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 18 912 subscribers, ranking 6 806 in the Technologies & Applications category and 34 965 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 18 912 subscribers.
According to the latest data from 05 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -156 over the last 30 days and by -1 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 10.09%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.29% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 908 views. Within the first day, a publication typically gains 1 001 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 4.
- 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 06 September, 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.
18 912
Subscribers
-124 hours
-367 days
-15630 days
Posts Archive
18 913
Когда использовать .__repr__(), а когда — .__str__() в Python?
Любая программа показывает данные. В основном, это информация для пользователей, но есть и способы показывать более подробную информацию, которая может пригодиться разработчику.
Именно здесь появляются .__repr__() vs .__str__(). Если вкратце, .__repr__() возвращает подробное описание для разработчика, а .__str__() возвращает более простое описание с информацией для пользователя программы. Но, как всегда, есть нюансы.
И вот отличная статья, в которой доступным языком (хоть и на английском) объясняют, что, когда и где лучше использовать: https://realpython.com/python-repr-vs-str/
#советы
18 913
Руководство по работе с Gradio: создание веб-интерфейса для моделей машинного обучения
В этом руководстве вы узнаете, как создавать простые в использовании настраиваемые компоненты пользовательского интерфейса для вашей модели машинного обучения, любого API или даже произвольной функции Python с помощью нескольких строк кода и Gradio: https://proglib.io/p/rukovodstvo-po-rabote-s-gradio-sozdanie-veb-interfeysa-dlya-modeley-mashinnogo-obucheniya-2023-03-06
#ml #библиотека
18 913
Какой курс выбрать, если вы новичок в Python?
Для этого есть специальные агрегаторы, на которых можно сравнить цены, программы и реальные отзывы от выпускников. Один из таких — TutorTop. Это маркетплейс на рынке онлайн–образования.
Вместе с TutorTop сделали подборку лучших курсов, которые точно подойдут начинающим свой путь в Python-разработку:
— «Fullstack-разработчик на Python» от SkillFactory (оценка 4.8 из 5)
— «Python-разработчик (оплата после трудоустройства)» от Synergy Academy (оценка 4.5 из 5)
— «Python-разработчик» от Eduson Academy (оценка 4.8 из 5)
Реклама "Эдвизор"
18 913
Пока некоторые остальные разработчики не воспринимают всерьёз питонистов, Superjob насчитал у них зарплату в 500 тысяч рублей в месяц.
По их данным, это самая большая зарплата среди айтишников. В топе также программисты на PHP и C++.
Пока ты смеёшься над питонистами и пхп-шниками, они смеются над твоей зарплатой ¯\_(ツ)_/¯
#карьера #кек
18 913
Cоздаём видео по текстовому описанию у себя дома на основе диффузионной нейросети ModelScope text2video 1.7B
19 марта Alibaba выпустили нейросеть ModelScope text2video, создающую короткие видеоролики по текстовому описанию. Подобных нейросетей сейчас становится всё больше и больше. Но если остальные требуют для запуска каких-нибудь A100 с 40 ГБ видеопамяти, то эта нейросетка крута тем, что её можно вполне себе комфортно запустить с 12 ГБ видеопамяти. А энтузиасты даже умудрились уместить её в 4 ГБ.
И вот неплохой, но простенький гайд, как работать с этой моделькой с помощью Python: https://habr.com/ru/post/724284/
#ml #нейросети
18 913
Ищем человека, который будет строить сообщество по темам Python / Data Science / AI в Tproger
Если вы довольно неплохо разбираетесь в этих темах и при этом видите в себе желание рассказывать об этом другим разработчикам и вовлекать их в горячие обсуждения — возможно, это именно ваша вакансия.
Подробности, тестовое задание и отклик здесь: https://tprg.ru/GEZL
18 913
Топ 5 ресурсов для изучения Python: часть 3
На канале уже есть пара подборок из самых годных ресурсов, которые помогают прокачаться в Python. Делюсь ещё пятёркой самых достойных.
Сохраняйте себе и учитесь на здоровье:
1. Pythonspot
Pythonspot это каталог ресурсов и материалов по Python, в котором весь контент разделён на категории: по уровню навыков, тематике (пользовательские интерфейсы, сети и т. д.) и платформе (Android, iOS и т.п.).
2. Онлайн-книга «Укус питона»
Это отличный учебник для начинающих. Более опытные программисты могут смело использовать его в качестве справочника — на случай, если нужно будет что-то вспомнить. Книга бесплатная, есть русский перевод.
3. Курс по Python от университета Райса на Coursera
Курс замёт займет несколько недель, зато регистрация и сам курс совершенно бесплатны. А вот если будет нужен сертификат, за него уже придётся платить.
4. Ускоренный курс по Python
Это серия документов и презентаций, которые могут использоваться для быстрого обучения языку Python программистов, знающих другие языки.
5. Real Python
Real Python это премиальный онлайн-курс с более чем 1300 страниц контента, 9 часов видео, упражнениями и примерам кода. Подписка платная, но на сайте есть много статей, которые можно читать совершенно бесплатно.
#подборка
18 913
Декораторы в Python: понять и полюбить
Декораторы — это вам не «обычное» процедурное программирование, когда вы объявляете функции с блоками кода, и просто вызываете их. В Python всё куда интереснее!
Если вкратце, декоратор — это функция, которая позволяет обернуть другую функцию и расширить её функциональность без изменения её кода. Новички не очень любят декораторы и зря. А вот опытные Python-программисты знают, что это один из самых полезных инструментов в Python.
Давайте разбираться, что это за декораторы, как их использовать и как задействовать всю их магию: https://tproger.ru/translations/demystifying-decorators-in-python/
18 913
Генерируем 2D-мир с помощью клеточного автомата на Python
Вообще, клеточный автомат сам по себе очень интересная штука. Простыми словами, это — модель, в которой состояние ячеек-клеток изменяется в зависимости от окружающих её клеток.
Простейшие клеточные автоматы используются в криптографии, моделировании физических процессов, поведения людей, в биологии, и в целой куче других важных и интересных штук. Да и вообще, это очень красиво и залипательно. И вот одно из необычных применений для клеточных автоматов — генерация карты для 2D-мира.
Хорошая статья, в которой можно попрактиковаться сразу и в геймдеве, и в теории клеточных автоматов, и в принципе закодировать что-нибудь интересное на питоне, вместо очередного калькулятора или просмотрщика погоды: https://habr.com/ru/post/721956/
#алгоритмы
18 913
Самые популярные вопросы на собеседовании: «Объясните, как работает функция reduce»
reduce принимает функцию и последовательность — и проходит по этой последовательности. На каждой итерации в функцию передаются как текущий элемент, так и выходные данные предыдущего элемента. В конце концов, возвращается одно значение:
from functools import reduce
def add_three(x,y):
return x + y
li = [1,2,3,5]
reduce(add_three, li)
#=> 11
Возвращается 11, то есть сумма 1+2+3+5.
#собеседование18 913
Python для начинающих: дорожная карта в 2023 году
Это просто просто огромная крутая дорожная карта по изучению Python с нуля. Не смотрите, что партнёрский материал — это колаб Tproger и Skypro. Ребята просто честно помечают такие вещи, но годноты от этого меньше не становится.
В общем, смотрите, изучайте и сохраняйте, чтобы не потерять: https://tproger.ru/articles/python-roadmap-2023-ljn8jvxfj/
#шпаргалки
18 913
Самые популярные вопросы на собеседовании: «Как работает функция map?»
Обычно, когда нужно обработать и преобразовывать все элементы в итерируемом объекте, первое, что напрашивается, это цикл
for. Но у for есть несколько недостатков, которых можно избежать, используя map().
Поскольку map() написан на C и сильно оптимизирован, его внутренний подразумеваемый цикл более эффективен, чем обычный цикл for.
Второе преимущество использования map() — потребление памяти. С помощью for вам нужно сохранить весь список. А map() вы получаете элементы по запросу, и только один элемент находится в памяти в данный момент.
То есть map() полезен, когда вам нужно применить функцию преобразования к каждому элементу в коллекции или в массиве и преобразовать их в новый массив. Она возвращает объект (итератор), который перебирает значения, применяя функцию к каждому элементу. В случае необходимости объект можно преобразовать в список:
def add_three(x):
return x + 3
li = [1,2,3]
list(map(add_three, li))
#=> [4, 5, 6]
Например, здесь к каждому элементу в списке мы добавляем число 3.
#собеседование18 913
Как искать работу в IT
Лучше всего — в профессиональном сообществе. Если в вашем окружении нет опытных спецов, познакомиться с ними можно в карьерных группах, которые создают IT-компании.
«Карьера в Ростелекоме» — канал, на который стоит подписаться всем, кто ищет полезные контакты, следит за IT-рынком и мониторит предложения работодателей в этой сфере.
Каждую неделю здесь публикуют дайджест вакансий и интервью с сотрудниками. Они делятся опытом, рассказывают о важных софт-скилах и интересных проектах, над которыми работают.
Например, команда разработчиков рассказала, как не нашла подходящий конструктор дашбордов и создала свой.
Подписывайтесь, если хотите знать больше о новых технологиях и разработках
Реклама ПАО «Ростелеком» LjN8Kaa7b
18 913
Дайджест Python #5: как сделать свой Copilot и работать с данными в Pandas
Собрали свежий дайджест из лучших материалов по Python.
В нём вы узнайте, как написать свой аналог GitHub Copilot без знаний об искусственном интеллекте, как работать с данными и памятью в Pandas и как написать нейросеть, которая сможет самостоятельно распознавать объекты.
#python #нейросети
18 913
Repost from Типичный программист
+2OpenAI представила GPT-4 и расскажет о ней подробнее на презентации в 23:00 по мск
Как и обещали, разработчики Microsoft и OpenAI, в целом улучшили GPT-4 и внедрили мультимодальные модели. Теперь GPT-4 может взаимодействовать ещё и через изображения (пример, на 1 скриншоте), звуки и видео. А ещё она свободно общается на разных языках, гораздо лучше сдаёт экзамены и лучше пишет о сложных вопросах, а не только общих темах.
Рассказываем, что ещё нового в новой модели от OpenAI, как получить к ней доступ и где посмотреть презентацию: https://tproger.ru/articles/openai-predstavila-gpt-4-chto-novogo-i-kak-poprobovat-novinku/
#нейросети #openai #microsoft
18 913
5 полезных, но малоизвестных библиотек для Python
Многие из нас работали с Flask, NumPy, OpenCV и другими популярными библиотеками питона. Они хорошо поддерживаются, постоянно развиваются, у них большое коммьюнити и огромное количество гайдов.
Но есть несколько очень крутых, но пока малоизвестных библиотек, которые могут оказаться очень полезными.
И вот 5 самых интересных из них:
— Funcy содержит более 100 полезных методов и декораторов, собранных в одной библиотеке.
— JsonObject — удобная библиотека для быстрого преобразования json в объекты Python.
— Pdir2 — отличная библиотека для замены работы со стандартным dir().
— NetworkX — это очень большая и удобная библиотека для Python с множеством встроенных функций для работы с графами и их выводом.
— You-get — удобный инструмент для скачивания видео, фото и аудио файлов с большинства популярных платформ.
А вот статья, в которой на примерах показали, как с ними работать и чем они могут быть полезны: https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/721834/
Берите на заметку, чтобы через полгода-года смело сказать, что вы юзали их, пока это ещё не было мейнстримом.
#подборка #библиотека
18 913
Cоздаём свою канбан-доску на Django, DRF и Alpine.js
Наверняка вы уже работали с канбан-досками? Это сервисы типа Jira или Trello, они помогают здорово структурировать и мониторить рабочие процессы. А особенно они полезны, когда задачи состоят из кучи этапов, например, согласования, выполнения, ревью и продакшена.
А почему нам не сделать свою канбан-доску с блекджеком, так сказать, и всем прилегающим? Вот отличная статья, которая поможет разработать собственную канбан-доску и развернуть её на облачном сервере:
https://habr.com/ru/company/selectel/blog/721022/
#django #петпроект
18 913
Новый выпуск программы для IT-инженеров avito.code!
В этом видео программист из Авито объясняет, как искать элементы, добавлять и удалять теги и структуры, парсить код через редактор NeoVim. А ещё вы узнаете, какие плагины помогут в работе и почему treesitter нужен вообще всем:
https://tprg.ru/3cPK
Реклама ООО «Авито Тех»
