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

Network:Типичный программист Russia35 079 Technologies & Applications6 972...

📈 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 19 288 subscribers, ranking 6 972 in the Technologies & Applications category and 35 079 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 288 subscribers.

According to the latest data from 05 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 26 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 12.34%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.62% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 2 378 views. Within the first day, a publication typically gains 1 082 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 9.
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 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.

19 288

Subscribers

-324 hours

+137 days

+2630 days

2 378

Post views

~ 1 08224 hours

~ 1 20948 hours

12.34%

Engagement rate

No data

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

19 291

«С — это причина, по которой придумали Python» #кек @zen_of_python

19 291

Repost from Типичный программист

Честный ресёрч найма в IT прямо с рынка Вместе с Proglib мы разобрали, почему айтишники реально уходят с работы, по каким признакам вычислить токсичный коллектив и какие HR-трюки бесят разработчиков больше всего. Если ещё не читали — советуем это исправить❤️ Бонусом мы подготовили ещё два полезных лонгрида из этого исследования: — Где искать работу в IT: лайфхаки и топ-площадки — Каких разработчиков переизбыток и кому сейчас сложнее найти вакансию Сохраняйте и кидайте коллегам!

19 291

Вопросы подписчиков Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает: — Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов! — Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте; #вопросы_новичков @zen_of_python

19 291

throttled-py | Ограничение частоты запросов Если вам нужно защищиться от DDoS-атак, контролировать затраты и в целом оптимизировать производительность, эта библиотека поддерживает популярные алгоритмы: Fixed / Sliding Window, Token Bucket и проч. Она подходит для как синхронных, так и асинхронных приложений. Для хранения состояния лимитов можно использовать как быстрый In-Memory режим, так и масштабируемый Redis-бэкенд. «Питонический дроссель» интегрируется с MCP Python SDK, позволяя эффективно контролировать частоту вызовов в диалоговых процессах моделей. Репозиторий проекта #инструмент @zen_of_python

19 291

Таро врёт! В отличие от нашей IT-колоды Цифровые арканы говорят с вами и проливают свет на ранее неведомые потоки информации. Вытяните «Карту дня» и получите мудрый совет судьбы: https://tprg.ru/ldLR Реклама

19 291

curlify | Из requests в cURL Инструмент для преобразования запросов из requests в эквивалентные «курлы». Он автоматически добавляет все необходимые флаги, включая -X, -H, -d, --compressed и другие, чтобы команда точно отражала параметры исходного запроса. Благодаря опции pretty=True можно получить красиво отформатированную, многострочную cURL-команду, удобную для чтения и вставки в консоль. Библиотека заботится о безопасности и корректности, надежно экранируя кавычки и специальные символы для совместимости с командной строкой. Репозиторий проекта #инструмент @zen_of_python

19 291

dripdrop | Стриминг JSON Экспериментальный инструмент, который позволяет стримить данные в ваших API. Он возвращает клиенту JSON-скелет с плейсхолдерами вместо данных и постепенно заполняет его по мере готовности асинхронных результатов. DripDrop реализует концепцию прогрессивного JSON, вдохновленную React Server Components, чтобы ваши интерфейсы могли отображать данные без ожидания самых медленных запросов (Skeleton Loader). Быстрые части ответа отправляются сразу, а медленные догружаются потоками через JSON Lines. Репозиторий проекта #инструмент @zen_of_python 💘 — Если нравится Skeleton Loader

19 291

lxml обновился Небезызвестный тул для парсинга XML / HTML в Python-коде получил мажорное обновление, и в нем: — обновили зависимости; — отказались от Python 2; — повысили стабильность и безопасность; Release Note #инструмент @zen_of_python

19 291

logging | Эволюционируем от дебага с print() Вместо хаотичного использования print() стоит освоить встроенный модуль logging. Почему print() — не лучший выбор На начальном этапе разработки многие прибегают к такому для отладки. Однако в продакшене такой подход не подходит: — print() не имеет уровней важности (debug, info, error…); — нельзя гибко управлять выводом (в файл, консоль, внешнюю систему) — невозможно централизованно отключить или настроить поведение. logging решает все эти задачи и стал стандартом в профессиональной разработке. База Минимальный пример:


import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.info("Программа запущена")

Этот код выведет в консоль строку «информирующего» уровня. Метод basicConfig задает базовые настройки — например, какой минимальный уровень логов выводить. Уровней несколько: — DEBUG: подробная отладочная информация; — INFO: стандартный рабочий поток; — WARNING: потенциальные проблемы; — ERROR: ошибки, но программа продолжает работать; — CRITICAL: фатальные ошибки, возможно аварийное завершение. Они позволяют фильтровать отладочные данные в зависимости от задачи. Форматирование вывода Полезно выводить время, уровень и контекст:


logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s"
)

Выведется нечто подобное:

2025-07-07 14:00:00,123 [INFO] Программа запущена

Запись логов в файл Конечно, командная строка не бесконечная, как и ваше рабочее время, так что разумно записывать логи в файл, чтобы почитать их в нужное время:


logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    filename='app.log',
    filemode='a',
    format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s"
)

Обособленные логгеры Функция getLogger(name) позволяет создавать независимые логгеры с именем:


logger = logging.getLogger("myapp")
logger.setLevel(logging.DEBUG)
logger.debug("Отладочная информация")

Такие логгеры можно конфигурировать по отдельности, что удобно в модульных проектах. Обработчики (Handlers) В примере ниже все сообщения уровня DEBUG и выше пишутся в файл, а WARNING+ отображаются в консоли:


handler = logging.FileHandler("debug.log")
handler.setLevel(logging.DEBUG)

console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.WARNING)

formatter = logging.Formatter("%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s")
handler.setFormatter(formatter)
console.setFormatter(formatter)

logger = logging.getLogger("myapp")
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
logger.setLevel(logging.DEBUG)

И напоследок: пишите логи в файл или систему мониторинга вроде Sentry или Grafana. #основы

19 291

Присоединяйся к хакатону года в сфере travel-tech - О!Хакатону от Островка ❤️ Островок приглашает Go и Python разработчиков, а также аналитиков и продакт-менеджеров попробовать свои силы в реальных бизнес-задачах и побороться за денежный приз. Мероприятие пройдет полностью в онлайн-формате, участвовать можно из любой точки мира, самостоятельно или в команде. Призовой фонд: 1 000 000 ₽ Регистрация открыта до 18 сентября. Старт 26 сентября! ❤️ Подробности и регистрация Реклама. ООО "БРОНИРОВАНИЕ ГОСТИНИЦ", ИНН 7703389880, erid: 2W5zFJuGSKr

19 291

Vitess | Шардирование для вашей PostgreSQL Это слой между приложением и базой данных, созданный выходцами из YouTube для защиты от неэффективных запросов и масштабируемости под экстремальными нагрузками. Он также анализирует SQL-запросы на лету, отсекая потенциально опасные. Vitess — система шардирования, основа для Multigrass — проекта по адаптации для PostgreSQL внутри Supabase. Vitess стал частью их инфраструктуры, чтобы приложения могли расти до миллиардов запросов, оставаясь при этом "просто PostgreSQL". Сайт проекта #инструмент @zen_of_python

19 291

shebang: что это и как запускать скрипты в CLI без слова python? При работе с Unix-подобными системами (Linux, macOS), часто используется специальная строка, которая называется 'shebang' (шибэнг). Это первая строка в скрипте, которая начинается с символов #!, за которыми идёт путь к интерпретатору, который должен выполнить этот скрипт:


#!/usr/bin/env python3

print("Hello world")

Это равносильно: «Для запуска этого файла используй интерпретатор python3, который находится в вашем PATH». Перед запуском сделаем файл исполняемым (или сразу всю директорию):


chmod +x myscript.py
chmod +x misc/*.py

Теперь скрипт можно запустить так:


./myscript.py

Как правильно писать shebang для Python? Существует несколько распространённых вариантов записи shebang для Python: 1. Абсолютный путь


#!/usr/bin/python3

Однако, путь может отличаться на разных машинах, поэтому второй способ универсальнее. 2. Использование `/usr/bin/env`:


#!/usr/bin/env python3

Команда env ищет в текущем окружении пользователя нужный интерпретатор по имени python3 и запускает его. Это значит, что не важно, где установлен Python, скрипт всё равно будет работать, если python3 доступен в PATH. Что произойдет без shebang? Если запустить скрипт без shebang напрямую (./myscript.py), система не поймет, каким интерпретатором его запускать, и выдаст ошибку. p.s. На Windows shebang не используется системой напрямую, но некоторые инструменты (например, Git Bash, WSL, или IDE) могут её «наследовать». #основы @zen_of_python

19 291

Repost from IT Юмор

За ты понятный и работящий @ithumor

19 291

PySnooper | Дебаггинг по-человечески Опять кто-то пытается отучить нас использовать print() во время дебага... Автор тула предлагает использовать: — декораторы @pysnooper.snoop(); — блоки with pysnooper.snoop(); Чтобы в итоге получить такую отладочную информацию, как на приложенном скриншоте. Вот что происходит на нем слева: — вызывается функция number_to_bits с аргументом number = 6; — в строках кода функции (справа) видно, что она предназначена для перевода числа в двоичный формат, сохраняя биты в списке bits; — PySnooper пошагово логирует каждую выполненную строку (слева), время выполнения, а также все изменяющиеся переменные; — переменная number последовательно изменяется от 6 до 3, потом до 1, затем до 0 — каждый раз происходит деление с остатком (divmod(number, 2)), а остаток (remainder) вставляется в начало списка bits; — В итоге возвращается список битов [1, 1, 0], что соответствует двоичному представлению числа 6. Репозиторий проекта #инструмент @zen_of_python

19 291

Если обыгрывать фильм про Джанго и одноименный фреймворк, то только так #кек @zen_of_python

19 291

Repost from Типичный программист

Как искать работу в IT в 2025, не вызывая подозрений у санитаров В отборе в IT страсти кипят не меньше, чем в хайлоаде. Вместе с Proglib мы провели исследование и спросили сотни айтишников: что реально выводит из себя в найме? Собрали всё в удобный чек-лист: – HR узнают, как не отпугивать сильных кандидатов. – Айтишники поймут, где сразу маячат ред флаги и можно не терять время. Надеемся, материал хоть и немного, но изменит процессы найма к лучшему. Поэтому сохраняйте, делитесь и прожимайте ❤️

19 291

#кек @zen_of_python

19 291

Как по мнению Python-разработчика на самом деле должен работать Pip-Boy в игре Fallout. #кек @zen_of_python

19 291

Repost from IT Юмор

Вы знаете почему так? @ithumor

19 291