en
Feedback
Zen of Python

Zen of Python

Open in 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

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.

19 270
Subscribers
-1124 hours
+17 days
+3030 days
Posts Archive
Инженер команды SQL в AvitoTech в рамках проекта avito.code подготовил серию роликов про PostgreSQL и DBA В первой части эксперт рассказывает о инициализации реплик без прямого использования pg_basebackup. Она уже доступна на канале AvitoTech. Смотрите, ставьте пальцы вверх и стройте отказоустойчивую инфраструктуру: https://tprg.ru/uBnI Реклама ООО «Авито Тех»

Задача о животных Ноя Как и в библейские времена, нам нужно доставлять животных в ковчег парами. Мы заинтересованы только в том, чтобы получить по одной паре каждого животного, и не заинтересованы в животных, которых меньше двух… в конце концов, им нужно спариваться, чтобы заново заселить планету! Вам будет предоставлен список животных, в котором нужно проверить, каких животных по двое, а затем вернуть словарь, содержащий название животного и их четное количество: >>> 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. #задача

functime для построения прогнозирования временных рядов Утилита принимает многостолбцовые датафреймы, «дружит» с OpenAI и поддерживает метрики MASE, SMAPE и другие: import 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 для сбора результатов из поисковиков Утилита позволяет автоматизировать сбор поисковых результатов для Google, Bing, DuckDuckGo, Baidu и Yahoo Japan: >>> 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 #библиотека

drf_yasg: автоматическая документация API для Django Начиная с Django 2.2, Django Rest Framework 3.10 и Python 3.6 вы можете автоматически генерировать документацию API Django REST Framework. Репозиторий на GitHub #django

PandaSQL, чтобы обращаться к датафрейму на SQL Инструмент позволяет использовать язык запросов SQL для обработки табличных данных pandas: Вместо customers[customers["age"] <= 25] Теперь можно фильтровать датафрейм так: import pandasql as ps sql_query = '''SELECT * FROM customers WHERE "age" <= 25''' ps.sqldf(sql_query) #библиотека

Пятничный Win Share Что интересного получилось у вас в Python и IT в целом за прошедшую неделю? Поделитесь в комментариях. #winshare

Книга «Django 3 на примерах» (2020) Автор: Антонио Меле Следуя за автором, вы создадите несколько проектов на базе фреймворка и познакомитесь с возможностями Django 3. Репозиторий книги #django

Умение работать с FastAPI является важным навыком для Python разработчиков, занимающихся веб разработкой Этот фреймворк позво
Умение работать с FastAPI является важным навыком для Python разработчиков, занимающихся веб разработкой Этот фреймворк позволяет быстро разрабатывать надежные и эффективные веб-сервисы с автоматической генерацией документации, поддержкой асинхронной работы и встроенной валидацией данных, что упрощает процесс разработки и обеспечивает высокую производительность веб-приложений на Python. Начните знакомство с этим инструментом с открытого урока «Создание веб-приложения на FastAPI» от OTUS. Преподаватель Сурен Хоренян — опытный Python-разработчик из МТС ИИ. Занятие пройдёт 28 сентября в 20:00 мск в рамках онлайн-курса «Web разработчик на Python». На открытом уроке рассмотрят структуру проекта, аннотации типов, валидацию данных, инъекцию зависимостей при создании веб-приложения на FastAPI. Занятие будет полезно тем, кто хочет познакомиться с фреймворком и посмотреть на валидацию данных при помощи аннотаций типов Пройдите вступительный тест для регистрации и ставьте событие в календарь, чтобы не пропустить. Реклама ООО «Отус онлайн-образование» ОГРН 1177746618576

PyAutoGUI для снимков экрана import 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 #библиотека

Типы копирования в Python Лаконичная статья, рассказывающая о типах копирования (поверхностном и глубоком). С её помощью вы познакомитесь с разницей в поведении составляющих копируемого объекта, а также с поведением copy() / deepcopy(). #факты

whois для домена на Python Библиотека позволяет выводить те же сведения о сайте, что и одноимённый сервис. >>> 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

Unicaps: API для решения CAPTCHA Инструмент поддерживает несколько десятков видов капчи и асинхронность: >>> 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

GIL: зачем он нужен и как с ним жить Тимлид Evrone Григорий Петров очень доступно знакомит с Глобальной блокировкой интерпретатора в своей 35-минутной лекции. С помощью видео можно узнать на доступном языке: — как засыпают и просыпаются потоки; — от чего защищает GIL; — как GIL работает изнутри. #GIL

SQL-запросы, которые вы рано или поздно погуглите Разобрали в статье на примерах самые популярные команды, связанные с модификацией таблиц, обновлением записей и условиями и проч. #SQL

Задача о вычурном регистре Напишите функцию, которая принимает строку и возвращает её же, причём все чётные символы в каждом слове записаны в верхнем регистре, а нечётные — в нижнем. Пример: "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. #задача

FreezeGun: заморозка времени для тестов С помощью библиотеки freezegun можно «заморозить» время до определённой точки, обеспечив точную проверку тестируемых функций. Репозиторий на GitHub #библиотека

tqdm для прогресс-баров на Python Если вы создаёте свою библиотеку или автоматизируете процессы с помощью bash-скриптов, отобразить ход исполнения запущенных команд можно с помощью tqdm. Репозиторий на GitHub #библиотека

atexit для завершающей логики Хэндлер позволяет исполнять хуки при закрытии программы. Это подойдёт: — для завершения ожидающих процессов; — для отправки ожидающих сообщений в логи; — для сохранения истории интерпретатора. В примере ниже создаётся счётчик падений программы: try: 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

Gooey: из CLI-приложения в GUI Gooey превратит вашу консольную программу в полноценное графическое приложение всего одной строкой кода. Ссылка на репозиторий #библиотека