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
19 244
Машинное обучение простыми словами
Словосочетания «программирование на Python» и «машинное обучение» неразрывно связаны. Большинство ML проектов написаны на Python.
Эта статья идеально подойдёт вам, если вы:
— хотите начать изучать машинное обучение, но не до конца понимаете, как это работает;
— хотите попробовать на Python что-то новое;
— уже бросили попытки объяснить своим близким, что это такое;
— пытаетесь успокоить кота и доказать ему, что робот-пылесос не научится залезать в шкаф, где пушистый прячется;
— не знаете, нужно ли уже лезть в бункер пережидать восстание машин или пока подождать.
https://tprg.ru/VD4N
#ml
19 244
Как быстро создать бессерверное приложение
AWS Chalice — это платформа, которая позволяет создавать бессерверные приложения и развёртывать их на AWS.
Следуя инструкции из этой статьи, вы сможете создать своё бессерверное приложение на Python:
https://tprg.ru/DaE019 244
Срезы в Pandas
Это вторая часть статьи об индексации и работе с данными. В первой части автор прошёлся по основам работы с данными, а теперь он расскажет непосредственно о создании срезов и возможных проблемах с этим:
https://tprg.ru/AYr3
#pandas
19 244
Как сделать на Python простую программу для напоминания
Изучив эту статью, вы сможете создать свой собственный reminder, который будет одним своим существованием напоминать какой вы молодец:
https://tprg.ru/6F7k
19 244
Вытаскиваем данные из Instagram
Официальное API для Instagram не отличается простотой и дружелюбностью, поэтому в этой статье будет рассмотрен альтернативный вариант извлечения данных:
https://tprg.ru/HXuL
19 244
Начните новый год с игры в «сапёра» в нашем боте.
Не упустите свой шанс выиграть ценные подарки:
t.me/tproger_official_bot?start=minegame
19 244
Обучение нейросети генерированию тени на фотографии
С каждым днём появляется всё больше нейросетей и программ, построенных на основе машинного обучения, которые выполняют совершенно разные задачи.
Автор этой статьи рассказывает, как его команда обучала нейросеть создавать реалистичные тени объектам, добавленным на фото:
https://tprg.ru/r64G
#ml
19 244
Чтение и запись HTML-таблиц с помощью Pandas
Python имеет обширные возможности и подходит не только для машинного обучения, но и для веб-разработки. Так, с помощью библиотеки Pandas мы можем взаимодействовать с HTML, например, читая и записывая различные данные.
В этой статье мы поработаем с HTML-таблицами, используя Pandas:
https://tprg.ru/WEOe
#pandas
19 244
10 приемов для эффективного программирования на Python
Одно из основных отличий опытного разработчика от новичка — опытный знает несколько способов решения одной и той же задачи, а также какой из способов наиболее эффективен.
В этой статье собраны 10 способов оптимального решения конкретных задач, зная которые, вы сможете прокачать свою эффективность:
https://tprg.ru/Bikm
19 244
Распознавание и верификация по лицу с помощью Python
Одно из самых популярных направлений в Python — машинное обучение и нейронные сети.
В этой статье автор расскажет, как, используя
RESnet и dlib, настроить нейронную сеть на распознавание лиц на фото и их последующую верификацию по заготовленным данным:
https://tprg.ru/iOGu
#ml19 244
Индексация и отбор данных в Pandas
В Pandas существует несколько способов выбора данных —
DataFrame или Series. Поскольку документация у этой библиотеки не самая простая, то разобраться может быть не просто. Да и понять, когда воспользоваться тем или иным лучше, тоже не всегда очевидно.
В этой статье автор подробно разбирает примеры использования различных методов индексации и отбора данных:
https://tprg.ru/ZiUS
#pandas19 244
Простое НЛП в Python с TextBlob
В наше время мы ежедневно сталкиваемся с колоссальным объёмом информации — текстовой, визуальной, аудио и так далее.
Для того, чтобы нам было проще взаимодействовать с текстовой информацией в Python существует библиотека TextBlob, которая берёт на себя задачу по анализу текста.
В этой статье что такое N-граммы, какое значение они имеют при анализе и как их применять с помощью TextBlob:
https://tprg.ru/tuWo
19 244
Адресная книга на Python
Продолжаем расширять навыки и изучаем новые проекты! Сегодня у вас есть возможность создать свою собственную адресную книгу.
В результате у вас должна получиться программа, в которой можно будет:
— записать контакт;
— отредактировать;
— удалить;
— и просмотреть список всех контактов.
Заходите и пробуйте:
https://tprg.ru/rQjU
19 244
Агрегатор новостей на Django
Агрегатор новостей — это веб-приложение, которое собирает данные (новостные статьи) с нескольких веб-сайтов. Сегодня вы пошагово научитесь создавать такое приложение, используя различные библиотеки. Ваш агрегатор новостей будет:
— искать статьи в интернете;
— сохранять определённые данные;
— представлять полученные данные в установленном формате.
https://tprg.ru/6gJm
#django
19 244
Закончим год на позитивной ноте! Для этого мы сделали для вас игру «Сапёр» с приятными призами.
А выиграть вы сможете:
— наш фирменный pdf-календарь;
— футболки с логотипом Tproger;
— фирменный бумажный календарь;
— а самым лучшим наушники JBL Quantum 200 или Bluetooth JBL Tune 750 BTNC на ваш выбор.
Скорее заходите в бота и участвуйте: https://t.me/tproger_official_bot?start=minegame
19 244
Использование PyQt QThread для предотвращения зависания GUI
Приложения с графическим интерфейсом пользователя (GUI) PyQt имеют основной поток выполнения, который запускает цикл событий и графический интерфейс. Если запустить длительную задачу в этом потоке, то ваш графический интерфейс зависнет, пока задача не завершится. Но этого можно избежать с помощью класса
QThread.
В этом руководстве вы узнаете, как:
— использовать QThread для предотвращения зависания графических интерфейсов;
— создавать многоразовые потоки с помощью QThreadPool и QRunnable;
— управлять межпотоковой связью с помощью сигналов и слотов;
— и многое другое.
Подробнее в статье: https://tprg.ru/C2rk
#PyQT