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 18 921 subscribers, ranking 6 799 in the Technologies & Applications category and 34 944 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 18 921 subscribers.
According to the latest data from 03 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -162 over the last 30 days and by -6 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 10.32%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.08% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 953 views. Within the first day, a publication typically gains 1 151 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 04 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.
18 921
Subscribers
-624 hours
-367 days
-16230 days
Posts Archive
18 918
pyvis: визуализация графов
Утилита позволяет создавать графы, настраивать размер нодов, их цвет и прочие характеристики:
>>> from pyvis.network import Network
>>> import networkx as nx
>>> nx_graph = nx.cycle_graph(10)
>>> nx_graph.nodes[1]['title'] = 'Number 1'
>>> nx_graph.nodes[1]['group'] = 1
>>> nx_graph.nodes[3]['title'] = 'I belong to a different group!'
>>> nt.show('nx.html')
Репозиторий на GitHub
#факты18 918
Сможете расшифровать фразу со стартаперского?
«Фаундеры показали MVP по время питча — похоже, придётся сделать пивот, потому что с фримиумом мы не сможем свести unit-экономику».
Если вы всё поняли, то поздравляем, вы разбираетесь в терминологии бизнеса. Возможно, вам пора открыть свое дело или выйти на новый уровень со своим рабочим проектом.
В этой статье автор поделился опытом создания и развития первых проектов: https://tprg.ru/i4UN
А если с переводом фразы возникли сложности, то вы пока что почитайте статью, а позже мы опубликуем объяснение.
Реклама Бексаев Николай Сергеевич ИНН 470308037337, erid:LjN8KF67Q
18 918
String Template: ещё один способ интерполировать
Класс Template модуля string позволяет использовать знак доллара для подстановки:
from string import Template
t = Template('Привет, $channel!')
t.substitute(dict(channel='@zen_of_python'))
# 'Hello, @zen_of_python'
Доводилось ли вам использовать Template? Поделитесь в комментариях, в каких ситуациях он работает лучше f-строк.
Документация
#факты18 918
beautifulsoup4 vs. Scrapy
Лаконичное десятиминутное видео, с помощью которого можно сравнить парсинговые библиотеки на примере паука. Автор стягивает список банков в файл с помощью этих инструментов и сравнивает код обоих парсеров. Отличный способ зайти в парсинг. Бонусом можно потренироваться в написании xpath.
#bs4 #scrapy
18 918
1secmail: анонимная почта на Python
Автор видео описывает, как обратиться к API 1secmail.com на Python. В 13-минутном ролике вы узнаете:
— как создать ящик с нужным именем;
— как читать почту в командной строке;
— как настроить регулярную перепроверку ящика.
#api
18 918
Newsi: API для новостей
Инструмент полезен в трейдинге и позволяет автоматизировать подгрузку англоязычных мировых новостей. В дальнейшем на результаты запроса можно навесить показатели эмоциональной окраски и в зависимости от этого упростить принятие инвестиционного решения.
Документация
#API
18 918
Время предпринимать по-крупному
Создавайте свой стартап или развивайте уже существующий в онлайн-магистратуре МФТИ и Сколково «Технологическое Предпринимательство».
Кроме теоретических знаний и 1 000 часов практического опыта вы получите:
— экспертизу опытных менторов;
— поддержку других предпринимателей;
— выход на потенциальных инвесторов и партнеров.
Профиль может быть любым — от ИТ до биотехнологий и космоса.
А после завершения обучения вы получите готовый к инвестированию бизнес-проект.
Осталось только узнать все подробности на сайте ТехПреда.
Реклама МФТИ, ФИЗТЕХ ИНН 5008006211, erid:LjN8K46hT
18 918
Нужна ли вам Kafka?
В статье Selectel разобрались, чем Kafka отличается от традиционных СУБД типа MySQL, почему именно этот продукт в резюме так повышает целевой оффер и как настроить простейший проект.
#kafka
18 918
Typing Self: интуитивно понятный способ аннотирования методов, возвращающих экземпляр своего класса
Ведёт себя так же, как TypeVar, но более краток и прост:
Допустим, мы создали метод get_scale(), который возвращает экземпляр того же класса Scale с помощью self:
class Shape:
def set_scale(self, scale: float):
self.scale = scale
return self
Shape().set_scale(0.5) # => Экземпляр класса Shape
Один из способов обозначить тип возвращаемого значения — указать его как текущий класс Shape. Использование этого метода заставляет средство проверки типов выводить тип Shape, как и ожидалось:
class Shape:
def set_scale(self, scale: float) -> Shape:
self.scale = scale
return self
Shape().set_scale(0.5) # => Shape
...
PEP-673
#pep18 918
Машинное обучение прямо в PostgreSQL
PostgresML — это расширение, позволяющее создавать модели машинного обучения и выводить их результаты с помощью SQL-запросов.
Анализ тональности:
SELECT pgml.transform(
task => 'text-classification',
inputs => ARRAY[
'I love how amazingly simple ML has become!',
'I hate doing mundane and thankless tasks. ☹️'
]
) AS positivity;
Репозиторий на GitHub
#postgresql18 918
faulthandler: запись логов в файл
К примеру, для записи логов каждые 5 секунд к основной программе потребуется добавить следующий код:
import faulthandler
from time import sleep
faulthandler.dump_traceback_later(
timeout=2,
repeat=True,
)
for i in range(5):
print(f"iteration {i}")
sleep(5)
Документация
#лучшиепрактики18 918
Задача о заменах хвостов
Уровень: средний
Список A состоит из четырех элементов, каждый из которых содержит ровно одно двоеточие (не в начале и не в конце). Длина подстрок до и после двоеточия является случайной:
A = ["abc:123", "cde:456", "a:12345", "777:xyz"]
Ваша задача — преобразовать список таким образом, чтобы поменять местами подстроки после каждого двоеточия.
Результат:
B = ["abc:456", "cde:123", "a:xyz", "777:12345"]
Напишите решение задачи в комментариях.
#задача18 918
Перенос GPT-проекта на Python
На связи админ канала. Их тех, кто прикручивал к GPT API собственный датасет, как вы решали эту задачу?
Нашел решение на JavaScript (БД Pinecone, коэффициент Отиаи, связка нескольких API на Pipedream), но теперь нужно переписать проект на Python. Fine-Tuning модели, то есть подгрузка по документации OpenAI, обходится значительно дороже, чем своя БД.
На каком фреймворке лучше развернуть аналогичный проект? Подскажите в комментариях.
#GPT
18 918
Упрощённый оператор if
Порой вместо множественных сравнений с использованием or:
m = 3
if m == 1 or m == 2 or m == 3 or m == 4:
print("m равен 1 / 2 / 3 / 4")
Эффективнее использовать in:
if m in [1, 2, 3, 4]:
print("m входит в диапазон [1, 4]")
#лучшиепрактики18 918
Модуль warnings для кастомных предупреждений
Встроенная утилита позволяет тонко настраивать всевозможные ворнинги под ваш код:
def deprecation(message):
warnings.warn(message, DeprecationWarning, stacklevel=2)
Документация
#факты18 918
Субботний Win Share
Что хорошего получилось у вас в сфере Python и IT в целом за неделю?
Поделитесь в комментариях.
18 918
PlotAI для вёрстки графиков на Matplotlib
Возможно, вы уже знаете, что LLM-модели вроде GPT неплохо справляются с построением различных диаграмм. Теперь можно упростить создание графиков на Python с помощью PlotAI:
— пользователь предоставляет датафрейм;
— PlotAI создаёт промт для LLM, который содержит первые пять записей и запрашивает код Python;
— возвращенный код Python выполняется, и отображается график.
Ссылка на репозиторий GitHub
#dataviz
18 918
+2А что выберете вы?
Не знаете, что из этого вам больше подходит? Лучше получите бесплатный набор из 3 курсов для старта в IT от GeekBrains, они помогут определиться и с другим важным жизненным выбором — карьерой. https://tprg.ru/j6PF
Реклама ООО «ГикБреинс» LjN8KVC7E
