ar
Feedback
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 19 241 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 971 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 34 978 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 19 241 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 23 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -12، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -9، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 11.48‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.16‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 209 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 993 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 15.
  • 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 24 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

19 241
المشتركون
-924 ساعات
-167 أيام
-1230 أيام
أرشيف المشاركات
Использование переменных окружения в Python для настройки приложения Переменные окружения — это переменные, содержащие информацию, которую могут использовать запускаемые программы Python, получая её извне. Переменные окружения позволяют получать различные параметры приложения и секретные ключи, не боясь, что они попадут в исходный код, а также работать вашему приложению где угодно. О том, для чего ещё используются переменные окружения в Python, как их установить, настроить или удалить, читайте в этой статье: https://tprg.ru/Y0fq

Использование Django Check Constraint для предотвращения хранения пустой строки Если вы работаете с базами данных в Django, то может возникнуть потребность в ограничении добавления пустых строк в БД. Чтобы такое ограничение создать можно воспользоваться CheckConstraint, который позволит избежать пустых строк не только при единичном добавлении данных, но и при импорте. О том, как это сделать, рассказывается в этой статье: https://tprg.ru/73fx #django

Data Science приложение с графическим интерфейсом с помощью PySimpleGUI PySimpleGUI — это библиотека, которая позволяет быстро создавать простые графические интерфейсы, в том числе и при работе с Data Science. Она заменяет такие фреймворки, как Tkinter, PyQT и прочие, которые значительно сложнее в изучении и иногда излишне перегружены. Поэтому, если вам требуется создать быстро и просто несложный интерфейс на Windows, Linux, Android или Raspberry Pi, то эта библиотека вам может пригодиться. В этой статье вы можете узнать о PySimpleGUI подробнее: https://tprg.ru/3HFx #datascience #библиотека

; тоже много времени отнимает
; тоже много времени отнимает

Вышло крупное обновление библиотеки NumPy Новая версия библиотеки под номер 1.20 теперь поддерживает Python не ниже версии 3.
Вышло крупное обновление библиотеки NumPy Новая версия библиотеки под номер 1.20 теперь поддерживает Python не ниже версии 3.7, обзавелась множеством новых функций в различных классах, а также прекратила поддержку некоторых устаревших модулей. Почитать подробнее обо всех изменениях в библиотеке можно тут: https://tprg.ru/dtm4 #numpy

Форматирование числа в строку с денежным значением в Python Если в вашем приложении предполагается работа с деньгами, то логичным решением будет настроить их отображение не просто, как число, а в виде денежных значений с указанием валюты и разбиением крупным чисел по разрядам. Для этого существуют разные способы — от настройки локали до использования Babel. В этой статье вы можете изучить каждый из способов и использовать понравившийся: https://tprg.ru/xI8U

Ускорение загрузки пакетов в Docker с помощью кэширования Когда вы создаёте какое-либо приложение на Python, то неизбежно используете различные пакеты. И если они небольшие, то это не так больно, как в случае использования каких-то больших пакетов для машинного обучение, когда речь заходит о кэшировании во время сборки проекта в Docker. Для решения проблемы постоянного перезаписи одних и тех же неменяющихся пакетов существует Docker BuildKit. В этой статье подробно рассказывается о принципе его работы, плюсах и недостатках: https://tprg.ru/cS93 #docker

5 идей для проектов на Python В этой статье рассматриваются несколько идей для проектов, которые вы можете создать для прокачки своих навыков программирования, а именно: — программа определения цвета; — чат-бот; — генератор описания изображений; — классические крестики-нолики; — а также алгоритм обнаружения сонливости водителя. Все подробности и способы реализации тут: https://tprg.ru/soW2

Django Session-based аутентификация для одностраничных приложений Объёмное руководство, которое поможем вам настроить аутенти
Django Session-based аутентификация для одностраничных приложений Объёмное руководство, которое поможем вам настроить аутентификацию на основе сессии в вашем SPA-приложении, используя Django и React несколькими способами: — через шаблоны Django; — отдельно от Django, но в том же домене; — с применением Django DRF; — с использованием междоменных запросов. Изучить каждый способ, выбрать подходящий и применить, следуя инструкции, можно здесь: https://tprg.ru/jDnN #django #webdev

Видеоурок по машинному обучению на Python Большое видео, посвящённое машинному обучению на Python — отличный способ узнать что-то новое и с пользой провести выходной. Автор рассказывает не только о принципах машинного обучения, но и показывает 12 алгоритмов для него. Видео длится аж 5 часов, поэтому для вашего удобства в нём содержатся тайм-коды, чтобы вы могли удобно переключаться между различными частями этого большого урока: https://tprg.ru/NuQb

Новая библиотека превосходит Pandas по производительности Pandas возникла в 2008 году и на сегодняшний день является крайне популярной, если речь идёт о Data Science. Но ничто не вечно под луной и вот, появилась новая библиотека pypolars, которая уже сейчас может конкурировать с Pandas как минимум в плане производительности. В этой статье провели сравнительные тесты скорости отработки одних и тех же действий с помощью этих двух библиотек и результаты заставляют задуматься: https://tprg.ru/qvjG #datascience #pandas

До слёз...
До слёз...

Нейронная Сеть CLIP от OpenAI, или обучение без обучения В машинно обучении наметился прогресс — нейронная сеть CLIP способна
Нейронная Сеть CLIP от OpenAI, или обучение без обучения В машинно обучении наметился прогресс — нейронная сеть CLIP способна предоставлять ответ на текстовый запрос проанализировав его контекст, используя подход обучения без обучения. О том, как это работает, вы можете прочитать в этой статье: https://tprg.ru/SYG6 #ml

Каких дыр в безопасности надо бояться Python-разработчику Написать код, который будет защищён от любых угроз сложно. Для того, чтобы избежать угроз безопасности необходимо быть крайне внимательным. В этой статье собраны и рассмотрены частые ошибки, которые допускаются при разработке приложений на Python и несут им потенциальную угрозу: https://tprg.ru/Ctkj

Что такое метаклассы в Python? Если вы хотите лучше понимать, как работает код в Python, то необходимо углубиться в его структуру. Мы знаем, что при объявлении класса создаётся объект. Но как он создаётся? Да и объявить класс можно с помощью type, которая вообще должна просто определять тип объекта. Так как же всё это работает? В этой статье максимально доступно даются ответы на эти и другие вопросы: https://tprg.ru/iJ0Y

Всё так непостоянно...
Всё так непостоянно...

Создание статического сайта с помощью Flask и его развертывание в Netlify Если вы решили запустить информационный сайт или са
Создание статического сайта с помощью Flask и его развертывание в Netlify Если вы решили запустить информационный сайт или сайт, где не требуется взаимодействие с пользователем, то хорошим решением может оказаться использования связки Flask с Frozen-Flask и Netlify. Так у вас появится возможность не только быстро развернуть его сейчас, но и в будущем быстро и без труда превратить ваш сайт в полноценное веб-приложение. В этой статье автор подробно рассказывает, как это сделать: https://tprg.ru/AHy9 #flask #webdev

5 ошибок при объявлении функций в Python Для того, чтобы код было легко поддерживать и читать необходимо придерживаться определённых правил и стандартов. В противном случае вы можете усложнить жизнь не только себе, но и другим разработчикам, которые будут вынуждены работать с вашим кодом. Это касается и создания функций. В этой статье содержатся 5 ошибок, которые нужно избегать для создания максимально читабельного, понятного и легко поддерживаемого кода: https://tprg.ru/NysU

Icecream вместо print для отладки кода в Python Бывает так, что отладка кода занимает больше времени, чем его написание. Чтобы сделать её проще можно воспользоваться библиотекой Icecream. Подробнее о библиотеке и о том, как с ней работать читайте в статье: http://bit.do/tprg #библиотека

PULSE: Нейросеть, которая генерирует фото по мозаичной цензуре Важным уточнением является, то, что PULSE не восстанавливает ф
PULSE: Нейросеть, которая генерирует фото по мозаичной цензуре Важным уточнением является, то, что PULSE не восстанавливает фото, а генерирует новое постепенно повышая качество изображения. Но несмотря на это получаемые фотографии вымышленных людей получаются крайне детальными и реалистичными. Изучить подробнее проект и установить исходники можно тут: https://tprg.ru/jAgB #ml