en
Feedback
Zen of Python

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 19 260 subscribers, ranking 6 995 in the Technologies & Applications category and 35 071 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 260 subscribers.

According to the latest data from 12 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 30 over the last 30 days and by -11 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 12.38%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.03% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 2 385 views. Within the first day, a publication typically gains 970 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 13 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.

19 260
Subscribers
-1124 hours
+17 days
+3030 days
Posts Archive
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

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

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

Время предпринимать по-крупному Создавайте свой стартап или развивайте уже существующий в онлайн-магистратуре МФТИ и Сколково
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

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

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 #pep

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 #postgresql

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 #лучшиепрактики

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. #задача

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

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]") #лучшиепрактики

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 #факты

Субботний Win Share Что хорошего получилось у вас в сфере Python и IT в целом за неделю? Поделитесь в комментариях.

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

А что выберете вы? Не знаете, что из этого вам больше подходит? Лучше получите бесплатный набор из 3 курсов для старта в IT о
+2
А 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

Dara для Decision-Making-приложений Адаптированный для нужд дата-сайентистов, фреймворк предлагает создавать приложения на чистом Python с помощью библиотеки готовых компонентов. Инструмент позволяет гибко настраивать и создавать собственные компоненты на CSS и JavaScript. Ссылка на репозиторий #dataviz

​В Excel появился Python Стала доступна публичная предварительная надстройка, позволяющая пользователям Excel манипулировать данными и анализировать их. «Вы можете исследовать данные в Excel, используя библиотеки Python, а затем подводить формулы, диаграммы и сводные таблицы Excel для дальнейшего развития своих идей», — объясняет Стефан Киннестранд, генеральный менеджер по современным работам в Microsoft. «Теперь вы можете выполнять расширенный анализ данных в знакомой среде Excel, обращаясь к Python непосредственно в MS Excel». Установка дополнительных модулей не требуется. #excel

Всем привет! Сегодня мы запускаем новую версию нашего сайта tproger.ru, поэтому могут наблюдаться сбои и ошибки Мы постараемс
Всем привет! Сегодня мы запускаем новую версию нашего сайта tproger.ru, поэтому могут наблюдаться сбои и ошибки Мы постараемся всё сделать аккуратно, но если столкнётесь с багами или проблемами, дайте нам знать. Спасибо за понимание

Бессмертие объектов В Python 3.12 в рамках CPython некоторые объекты, такие как None, True и False действуют как глобальные синглтоны (паттерны, ограничивающие возможность создания объектов данного класса одним экземпляром). Они совместно используются интерпретатором вместо того, чтобы каждый раз создавать их новые копии. Каждая новая ссылка на такой синглтон побуждала интерпретатор инкрементировать счетчик ссылок, как с обычными объектами. Это приводило к проблемам с производительностью. Что означает "бессмертие" (immortality) и как оно решает эту проблему, читайте в англоязычной статье на mail.python.org. #факты

Zen of Python - Statistics & analytics of Telegram channel @zen_of_python