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 18 681 subscribers, ranking 6 983 in the Technologies & Applications category and 35 138 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 18 681 subscribers.
According to the latest data from 05 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -113 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 6.93%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.33% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 294 views. Within the first day, a publication typically gains 808 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 06 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.
18 681
Subscribers
-324 hours
-327 days
-11330 days
Posts Archive
18 681
Инструмент для удобного парсинга данных YouTube с помощью Google API
Если вы задумывались, как можно скрапить данные с YouTube, то этот инструмент вам поможет. С помощью него вы можете получить комментарии, субтитры из видео и так далее.
Здесь вы найдёте инструкции по установке и более подробную информацию:
https://tprg.ru/G7dN
18 681
Microsoft: программирование на Python в Visual Studio теперь быстрее, чем когда-либо
На днях компания Microsoft выпустила обновление Python Extension для VS Code, которое вводит расширение Pylance, как языковой сервер по умолчанию. Это обновление должно сделать запуск более быстрым, а также добавляет отладчик с автоматической перезагрузкой скриптов.
Подробности тут:
https://tprg.ru/w5Y1
#новости #vscode
18 681
Скрапинг сайта с помощью Python: гайд для новичков
Мы подготовили статью, которая поможет вам научиться скрапить данные с сайтов, используя Python.
Вам понадобится библиотека с необычным названием Beautiful Soup, общее понимание Python и немного времени:
https://tprg.ru/QEq3
18 681
Различия между Pyglet и Pygame в Python
Часто при создании игр на Python используются два фреймворка — Pyglet и Pygame.
В этой статье рассмотрели их основные особенности, а также сходства и различия, чтобы вы лучше понимали какой инструмент максимально подходит под ваши задачи:
https://tprg.ru/5JYj
18 681
Создание автообновляемого атрибута
Небольшой урок, в котором вы научитесь создавать автообновляемые атрибуты. В отличие от стандартных атрибутов объекта, значения которым присваиваются единожды, такой атрибут будет пересчитываться при изменении входных значений.
Подробнее тут:
https://tprg.ru/3JML
18 681
Составление документации для проектов на Python
Хорошая документация — не менее важная составляющая проекта, чем сам код. Она позволяет быстро разобраться постороннему человеку в незнакомом коде, облегчает отладку багов, добавление новых возможностей и так далее.
В этой статье вы узнаете, как писать грамотную документацию на Python:
https://tprg.ru/fgpE
18 681
Как использовать функции all() и any() в Python
В Python существует множество полезных небольших функций, которые помогают решать самые разные задачи. Так, с помощью функций
any() и all(), можно проверить на истинность итерируемые элементы для дальнейшей работы с ними.
Подробнее узнать о возможностях этих функций можно тут:
https://tprg.ru/naQ318 681
Обучитесь Data Science с нуля
Освойте за 1,5 года Data Science и начните решать прикладные задачи в области искусственного интеллекта. А если после успешного обучения вы не найдёте работу, вам вернут деньги за учёбу.
До 31 мая получить курс можно со скидкой 40%.
Успейте записаться: https://tprg.ru/yimV
18 681
10 бесплатных ресурсов для обучения обработке естественного языка
Обработка естественного языка, или Natural Language Processing, позволяет программе извлекать смысл из текстовых данных, а также анализировать их. Например, без обработки естественного языка современные голосовые помощники с трудом бы понимали наши вопросы и просьбы, но это не единственное применение данной технологии.
В этой подборке вы найдёте несколько ресурсов, которые помогут вам бесплатно разобраться в NLP:
https://tprg.ru/kWfd
#nlp
18 681
Топ 6 библиотек Python для визуализации: какую и когда лучше использовать
Для Python существует большое количество библиотек для визуализаций данных. В зависимости от задачи одна библиотека может оказаться более подходящей, чем другие.
В этой статье представлены 6 таких библиотек, а также их сравнение. Изучив её вы сможете подобрать для себя наиболее подходящий инструмент:
https://tprg.ru/oh4Q
18 681
Протоколы в Python: утиная типизация по-новому
Утиная типизация — это концепция, согласно которой важны лишь свойства и методы, которыми этот объект обладает. То есть при работе с объектом проверяется не его тип, а его свойства и методы.
В этой статье вы можете подробнее ознакомиться с этой концепцией, её работой в Python, пользовательскими протоколами и так далее:
https://tprg.ru/YkG2
18 681
Использование мемоизации в Python для ускорения медленных функций
С помощью мемоизации можно ускорить выполнение работы кода за счёт кэширования результатов выполнения предыдущих вызовов функций.
В этой статье на примере вычисления чисел Фибоначчи объясняется принцип работы мемоизации:
https://tprg.ru/M8EU
18 681
Держите инструкцию, как получить одну из самых востребованных IT-профессий:
1. Поступайте на факультет Python-разработки.
2. По окончании с гарантией получаете трудоустройство.
3. Всё.
Также за время обучения вы получаете 6 проектов в портфолио и помощь в составлении резюме. До 31 мая действует скидка 20%.
Детальнее: https://tprg.ru/x9Fa
Это #партнёрский пост
18 681
Гвидо ван Россум: не надейтесь на выход Python 4.0
После болезненного опыта перехода с Python 2.0 на версию 3.0, команда разработки языка не в восторге о возможности перехода на версию 4.0. Вместо этого, по словам Гвидо ван Россума, они хотят продолжить нумерацию третьей версии, как минимум до 3.33.
Подробнее об этом и планируемых улучшения языка можно прочитать здесь:
https://tprg.ru/oGOr
#новости
18 681
Как запустить C# код из Python
Для этого существует специальная библиотека
pythonnet. Конечно, этот способ не всем может подойти, потому что может повлиять на скорость работы, но в некоторых ситуациях он может быть действительно полезен.
О том, как ею пользоваться и в чём её особенность читайте в этой статье:
https://tprg.ru/HNCh