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 18 682 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 6 983，并在 俄罗斯 地区排名第 35 138 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 18 682 名订阅者。
根据 04 十一月, 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 -115，过去 24 小时变化为 -3，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 6.88%。内容发布后 24 小时内通常能获得 4.30% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 1 285 次浏览，首日通常累积 804 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 1。
- 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 05 十一月, 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。
18 682
订阅者
-324 小时
-337 天
-11530 天
帖子存档
18 681
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
18 681
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
18 681
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
18 681
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
#ml18 681
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
#pandas18 681
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
18 681
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
18 681
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
18 681
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
18 681
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
#PyQT18 681
Боты для Discord на Python
Недавно мы публиковали материал о создании бота для Telegram. Сегодня мы предлагаем вам попробовать создать бота для Discord. В этом видео будут затронуты:
— библиотека
discord.py;
— Discord API;
— а также Repl.it.
В нашей статье есть полезные тайм-коды для более удобного просмотра видео:
https://tprg.ru/Yoyp18 681
Подробная шпаргалка по Python
Очень объёмная шпаргалка по Python, которая затрагивает множество тем. Здесь есть подсказки по работе со словарями, декораторами, форматированием и многими другими аспектами языка.
Изучить шпаргалку подробнее можно, перейдя по ссылке:
https://tprg.ru/QA3U
18 681
Создание эскиза с помощью процесса рисования на основе Vector Flow и Grayscale
Этот проект, построенный на машинном обучении, способен отрисовывать изображения в виде эскиза в реальном времени.
По ссылке вы найдёте как сам проект, так и подробный доклад на тему его создания и возможностей:
https://tprg.ru/0eZL
#ml
18 681
Три простых способа улучшить производительность кода Python
Несмотря на множество преимуществ, Python является не самым быстрым языком. В больших проектах это может ощущаться особенно сильно, поэтому важно максимально повысить производительность.
В этой статье рассматриваются три способа достижения оптимальной производительности:
https://tprg.ru/gGCW
18 681
Проверяем, существует ли ключ в словаре
Словарь — это встроенный контейнер Python, где элементы хранятся в виде пары ключ-значение. Существует несколько способов проверить существует ли тот или иной ключ в словаре: использовать оператор
in, метод get() и не только.
В этой статье будет рассмотрено несколько способов, а также их плюсы и минусы:
https://tprg.ru/xArl18 681
Знакомимся с FastAPI: Чем он хорош
FastAPI — молодой фреймворк, который быстро набрал популярность благодаря своей простоте и удобству.
В этой статье рассматриваются основные преимущества фреймворка такие, как удобное внедрение зависимостей, простой интерфейс и интеграция с базами данных, автоматическая генерация документаций и другие:
https://tprg.ru/TghE
#fastapi
18 681
Как правильно ничего не делать в Python
pass — оператор-заглушка, который ничего не делает. Он часто применяется в процессе разработки и является крайне полезным, но не всегда уместен.
В этой статье вы узнаете:
— чем полезен pass
— как его использовать в продакшене
— как его использовать в разработке
— альтернативы pass и когда их использовать
https://tprg.ru/iSCw