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 18 685 subscribers, ranking 6 986 in the Technologies & Applications category and 35 144 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 18 685 subscribers.
According to the latest data from 04 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -115 over the last 30 days and by -3 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.88%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.30% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 285 views. Within the first day, a publication typically gains 804 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 05 November, 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.
18 685
Subscribers
-324 hours
-337 days
-11530 days
Posts Archive
18 683
Tile server на коленке: навигация по старинным картам
Автор является разработчиком на культурно-историческом портале Königsland, который посвящён истории и культуре Восточной Пруссии, которая сейчас является калининградской областью. Он поставил себе задачу создать бесплатную интерактивную карту бывшего государства, которую мог бы дополнить любой желающий, отметив какое-то важное место. И у него получилось!
Вот, как он это сделал:
https://habr.com/ru/post/654281/
18 683
Профилирование Python-программ и анализ их производительности
Профилирование — это неотъемлемая часть любых работ по оптимизации кода или производительности программ. Эта статья позволит изучить инструменты и методы работы, которые способны обнаруживать и конкретизировать проблемы с производительностью кода, связанные и с ресурсами процессора, и с потреблением памяти:
https://habr.com/ru/company/wunderfund/blog/656571/
18 683
Игра «Быки и коровы», которая играет сама в себя на языке программирования Python
Пользователь нашего сайта поделился собственным способом создания игры «Быки и коровы», а также способом написания алгоритма, который самостоятельно играть в неё.
Все подробности и код тут:
https://tproger.ru/articles/igra-byki-i-korovy-kotoraja-igraet-sama-v-sebja-na-jazyke-programmirovanija-python/
18 683
Машинное обучение на понятном языке
Одной из тем, о которой повсюду говорят, но мало кто на самом деле понимает, что это, является машинное обучение. А если поискать материалы на эту тему, то это либо сложные статьи или научные работы, которые сможет дочитать хотя бы до середины только специалист, либо картинки с роботами и обещания о захвате человечества искусственным интеллектом.
Но как быть тем, кто не разбирается во всяких тонкостях программирования и сложных алгоритмах, но хочет хотя бы примерно понимать, как это устроено? Автор этой статьи задался тем же вопросом и написал статью, с помощью которой даже ваша бабуля разберётся:
https://vas3k.ru/blog/machine_learning/
#ml #ai
18 683
Правильный способ сравнения чисел с плавающей запятой в Python
Числа с плавающей запятой с одной стороны дают нам большую точность при работе с числами, но с другой сопряжены с целым рядом ловушек и нюансов, которые поставят в тупик неопытного разработчика. Пример, который уже давно стал классикой тому доказательство:
>>> 0.1 + 0.2 == 0.3
>>> False
Опытные разработчики легко объяснят в чём причина, но новичок может быть сбит с толку. Эта статья покажет вам, почему ошибки с плавающей запятой распространены, почему они имеют смысл и что вы можете сделать, чтобы справиться с ними в Python.
https://davidamos.dev/the-right-way-to-compare-floats-in-python/
#основы18 683
Самая сложная задача в Computer Vision
Среди всего многообразия задач Computer Vision есть одна, которую стараюсь до последнего не трогать. А если задача выполняется, то лучше про неё и вовсе забыть, пока она работает. Речь о трекинге объектов. Существует множество алгоритмов, которые к тому же практически для любой задачи требуют дополнительной настройки и тюнинга.
Где используется трекинг, какие бывают разновидности и как сделать стабильное решение, в этой статье:
https://habr.com/ru/company/recognitor/blog/505694/
#ai #ml
18 683
«Живые» кликабельные обои на Python, которые выводят всю полезную информацию прямо на ваш рабочий стол Windows
Люди делятся на два типа — у одних все иконки и файлы лежат на рабочем столе, загромождая пространство, а другие любят минимализм и чистый рабочий стол. Эта статья может оказаться полезной как раз для второго типа людей, ведь в ней автор поделился программой, которая делает рабочий стол не только чистым, но и функциональным, добавляя на него такую полезную информацию как погода, время, состояние ОЗУ и многое другое.
Подробнее:
https://habr.com/ru/post/656521/
18 683
Рисуем красивые трейсбеки, перехватывая исключения в Python
Занимаясь отладкой, приходится изучать множество логов, ошибок и трейсбеков. При этом в них содержится не только полезная вам информация, но и множество лишнего текста, мешающего быстро найти нужное.
Но этот вопрос легко решается, если настроить трейсбеки конкретно под свои задачи с помощью собственных перехватчиков исключений или использования уже готовых инструментов. Подробнее о них в этой статье:
https://habr.com/ru/company/wunderfund/blog/654991/
18 683
Как одновременно скачивать несколько книг из Project Gutenberg
Project Gutenberg — это старейшая онлайн-библиотека книг, которая хранит самые разные произведения и предоставляет их всем желающим. В этой статье вы узнаете, как можно автоматизировать загрузку оттуда с помощью Python, а также как сделать скачивание эффективнее с помощью ThreadPoolExecutor:
https://superfastpython.com/threadpoolexecutor-download-books/
18 683
«На мягких лапках» о финансах
На связи Андрей. Он готовится к свадьбе и решил поискать альтернативы хранения и накопления кровно заработанных денег. Он остановился на криптовалюте, поскольку ценные бумаги в текущее время ненадёжны, а курс фиата меняется каждый час.
В статье Андрей вместе с приятелем из крипто компании рассказал про первые шаги в крипте для новичка:
https://bit.ly/3tt4XpT
Это #партнёрский пост
18 683
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
18 683
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
18 683
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
18 683
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
18 683
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
18 683
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/
