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 19 283 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 6 985，并在 俄罗斯 地区排名第 35 067 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 19 283 名订阅者。
根据 10 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 48，过去 24 小时变化为 -2，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 12.11%。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 2 336 次浏览，首日通常累积 996 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 8。
- 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 11 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。
19 283
订阅者
-224 小时
+207 天
+4830 天
帖子存档
19 281
drawpyo для диаграмм draw.io / diagrams.net
Библиотека позволяет верстать любые поддерживаемые схемы, планы и проч. с помощью Python. Поддерживается формат экспорта .xml.
GitHub
#библиотека
@zen_of_python
19 281
Вопросы от новичков
Zen of Python поддерживает новоприбывших в особой рубрике. Как это работает:
— Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов!
— Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте;
#вопросыновичков
@zen_of_python
19 281
Считаешь себя экспертом в IT? Участвуй в «Цифровом марафоне» от Сбера и «Школы 21» и будь на код впереди! Миллион рублей уже ждёт тебя.
В этом масштабном конкурсе ты будешь соревноваться со специалистами по всей России. Тройка лучших поделит в финале в Москве призовой фонд в 1,8 миллионов рублей.
Но сначала нужно пройти онлайн-игру, тестирование и цифровой диктант. Начнёшь с «разминки» и покажешь свои аналитические и мягкие навыки. Далее — ответь на вопросы теста согласно своему уровню подготовки. Прослушай на диктанте техническое задание и напиши код решения.
Поспеши: 20 апреля — твой последний шанс нажать на кнопку «Хочу участвовать». Переходи на сайт и регистрируйся прямо сейчас!
Реклама
19 281
Когда код «попахивает»
Доступнейшая статья на arjancodes.com про типовые ошибки питониста:
— God Object (слишком всемогущий объект);
— дублирование кода;
— слишком длинный метод;
— магические числа;
— вложенные условия;
— any / all.
#факты
19 281
Вопрос от новичка
Вопрос от @ip19216810:
"Стоит ли новичку учить язык программирования по книгам? Если да, то по каким?"
! Пожалуйста, будьте взаимовежливы. Всем нам порой нужно место, где можно попросить помощи.
#обсуждение
19 281
Куда развиваться системным аналитикам в 2024 году
Сегодня System Analyst переводит ТЗ с «бизнесового» на «разработческий», пишет спецификации в .yaml / .json и даже делает коммиты. Можно ли теперь эту профессию рассматривать как способ вкатиться в разработку? Ведь на рынке от кандидата ожидают понимания архитектуры, API и умения создавать SQL-запросы
Привычный System Analysis может показаться лишним в связи с расцветом гибких методологий. Что ждёт профессию в 2024 году? Разбираемся вместе с подкастом Газпромбанка «Техно. Логично».
#карьера
19 281
В альфа-версии Python 3.13.0a6 нашлось упоминание встроенного JIT-компилятора
Он основан на архитектуре Copy-and-Patch и компилирует байткод Python в машинный код. Скорость выше в 5 раз в сравнении с WebAssembly (Liftoff). Для активации JIT необходимо добавить опцию
--enable-experimental-jit при сборке CPython.
#факты
@zen_of_python19 281
Repost from Нейроканал
CodeRabbit — плагин для код-ревью сразу от нескольких LLM
Текущий уровень развития нейросетей, может, и не позволяет генерировать большие куски кода хорошо, но зато ревьюить код LLM научились. Пока CodeRabbit только в GitLab, но разработчики планируют расширяться.
Опробовано админом — дата-аналитиком и очень рекомендуется тем разрабам, что тоже вынуждены работать в проекте единственным кодером.
Как добавить в GitLab
@prog_tools
19 281
Autolabel: авторазметка текстового датасета
Если задачи NLP вам набили оскомину:
— кластеризация документов (Сlassification);
— распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition);
— связывание именованных сущностей (Entity Matching);
— оценка эмоциональной окраски (Sentiment Analysis);
— поиск ответа в тексте и проч.
И тут помогут LLM. Библиотека Autolabel решает эти задачи быстро и условно бесплатно, причём какой именно моделью — остаётся вашим решением.
Репозиторий проекта на GitHub
#библиотека
19 281
Поздравляем победителей
Задачу о счастливом числе верно решили:
— @IPyth0n;
— https://t.me/Python3k;
— @patriarch_chesslovo.
Кратчайшие верные решения предложили @Python3k:
def detect_happy_number(n):
seen_numbers = set()
while n != 1 and n not in seen_numbers:
seen_numbers.add(n)
n = sum(int(digit)**2 for digit in str(n))
return n == 1
и @patriarch_chesslovo:
def detect_happy_number(num):
numbers = set()
while num not in numbers:
numbers.add(num)
num = sum(map(lambda x: int(x)**2, str(num)))
return num == 1
Теперь все решения проходят проверку в интерпретаторе Programiz. Как правило, в задаче просим создать функцию, и если в ней некорректные отступы или опечатка, то заниматься отладкой админ не будет и решение не засчитает. А то некогда пробовать очередную LLM.
#задача
@zen_of_python19 281
Python снова в топе языков для старта в программировании
Согласно исследованию Бюро статистики труда США, Python на втором месте среди самых оптимальных для новичков ЯП. Догадались, кого на первое место поместили?
#факты
19 281
Хотите попробовать себя в роли аналитика и попрактиковаться на реальных задачах?
Приходите на бесплатный курс-симулятор Нетологии и Yandex Cloud «Основы анализа данных в SQL, Python, Power BI, DataLens».
В этой профессии много разных направлений — аналитик данных, BI-аналитик, продуктовый аналитик, Data Scientist. Но везде пригодится навык работы с инструментами-помощниками, которые вы и освоите на курсе.
Эксперты-практики расскажут, как делать простые отчёты, исследовать данные и строить интерактивные дашборды. А чтобы понять, что анализ данных — это точно ваше, вместе решите практические задачи из реальных кейсов.
Воспользуйтесь шансом попробовать новые инструменты и запишитесь на бесплатный курс Нетологии.
Регистрация: https://netolo.gy/c3Xg
Реклама. ООО «Нетология», LatgBUaBP
19 281
Задача об анаграмме
Напишите функцию, принимающую две строки
s и t и возвращающую True, если первый аргумент является анаграммой второго.
Анаграмма — это слово, образованное перестановкой букв другого слова с использованием всех исходных букв один раз.
>>> s = 'bro'
>>> t = 'rob'
>>> check_anagram(s, t)
... True
#задача
@zen_of_python19 281
Принцип Fail Fast или позвольте себе ошибаться
Современный рынок часто диктует условия, в которых скорость и гибкость системы становятся решающими факторами, позволяющими не только «запрыгнуть в последний вагон», но и стать тем самым «локомотивом», который тащит всю нишу или даже отрасль на себе. В таких условиях вы примете неизбежное: ошибки, тем лучше проявите свою адаптивность.
В статье доступно рассказывают, как применить такое правило к своему проекту и почему срывы сроков — это нормально.
#советы
19 281
Вопросы от новичков
Zen of Python поддерживает новоприбывших в особой рубрике. Как это работает:
— Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов!
— Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте;
#вопросыновичков
@zen_of_python
19 281
Приходите в Гостиную к Алисе!
«Гостиная Алисы. Не один дома» — это митап от команды Яндекса для middle+ бэкендеров: доклады о том, как устроена Алиса, Умные устройства, Беспилотные технологии и нетворкинг в неформальной обстановке.
Вот какие доклады будут ждать вас:
— Павел Капля, руководитель продуктовой разработки Алисы. Расскажет, как запускали Новые возможности, и что пришлось изменить в помощнике, чтобы заставить её думать по-новому.
— Марат Мавлютов, руководитель службы разработки роботов-доставщиков. Объяснит, как роботы-доставщики видят мир вокруг себя, строят маршрут, ориентируются в толпе и проезжают светофоры.
18 апреля, 19:00
Москва
Зарегистрироваться можно здесь.
Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543
19 281
Исследуем структуру базы данных MySQL с помощью функций SHOW
Для эффективной работы, и разработчику и тестировщику работающих с базой данных важно иметь возможность исследовать все необходимые компоненты. Вячеслав Рожнев рассмотрел, как это сделать в MySQL при помощи выражений SHOW.
Напоминаем, что если вы хотите чуть пропиариться в канале Zen of Python и поделиться своим опытом питонической (плюс окололежащей), скидывайте опубликованную на tproger.ru статью админу. Анонсируем по-королевски.
@zen_of_python
19 281
Стоит ли начинать учить Python с Django?
Вопрос от подписчика @IPyth0n:
"Стоит ли начинать учить Python с Django? Я когда-то упустил эту возможность..."
Пожалуйста, будьте взаимовежливы. Всем нам порой нужно, чтобы выслушали и не троллили.
Вы всегда можете задать любой питнический вопрос по пятницам в отдельном вечернем посте, и самый интересный из них станет отдельным обсуждением.
#обсуждение
@zen_of_python
