Можно брать архитектуру поменьше, но, вероятно, с этим упадет и точность сети; — берём onnxruntime и не паримся. Для этого достаточно конвертировать модель в onnx формат. Минус — не все слои конвертируются правильно, нужно брать самые последние версии движка, а также считать отклонения ответов onnx-модели на тысячах примеров; — квантизация — понижение точности вычислений. Способ, когда веса модели переводим, например, из float32 в float16. Но нужно следить за деградацией точности, а также степенью ускорения на вашей конкретной платформе; — Knowledge Distillation — один из сложных способов, когда большая модель учит маленькую модель повторять ее ответы. На выходе получаем сопоставимую точность, но с меньшим размером, а, значит, и скоростью. — Pruning — подход, при котором зануляем малозначимые веса модели (которые дают слабый вклад в финальный ответ модели). На личном опыте Олега подход работал плохо, либо сильно влиял на метрики модели. Но возможно просто не повезло. Напишите в комментарии, если здесь нет ещё какого-то способа ускорения. Кстати, в команде Олега открыта вакансия Python-разработчика. Если интересно, переходи читать требования и присылай резюме на job@fun.co. Это #партнёрский пост

Бэкендеры, согласны?
Бэкендеры, согласны?

Как включить CORS в Django REST Framework Если мы создаём API с использованием Django REST framework и обращаемся к этим API в интерфейсном приложении, нам нужно включить CORS в Django Rest Framework, иначе мы получим ошибку «Cross-Origin Request Blocked: The Same Origin Policy disallows reading the remote resource at $somesite». В этой статье вы узнаете, как избежать подобной проблемы: https://itsmycode.com/enable-cors-on-django-rest-framework/ #cors #django

​Синтаксический сахар против повторяющегося кода в Python Сделайте свой код чище и более читаемым, добавив в него пару ложек синтаксического сахара. Автор этой статьи рассказал, как это сделать: https://medium.com/using-pythons-syntactic-sugar-to-remove-code/using-pythons-syntactic-sugar-to-remove-code-repetition-ad90313d5eed

​Путь к пониманию декораторов в Python Декораторы — это обёртки вокруг Python-функций (или классов), которые изменяют работу того, к чему они применяются. Один из самых часто встречаемых декораторов — @property. Эта статья поможет вам разобраться в том, как работают декораторы, чтобы вы могли эффективнее применять их, а также создавать собственные: https://habr.com/ru/company/wunderfund/blog/657355/

​Строим математический график на Python Хотите научиться строить математические графики всего за 10 минут? Благодаря этой статье, Python и нескольким полезным библиотекам, вы сможете построить любой математический график: https://pythonist.ru/kak-postroit-matematicheskij-grafik-v-python-za-10-minut/

​Websocket-сервер для геолокации на asyncio Вебсокеты нужны там, где идет взаимодействие с пользователем в режиме реального времени. С их помощью клиент может послать запрос к серверу, как в обычном HTTP. Но самое интересное, что используя вебсокеты, сервер тоже может послать данные клиенту, не дожидаясь от него HTTP-запроса. В этой статье вы узнаете, как создать веб-сервис, который позволяет делиться своим местоположением и отслеживать местоположение всех остальных подключенных к нему людей на карте мира в режиме реального времени: https://habr.com/ru/company/kts/blog/659341/ #веб #websocket #asyncio

Метаклассы в Python Метакласс в Python — это класс классов, определяющий поведение класса. То есть класс сам по себе является экземпляром метакласса. Непонятно? Тогда открывайте статью, ведь там вы узнаете, что такое метаклассы в Python, зачем они нужны и как их создавать: https://pythonist.ru/metaklassy-v-python/ #junior

​Как обойти капчу Гугл с помощью Python Зачем решать капчу, когда это можно делегировать программе? Особенно, если вы занимаетесь веб-скреппингом. Посмотрите, как можно реализовать программу, которая сможет выбирать подходящие описанию изображения из нескольких вариантов: https://habr.com/ru/post/478578/ #веб

​Видеоруководство по Python для начинающих Изучите язык программирования Python на этом ускоренном курсе для начинающих. Вы узнаете всё от настройки системы до базового синтаксиса и работы с API. https://youtu.be/8124kv-632k #видео #урок

The Oregon Trail В 1971 году Дон Равич, Билл Хайнеманн и Пасс Дилленбергер разработали текстовую стратегическую игру. Эта игр
The Oregon Trail В 1971 году Дон Равич, Билл Хайнеманн и Пасс Дилленбергер разработали текстовую стратегическую игру. Эта игра стала известна как Орегонская тропа. В этой игре игрок направляет свою группу поселенцев из Миссури в Орегон-Сити, штат Орегон. Различные случайные события преследуют группу, когда они пересекают трудную тропу к своему новому дому. Но мы уже не в 70-х и поэтому можем самостоятельно написать аналогичную игру, а если захотим, то и добавить новые фишки по своему вкусу. Подробный гайд по созданию игры тут: https://keithmfoster.com/the-oregon-trail/ #gamedev

Упаковка приложений PyQt6 для Windows с помощью PyInstaller и InstallForge Этот подробный туториал расскажет и покажет вам, как использовать PyInstaller для сборки сначала простых, а затем всё более сложных приложений PyQt6 в распространяемые EXE-файлы в Windows. Руководство разбито на отдельные этапы, поэтому вы можете пройти его с самого начала или перейти сразу к нужному, если у вас уже есть начальные знания. https://www.pythonguis.com/tutorials/packaging-pyqt6-applications-windows-pyinstaller/ #pyqt

Теперь у ML-разработчиков новая задача — создать робота-клиента
Теперь у ML-разработчиков новая задача — создать робота-клиента

​В Python — нет переменных. И как теперь жить? Python Memory Management на пальцах Да, в Python нет переменных. Как так вышло и что с этим делать? Как работать с оперативной памятью? Что такое Stack и Heap и как они используются? Какие особенности mutable и immutable данных связаны с этим? Полезное видео для тех, кто хочет глубже понимать, как работает интерпретатор CPython, и использовать это для написания более эффективных программ: https://www.youtube.com/watch?v=8GpI0PAGniA #видео

​Python для тех, у кого лапки Если вы хотите освоить веб-разработку на Python, машинное обучение, работать аналитиком или научиться решать задачи бизнеса с помощью Python, но у вас еще нет опыта программирования, то этот курс для вас. В программе курса 12 модулей, охватывающих темы: арифметика и числа, структуры данных (словари, списки, множества...), условия, циклы, функции, модули и классы. Курс можно пройти бесплатно и в любое время по ссылке: https://stepik.org/course/85388/promo #курс