Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
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 19 247 subscribers, ranking 6 993 in the Technologies & Applications category and 35 022 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 247 subscribers.
According to the latest data from 18 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 10 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 13.51%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.28% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 601 views. Within the first day, a publication typically gains 1 016 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 11.
- 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 19 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.
19 247
Subscribers
No data24 hours
-317 days
+1030 days
Posts Archive
19 247
Mouse — библиотека для контроля мыши на Python
Эта библиотека позволит вам получить полный контроль над своей мышью. Она умеет перехватывать глобальные события, регистрировать горячие клавиши, имитировать движения и щелчки мыши и многое другое.
Подробнее о ней:
https://github.com/boppreh/mouse
#библиотека
19 247
25 возможностей Pandas, о которых вы не знали
Возможно, что некоторые возможности вам и известны, но многие из них являются новыми и малоизвестными. Поэтому рекомендуем вам быстро пробежаться по списку и найти для себя что-то новое и полезное:
https://proglib.io/p/25-vozmozhnostey-pandas-o-kotoryh-vy-ne-znali-2022-02-28
#pandas
19 247
Подборки полезной информации для программистов:
— по анализу данных: @big_data_analysis
— по разработке на Ruby: @ruby_prog
— по разработке на .NET / C#: @dot_net_c_sharp
— по базам данных: @database_design
— по разработке на Django: @django_prog
19 247
Miniboss — приложение для работы с докером
Miniboss — это приложение Python для локального запуска набора взаимозависимых служб докеров, их индивидуальной перестройки и перезапуска, а также управления состоянием приложения с помощью хуков жизненного цикла. Определения сервисов могут быть написаны на Python, что позволяет использовать логику программирования вместо разметки, а также обойтись без YAML.
Подробнее:
https://github.com/afroisalreadyinu/miniboss
#библиотека
19 247
Как обнаружить нажатие клавиши в Python
При создании программ, работающих с графическими пользовательскими интерфейсами, нам часто необходимо определить, нажимал ли пользователь клавишу, и сколько раз он это сделал раз. Эта статья поможет нам разобраться, как мы можем обнаружить нажатие клавиши в python:
https://www.pythonforbeginners.com/basics/how-to-detect-keypress-in-python
19 247
Сегментация по границам объекта и областям изображения с реализацией в Python
В данном случае под сегментацией стоит понимать технику разделения изображения на различные объекты с помощью анализа пикселей, для дальнейшей работы с этими объектами. Это позволяет, например, распознавать предметы на фото или текст н на скане.
Способов сегментации существует несколько, каждый подходит для определённой ситуации. Подробнее о них и способах их реализации в Python можно узнать тут:
https://nuancesprog.ru/p/15414/
19 247
Нежное введение в сериализацию для Python
Сериализация относится к процессу преобразования объекта данных (например, объектов Python, моделей Tensorflow) в формат, который позволяет нам хранить или передавать данные, а затем воссоздавать объект при необходимости, используя десериализацию. Форматов сериализации много — JSON, XML, YAML и другие.
В этой статье вы поближе познакомитесь с сериализацией, её форматами и работой в Python:
https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-serialization-for-python/
19 247
Пересечение списков в Python
Списки — одна из наиболее часто используемых структур данных в Python. И иногда нам может понадобиться найти общие элементы между любыми двумя заданными списками.
В этой статье рассказали каким образом можно это выполнить:
https://www.pythonforbeginners.com/basics/intersection-of-lists-in-python
19 247
Конвертация Python-файлов в APK на Windows
Держите понятное руководство по превращению вашего Python-проекта в APK-приложение на Windows:
https://www.youtube.com/watch?v=VsTaM057rdc
19 247
Сбор данных с обходом капчи посредством PYAUTOGUI, KERAS и TENSORFLOW
Современные веб-сайты не всегда дают возможность автоматически собирать и обрабатывать их данные. В таких случаях могут пригодиться альтернативные варианты, такие как кликеры или боты, которые имитируют действия реальных пользователей.
Один из таких эмуляторов пользователя предлагается реализовать в этой статье:
https://habr.com/ru/post/653943/
#tensorflow
19 247
4 тематических канала для программистов:
— про нейронные сети и ML: @neuro_channel
— про разработку на Java: @a_cup_of_java
— про мобильную разработку: @mobi_dev
— про веб-разработку: @tproger_web
19 247
Создание бота для сообщества Вконтакте
Позавчера мы создавали бота для Telegram, а сегодня предлагаем похожую задачу, но уже для сообщества Вконтакте. Этот бот будет использовать библиотеку VKWave и публиковать различные мемы.
Подробная видеоинструкция по созданию бота находится здесь:
https://www.youtube.com/watch?v=XjayvZimByc
#видео #бот
19 247
А если кто-то ещё не спрашивал, то всегда можно задать вопрос с максимально непонятной формулировкой
19 247
Развёртывание приложения Django в Elastic Beanstalk
К концу этого руководства вы научитесь инициализировать и настраивать Elastic Beanstalk, интегрировать Elastic Beanstalk с RDS, получать сертификат SSL через AWS Certificate Manager и не только.
Хотите научиться работать с Elastic Beanstalk? Тогда читайте статью:
https://testdriven.io/blog/django-elastic-beanstalk/
#django
19 247
Главные секреты оптимизации доступа к данным с помощью кэширования
При правильном подходе кэширование может значительно ускорить работу, а также оптимизировать хранение и доступ к данным. В этой статье автор поделился несколькими методами успешной организации кэширования без велосипедов и костылей:
https://habr.com/ru/company/stm_labs/blog/654201/
19 247
Бесплатный курс по продвинутой разработке микросервисов на Go
Пишете на python и хотите работать с высокими нагрузками? Переходите на язык микросервисов вместе с экспертами Ozon.
После курса вы сможете:
— писать на Golang;
— разрабатывать надежный и поддерживаемый код;
— проектировать сложные распределенные системы;
— обеспечивать мониторинг и поддержку созданных систем;
— работать в самой быстрорастущей отрасли.
Чтобы попасть на курс, необходимо оставить заявку на сайте, пройдите контест и попадите в рейтинг лучших.
Оставить заявку можно по ссылке тут.
Этот #партнтёрский пост
19 247
Менеджеры контекста и Python с оператором
Оператор
with в Python — весьма полезный инструмент для правильного управления внешними ресурсами в ваших программах. Он позволяет использовать преимущества менеджеров контекста для обработки фаз установки и демонтажа, а также позволяет создавать собственные менеджеры контекста.
Подробнее:
https://realpython.com/python-with-statement/19 247
Друг-новичок: Говорят, Python медленный. Я не хочу учиться медленному языку!
Я:
