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 19 286 subscribers, ranking 6 980 in the Technologies & Applications category and 35 062 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 286 subscribers.
According to the latest data from 09 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 42 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 12.46%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.37% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 404 views. Within the first day, a publication typically gains 1 035 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 10 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.
for.
Наверняка вы знаете несколько способов итерации в Python, но в этой статье представлены интересные и малоизвестные примеры:
https://habr.com/ru/post/697390/for и сделать код более компактным.
Основной синтаксис List Comprehensions выглядит так:
[выражение for элемент in итерируемый_объект]Где
выражение определяет, что будет добавлено в новый список, а элемент перебирает каждый элемент в итерируемый_объект.
Простой пример:
Создадим список квадратов чисел от 1 до 5:
squares = [x**2 for x in range(1, 6)]
print(squares) # Результат: [1, 4, 9, 16, 25]
Пример с условием:
Теперь создадим список из чисел от 1 до 5, но включим только четные числа:
even_numbers = [x for x in range(1, 6) if x % 2 == 0]
print(even_numbers) # Результат: [2, 4]
Вложенные циклы:
Создадим матрицу 3x3 из чисел от 1 до 3:
matrix = [[x for x in range(1, 4)] for y in range(1, 4)]
print(matrix) # Результат: [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]]
Пример с условием и вложенными циклами:
Предположим, у нас есть список словарей, и мы хотим извлечь все дни рождения:
people = [
{"first_name": "Василий", "last_name": "Марков", "birthday": "9/25/1984"},
{"first_name": "Регина", "last_name": "Павленко", "birthday": "8/21/1995"}
]
birthdays = [person["birthday"] for person in people if "birthday" in person]
print(birthdays) # Результат: ['9/25/1984', '8/21/1995']
Используя List Comprehensions, вы можете значительно сократить объем кода и сделать его более читаемым. Это особенно полезно для создания списков из данных, применения условий и работы с многомерными структурами данных.
#советыappend() применяется к спискам (то есть к list‘ам) в Python и используется для добавления нового элемента в конец списка.
В этой статье мы подробно рассказали как работает метод, разобрали синтаксис, привели несколько примеров кода и сравнили с методом extend(), чтобы вы могли использовать его в полную силу:
https://tproger.ru/articles/append-python
#основы
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
