现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Zen of Python
前往频道在 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
显示更多📈 Telegram 频道 Zen of Python 的分析概览
频道 Zen of Python (@zen_of_python) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 19 241 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 6 971，并在 俄罗斯 地区排名第 34 978 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 19 241 名订阅者。
根据 23 六月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -12，过去 24 小时变化为 -9，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 11.48%。内容发布后 24 小时内通常能获得 5.16% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 2 209 次浏览，首日通常累积 993 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 15。
- 主题关注点： 内容集中在 github, rust, pip, api, install 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“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”
凭借高频更新（最新数据采集于 24 六月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
19 241
订阅者
-924 小时
-167 天
-1230 天
帖子存档
19 241
Нейросеть, создающая объёмную динамическую сцену по видео
Новая разработка в области машинного обучения способна создавать объёмное видео, используя в качестве входных данных простую запись с камеры.
О тонкостях работы проекта, способе установки и другие подробности можно узнать в этом репозитории:
https://tprg.ru/DqkA
#ml
19 241
Камера с датчиком движения на базе Raspberry Pi и управлением через Telegram-бота
Экономный вариант камеры для умного дома, который можно собрать собственными руками. Камера реагирует на движения, записывает видео и присылает его в Telegram. Работает всё, разумеется, с помощью Python. Здорово, правда?!
Посмотреть полную информацию о проекте и изучить код можно тут:
https://tprg.ru/dcY2
#diy
19 241
Мощный генератор запросов с Python из 18 строк
Автор статьи поделился своей короткой, но мощной реализацией генератора запросов на Python с использованием
asyncio и aiohttp. Всего 18 строк кода способны генерировать по 1000 запросов в минуту.
Здесь вы найдёте не только сам код генератора, но и подробное описание его работы:
https://tprg.ru/cdB219 241
Результаты опроса Python-разработчиков 2020
JetBrains провели ежегодный опрос среди Python-разработчиков со всего мира, чтобы понять в каком направлении двигался язык в 2020 году, какие технологии были наиболее популярны и так далее.
Ознакомиться с результатами опроса можно тут:
https://tprg.ru/KU0F
19 241
Как быстро прикрутить нейросеть к сайту
Использование нейросети на сайте может потребоваться по различным причинам — необходимость добавить уникальную фишку для привлечения внимания, предоставление возможности пользоваться продуктом онлайн и так далее.
В этой статье рассматривается способ добавления нейросети на сайт с простейшим примером, но изучив его, вы сможете реализовать свой собственный вариант:
https://tprg.ru/iYwZ
#webdev #ml
19 241
Хотите научиться программировать на Python?
Тогда поступайте на факультет Python-разработки с гарантированным трудоустройством со скидкой 20%!
Стать Python-разработчиком: https://tprg.ru/dOhY
Это #партнёрский пост
19 241
Новые возможности тестирования в Django 3.2
В апреле должен выйти новый
Django 3.2, который будет содержать множество новых возможностей.
В этой статье рассматриваются нововведения для тестирования, некоторые из которые доступны и сейчас в более ранних версиях Django, но со сторонними пакетами:
https://tprg.ru/4H7q
#django19 241
Разбор архитектуры в Django проектах
Существует мнение, что в Django плохая архитектура и поэтому проекты на нём сложное поддерживать. В этом есть доля истины, но тем не менее Django хороший инструмент, и при правильном использовании может сослужить отличную службу.
В этой статье автор разобрал основные проблемы архитектуры Django и как их избежать. Статья может быть полезна как новичкам в Django-разработке, так и уже опытным программистам.
https://tprg.ru/wCM5
#django
19 241
Python и API: Автоматизация работы с публичными данными
API — это прослойка между разными частями системы, которая позволяет наладить взаимодействия между ними, не забивая голову тем, как работает каждая из них.
В этой статье вам расскажут, какие типы API бывают, как работать с API в Python и покажут практические примеры работы. Эти знания обязательно вам пригодятся, поэтому рекомендуем к прочтению:
https://tprg.ru/ObDI
19 241
Python test — канал, на котором выкладывают задачки по Python разного уровня и их решение.
Грех не подписаться на такой полезный канал 👉🏻 @python_tesst
Это #партнёрский пост
19 241
Как автоматизировать публикацию видео на YouTube
Если какой-то процесс нельзя автоматизировать, то либо просто никто ещё не пытался, либо технологии пока не доросли.
Вот и автор статьи так подумал и решил, что негоже руками готовить более двухсот подкастов к публикации на YouTube и надо бы это дело автоматизировать. Так он и сделал: настроил автоматический рендеринг обложек, загрузку видео на канал и так далее.
Вот тут все подробности, а также готовый код на Python, который вы можете использовать для своих нужд:
https://tprg.ru/CoXb
19 241
Изменение возраста с помощью модели регрессии на основе StyleGAN
Новая нейросеть способна выполнять довольно сложную задачу состаривания и омолаживания человека всего по одной фотографии.
Попробовать нейросеть в деле может каждый желающий — достаточно следовать инструкции по установке, которая лежит в репозитории. Там же вы можете найти подробную информацию о проекте и способе создания изображений:
https://tprg.ru/Mq98
#ml
19 241
Как развить навыки Python и Django без кучи теории
Для начала, конечно, нужно иметь базовые знания по их основам. А затем практика, практика и ещё раз практика.
Такую практику для освоения, закрепления и развития навыков веб-разработки на Python и Django даёт «Лаборатория Django-разработки». Под руководством наставника за 8 недель у вас будет возможность поработать над созданием маркетплейса и получить ценный опыт и тонну практики.
Поток стартует 22 марта, поэтому успейте записаться:
https://tprg.ru/XGyb
Это #партнёрский пост
19 241
Вы знаете, как работает соглашение Эйнштейна?
Если вы занимаетесь или только планируете заняться разработкой нейросетей и машинным обучением, то эта статья вам может помочь разобраться в том, как работает соглашение Эйнштейна, используемое в тензорном анализе.
Здесь автор старается доступно и подробно объяснить принцип соглашения, а также показывает как оно работает в функции
einsum, которая присутствует в таких библиотеках, как NumPy, TensorFlow и PyTorch.
Рекомендуем к прочтению:
https://tprg.ru/oQGX19 241
Связный список на Python: что это такое и как его реализовать
У многих может возникнуть вопрос — а зачем мне знать про связный список, когда есть массив? Во-первых, на собеседовании вас могут спросить чем связный список отличается от массива. А во-вторых, в некоторых ситуациях использование связного списка может оказаться выгоднее с точки зрения производительности, чем использование массива.
Поэтому если вы хотите разобраться со связным списком, то можете прочитать эту статью:
https://tprg.ru/oNZm
19 241
Шаблон повторов в микросервисах
Суть этого шаблона проста — если вызывающая служба получает неожиданный ответ на запрос, то она повторно отправляет этот запрос. В определённых случаях повторная попытка отправки запроса может быть полезна.
В каких ситуациях может помочь этот шаблон и как его использовать в Python можно узнать тут:
https://tprg.ru/Gyqb
