Zen of Python
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
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Zen of Python
Channel Zen of Python (@zen_of_python) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 19 270 subscribers, ranking 6 995 in the Technologies & Applications category and 35 071 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 270 subscribers.
According to the latest data from 12 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 30 over the last 30 days and by -11 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 12.38%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.03% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 385 views. Within the first day, a publication typically gains 970 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 8.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, rust, pip, api, install.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“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”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 13 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
>>> two_by_two(['goat', 'goat', 'rabbit', 'rabbit', 'rabbit', 'duck', 'horse', 'horse', 'swan'])
... {'goat': 2, 'horse': 2, 'rabbit': 2}
Если список животных пуст, нужно вернуть False:
>>> two_by_two([])
... False
Если у животного нет пары, нужно вернуть пустой словарь:
>>> two_by_two(['goat'])
...{}
Ждем ваши решения в комментариях.
#задачаimport polars as pl
import functime.llm
y = pl.read_parquet("../data/commodities.parquet")
context = "Этот датасет содержит данные о стоимости товаров за период 1980 - 2022."
Анализируем тренд и сезонность двух товаров:
analysis = y_pred.llm.analyze(
context=dataset_context,
basket=["Aluminum", "Banana, Europe"]
)
print("Analysis:\n", analysis)
Сравним группы товаров:
basket_a = ["Aluminum", "Banana, Europe"]
basket_b = ["Chicken", "Cocoa"]
comparison = y_pred.llm.compare(
basket=basket_a,
other_basket=basket_b
)
print("Comparison:\n", comparison)
Репозиторий на GitHub
#библиотека>>> pydork search -n 10 -t google -- 'super mario'
... Google: Text Search: super mario
... Google: Finally got 10 links.
... [GoogleSearch]: https://www.nintendo.co.jp/character/mario/
... [GoogleSearch]: https://www.nintendo.co.jp/software/smb1/index.html
... [GoogleSearch]: https://www.nintendo.co.jp/switch/adala/index.html
Репозиторий на GitHub
#библиотекаcustomers[customers["age"] <= 25]
Теперь можно фильтровать датафрейм так:
import pandasql as ps
sql_query = '''SELECT * FROM customers WHERE "age" <= 25'''
ps.sqldf(sql_query)
#библиотекаimport pyautogui
screen = pyautogui.screenshot()
screen.save("my_image.png")
Скриншот всего экрана ляжет в текущий рабочий каталог, но путь можно изменить. Помимо этого инструмент поддерживает симуляцию нажатия клавиш, набора текста в поле ввода и проч.
Репозиторий на GitHub
#библиотекаcopy() / deepcopy().
#факты>>> import whois
>>> domain = whois.query('google.com')
>>> print(domain.__dict__)
... {
... 'expiration_date': datetime.datetime(2020, 9, 14, ... 0, 0),
... 'last_updated': datetime.datetime(2011, 7, 20, 0, 0),
... 'registrar': 'MARKMONITOR INC.',
... 'name': 'google.com',
... 'creation_date': datetime.datetime(1997, 9, 15, 0, 0)
... }
>>> print(domain.expiration_date)
... 2024-09-14 00:00:00
Репозиторий на GitHub
#библиотека>>> from unicaps import CaptchaSolver, CaptchaSolvingService
>>> solver = CaptchaSolver(CaptchaSolvingService.TWOCAPTCHA, api_key="<API_KEY>")
>>> solved = solver.solve_image_captcha(open("captcha.jpg", "rb"), is_phrase=False, is_case_sensitive=True)
>>> solved.solution.text
... 'w93Bx'
>>> solved.report_good()
... True
Репозиторий на GitHub
#библиотека"Строка" => "СтРоКа"
Первый символ слова имеет нулевой индекс и является чётным, поэтому он должен быть в верхнем регистре. Вам предстоит начинать отсчёт заново для каждого слова.
Переданная строка будет состоять только из букв алфавита и пробелов. Пробелы будут присутствовать только в том случае, если слов несколько. Слова будут разделены одним пробелом.
#задачаtry:
with open('counterfile') as infile:
_count = int(infile.read())
except FileNotFoundError:
_count = 0
def incrcounter(n):
global _count
_count = _count + n
def savecounter():
with open('counterfile', 'w') as outfile:
outfile.write('%d' % _count)
import atexit
atexit.register(savecounter)
#факты
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
