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
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
19 241
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
19 241
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
19 241
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
#numpy19 241
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
19 241
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
19 241
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
19 241
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
19 241
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
19 241
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 #pandas19 241
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
19 241
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
19 241
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/iJ0Y19 241
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
19 241
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
19 241
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
#библиотека19 241
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