Zen of Python
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 19 261 subscribers, ranking 7 000 in the Technologies & Applications category and 35 047 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 261 subscribers.
According to the latest data from 13 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 23 over the last 30 days and by -9 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 12.10%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.04% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 331 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 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 14 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.
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)) # Выбираем только четные числа
print(even_numbers) # Вывод: [2, 4]
2. Кропотливо разбирайте, что делает каждая встроенная функция или оператор. Давайте разберём насыщенный пример:
list(map(trace(lambda x: x*2), range(3)))
- range() создаст перечисление от нуля до трех;
- trace() опишет подробно, что вызвана лямбда-функция с числами от range();
- map() применит умножение на 2 к каждому элементу;
– list() превратит результат в список.
На выходе мы получим:
[TRACE] Calling <lambda> with args (0,) and kwargs [TRACE] Calling <lambda> with args (1,) and kwargs {} [TRACE] Calling <lambda> with args (2,) and kwargs {} [0, 2, 4]
Таким образом, на практике у вас появится «лямбда-насмотренность», то есть способность раскладывать сложное действие на простые операции и как бы нанизывать их друг на друга.
#лучшиепрактикиmatch по полной?
match case — собрат if-else, но одна из фишек оператора заключается в том, что он поддерживает деконструкцию (destructuring). То есть он может использовать шаблон, чтобы извлекать значения из сложных объектов, таких как кортежи или словари.
Например:
def make_point(point):
match point:
case(x, y):
return Point3D(x, y, 0)
case (x, y, z):
return Point3D(x, y, z)
case _:
raise TypeError("Нет координат")
>>> make_point((1, 2))
Point3D(x=1, x=2, z=0)
>>> make_point((1, 2, 3))
Point3D(x=1, x=2, z=3)
>>> make_point((1, 2, 3, 4))
TypeError: Нет координат
Теперь make_point() способна справиться с неполными данными. Если первый раз она приняла все три параметра, то в последующие уже справлялась с недостатком и переизбытком.
С такой функцией вы значительно понизите шансы на падение программы и не потратите на обработку всех ситуаций много времени.
#лучшиепрактики:=, F-строки, any() и all(), zip() могут полностью изменить ваш подход к программированию.
https://tproger.ru/articles/tryuki-python-kotorye-podnimut-tvoj-skill-na-novyj-uroven
#советы len() возвращает длину (количество элементов) объекта. Количество элементов в коллекции не может быть отрицательным. Оно должно быть равно 0 или больше.
Но возможно ли получить негативное значение из встроенной функции len() в Python? Но тут скорее правильный вопрос, а зачем?
Вот интересная заметка, в которой автор задался таким вопросом. И пришёл к очень необычному выводу, почему иногда всё-таки нужно задавать себе такие глупые вопросы.
#начинающим #лучшиепрактикиfilter в том, что каждый элемент передается функции, которая включает его в последовательность, если по условию получает True, и отбрасывает в случае False.
Например:
def add_three(x):
if x % 2 == 0:
return True
else:
return False
li = [1,2,3,4,5,6,7,8]
[i for i in filter(add_three, li)]
Мы получим:
#=> [2, 4, 6, 8}
Для базового использования этого понимания должно хватить. Но у filter также есть несколько особенностей использования, которые важно учитывать при продвинутой разработке. О них подробнее можно почитать в статье.
#собеседование
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
