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
Network:📈 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 18 712 subscribers, ranking 7 001 in the Technologies & Applications category and 35 195 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 18 712 subscribers.
According to the latest data from 29 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -99 over the last 30 days and by -4 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.27%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.24% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 173 views. Within the first day, a publication typically gains 793 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 1.
- 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 30 October, 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.
18 712
Subscribers
-424 hours
-467 days
-9930 days
Posts Archive
18 711
py.checkio.org | Игра для освоения языка
При поддержке JetBrains сделали годную игру про Python. Там вы познакомитесь с основными концепциями языка на примерах и закрепите знания с помощью небольших задачек. Можно даже отнести игру к жанру RPG. Пожалуй, самый нескучный способ учиться.
На сайт игры
#обучение
@zen_of_python
18 711
Positron | IDE для «поклонников данных»
Это перспективная среда разработки, которая предлагает:
— удобную среду для обращения с ноутбуками локально;
— поддержку тысяч плагинов, включая ИИ-копайлоты;
— темную тему;
— фокус на Python и R и многое другое.
Несмотря на некоторые ограничения, она активно развивается и может стать отличной альтернативой существующим решениям.
Самое оно побаловаться, когда PyCharm выбесил, в очередной раз «заморозившись».
#инструмент
@zen_of_python
18 711
Repost from Типичный программист
Внимание: представлен Python-пакет, который делает импорт либ great again
Гений с ником Huan Xu выкатил TARIFF: open-source проект, который вводит «импортные пошлины» на Python-библиотеки. При импорте библиотека задерживается на заданный процент времени, а в консоли появляется гордое сообщение о тарифе.
Спасибо за внимание 🙏
#кек #оффтоп
18 711
Настраиваем паука для сбора данных: как работает фреймворк Scrapy
В Tproger разобрали основные компоненты этого популярного скрейпера — пауки, пайплайны и middleware на примерах. Если продукт действительно хорош, то для него не жалко и на разных ЯП клиенты писать.
#инструмент
@zen_of_python
18 711
Тест: Какой язык программирования тебе подходит
Небольшой опросник с целью определить «ваш» язык на основании айтишных интересов. Если вы новичок и без подсказок выйдете на Python — что ж, это судьба. Вопросики-то с подковыркой!
@zen_of_python
18 711
Repost from Сохранёнки программиста
Курс по основам API
Интерфейсы, протоколы, какие-то странные URL — всё это звучит сложно, пока не разложить по полочкам. А ведь API — штука, с которой сейчас сталкиваются почти все, кто так или иначе работает с IT.
Быстро понять, что такое API, как он устроен и где пригодится — можно даже без программирования. В этом базовом курсе собраны простые объяснения, реальные примеры и даже чуть-чуть практики в Insomnia. Разобраться в теме проще, чем кажется — особенно после такого разбора.
Ссылка на курс
#курс #api #general #начинающим #ru
18 711
Ошибки и исключения в Python: в чём разница?
- Ошибки (errors) — это критические проблемы, такие как синтаксические ошибки, которые обнаруживаются до выполнения программы и не позволяют ей запуститься.
- Исключения (exceptions) — возникают во время выполнения программы при неожиданных ситуациях, например, при делении на ноль. Исключения можно перехватывать и обрабатывать в коде.
Распространённые ошибки
- SyntaxError — возникает при нарушении синтаксиса, например, при отсутствии закрывающей скобки:
print("Hello World" # Отсутствует закрывающая скобка
def greet():
print("Hello") # Отсутствует отступ
print("10" + 5) # Возникает TypeError
num = int("abc") # Возникает ValueError
data = {"name": "Alice"}
print(data["age"]) # Возникает KeyError
numbers = [1, 2, 3]
print(numbers[5]) # Возникает IndexError
result = 10 / 0 # Возникает ZeroDivisionError
with open("missing_file.txt", "r") as file:
content = file.read() # Возникает FileNotFoundError
Exception:
class CustomError(Exception):
pass
raise CustomError("Это пользовательское исключение!")
18 711
Подкаст про Python на YouTube | новости языка за март
Еще один выпуск MoscowPython, на сей раз про:
— PEP 751 и его новый формат лог-файлов;
— улучшения в синхронных функциях;
— подтверждение навыков Python на платформе Минцифры;
— GPT для питонической разработки и многое другое.
Самое оно, чтобы с пользой провести время у экрана, когда обедаешь. Разжевано и будет понятно даже новичкам.
#факт
@zen_of_python
18 711
dayplot | Симпатичные хитмэпы
Библиотека позволяет строить тепловые карты а-ля GitHub Contributions. В одной статье забавно визуализировали с dayplot, как у Илона Маска е̶д̶е̶т̶ ̶к̶у̶к̶у̶х̶а̶, как растет число постов в X (ex-Twitter).
Проект на PyPi
#инструмент
@zen_of_python
18 711
Repost from Нейроканал
Когда навайбкодил приложение в СhatGPT и уже подсчитываешь миллионы своего стартапа.
То самое приложение:
18 711
Сравниваем Pandas, Polars и PySpark: что выбрать аналитику?
В Tproger сравнили три популярных библиотеки: Pandas, Polars и PySpark. В статье вы узнаете про производительность, удобство использования и возможности работы с большими наборами каждой из них.
#факт
@zen_of_python
18 711
Вышел Django 5.2
В этом релизе представлены следующие ключевые нововведения:
— Автоматический импорт всех моделей в оболочке Django;
— Поддержка составных первичных ключей с использованием
django.db.models.CompositePrimaryKey;
— Упрощенное переопределение BoundField на уровне формы, поля или проекта.
Про CompositePrimaryKey
CompositePrimaryKey позволяет создавать первичные ключи, состоящие из нескольких полей, что особенно полезно при моделировании связей многие-ко-многим.
from django.db import models
class Product(models.Model):
name = models.CharField(max_length=100)
class Order(models.Model):
reference = models.CharField(max_length=20, primary_key=True)
class OrderLineItem(models.Model):
pk = models.CompositePrimaryKey("product_id", "order_id")
product = models.ForeignKey(Product, on_delete=models.CASCADE)
order = models.ForeignKey(Order, on_delete=models.CASCADE)
quantity = models.IntegerField()
В этом примере модель OrderLineItem использует составной первичный ключ, состоящий из полей product_id и order_id. Это гарантирует уникальность каждой комбинации продукта и заказа. Ранее для достижения подобного поведения приходилось использовать дополнительные настройки или сторонние библиотеки.
#django #факт
@zen_of_python18 711
airflow-ai-sdk | Оркестрация на откуп GPT
Этот репозиторий позволяет создавать DAG в Airflow и управлять таковыми с помощью ИИ-ассистентов на ваш выбор (хоть ChatGPT, хоть Groq).
Админ ликует, ведь Airflow без должной информационной поддержки легко становится той еще занозой.
Репозиторий проекта
#инструмент
@zen_of_python
18 711
Как обойтись без requirements.txt для скрипта-одиночки, или чем хорош uv
Стандарт PEP 723 и менеджер зависимостей uv упростили обращение со скриптами-одиночками. Теперь мы можем встраивать метаданные о зависимостях прямо в скрипты, что устраняет необходимость в requirements.txt или менеджерах пакетов.
Рассмотрим на простом примере скрипта wordlookup.py. Он извлекает определения слов из API словаря. Этот скрипт использует библиотеку httpx для выполнения асинхронных запросов. Вот как выглядит основной код:
import argparse
import asyncio
import json
import os
import textwrap
import httpx
async def fetch_word_data(word: str) -> list:
"""Получает данные слова из API словаря."""
url = f"https://api.dictionaryapi.dev/api/v2/entries/en/{word}"
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(url)
response.raise_for_status()
return response.json()
async def main(word: str):
"""Получает и выводит определения для данного слова."""
data = await fetch_word_data(word)
if data:
print(f"Определения для '{word}':")
for entry in data:
for meaning in entry.get("meanings", []):
part_of_speech = meaning.get("partOfSpeech")
definitions = meaning.get("definitions", [])
if part_of_speech and definitions:
print(f"\n{part_of_speech}:")
for definition_data in definitions:
definition = definition_data.get("definition")
if definition:
print(f"- {definition}")
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser(description="Получить определения слова.")
parser.add_argument("word", type=str, help="Слово для поиска.")
args = parser.parse_args()
asyncio.run(main(args.word))
Чтобы добавить зависимость httpx в наш скрипт, мы можем использовать команду uv:
uv add --script wordlookup.py httpx
После выполнения этой команды в верхней части скрипта будут добавлены метаданные о зависимостях, что позволит uv автоматически управлять установкой необходимых библиотек при запуске скрипта.
Запускаем скрипт:
uv run wordlookup.py <слово>
При первом запуске uv создаст изолированную виртуальную среду и установит все необходимые зависимости. В дальнейшем uv будет использовать уже созданную среду.
#факт
@zen_of_python18 711
Квиз про качество кода в Python
Небольшая англоязычная викторина на 13 вопросов, посвященная читаемости, переиспользованию, масштабируемости и другим параметрам качества. Подготовиться можно с помощью статьи.
#квиз
@zen_of_python
18 711
Как понять партиционирование: DWH для гуманитариев
На Tproger объяснили различные типы партиционирования — диапазонное, списковое и хешевое с примерами применения. Если вы подступились к действительно объемным базам, или просто столкнулись с постфиксом _* в BigQuery или других подобных продуктах, статья поможет разобраться.
#основы #sql
@zen_of_python
18 711
Repost from Типичный программист
5 игр, чтобы подучить SQL (и не уснуть по дороге)
SQLPD — расследуете преступления как аналитик SQL-полиции. Каждое задание — отдельное дело.
SQL Island — выживаете после крушения на острове, выполняя SQL-задачи, чтобы выбраться.
SQL Murder Mystery — ищете убийцу в базе данных. Свобода действий и минимум подсказок.
Lost at SQL — спасаете подлодку и команду, проходя сюжетные SQL-челленджи.
SQL Squid Game — Решаете задачи по мотивам игры в кальмара, чтобы не повторить судьбу коллеги-аналитика.
#игры #sql
