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 18 952 subscribers, ranking 6 776 in the Technologies & Applications category and 34 764 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 18 952 subscribers.

According to the latest data from 29 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -149 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 11.26%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.22% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 2 133 views. Within the first day, a publication typically gains 1 179 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 4.
  • 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 30 August, 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.

18 952
Subscribers
-224 hours
-237 days
-14930 days
Posts Archive
Что объединяет спорт, e-commerce и цифровые технологии? Правильно, кокос А точнее Кокос Hackathon 2024, который пройдёт в пер
Что объединяет спорт, e-commerce и цифровые технологии? Правильно, кокос А точнее Кокос Hackathon 2024, который пройдёт в период с 3 по 18 октября. Хакатон пройдёт в онлайн-формате так что каждый сможет побороться за призовой фонд в размере 1 000 000 рублей независимо от вашей локации. Вас ждут два трека: 1. Разработка веб-платформы для ФК и болельщиков футбола. 2. Разработка платформы для оценки вероятности действий пользователя. Узнать подробности и оставить заявку на участие можно до 30 сентября по ссылке. Это #партнёрский пост

«База данных» в гугл таблицах для телеграм-бота Практически все боты используют какое-нибудь хранилище информации. Чаще всего
«База данных» в гугл таблицах для телеграм-бота Практически все боты используют какое-нибудь хранилище информации. Чаще всего применяются базы данных, но иногда их использование может быть избыточным, особенно если вам не нужны ACID-транзакции и есть желание менять данные руками в максимально простом интерфейсе. В таком случае можно воспользоваться простыми google-таблицами. Как именно, рассказали в статье. #telegram #google

Почему not not value БЫСТРЕЕ bool в Python По какой-то причине not not работает быстрее, чем bool. Вы можете это проверить самостоятельно и убедиться в таком странном поведении. В этом видео разбирается почему именно так происходит. #видео

Интересно, гуру чего он в итоге стал спустя 8 лет
Интересно, гуру чего он в итоге стал спустя 8 лет

Работа с JSON и XML в Python: парсинг, генерация и валидация JSON и XML — это форматы для хранения информации. Их используют
Работа с JSON и XML в Python: парсинг, генерация и валидация JSON и XML — это форматы для хранения информации. Их используют для обмена данными в веб-разработке между клиентом и сервером, поэтому они часто встречаются при работе с API. В этой статье мы расскажем, как взаимодействовать с ними при работе с Python. #api

Сколько времени нужно, чтобы освоить Python? Согласно исследованию «Factors Affecting Students' Attitudes toward Computer Programming», проведённому в 2019 году в Vilnius University, освоение поделили на три стадии: 1. Базовое понимание. С постоянными усилиями и структурированным планом обучения вы можете приобрести базовое понимание синтаксиса Python и основных концепций в течение 3-4 недель. В этом этапе обычно изучаются переменные, типы данных, условные операторы, циклы, функции. 2. Средняя компетенция. Эта стадия наступает обычно спустя шесть месяцев. Здесь вы становитесь знакомы с более продвинутыми темами, такими как работа с файлами, обработка исключений, модули, библиотеки и работа с внешними источниками данных. 3. Продвинутые навыки могут занять несколько лет работы над реальными проектами. На этом этапе вы углубляетесь в конкретные области, такие как веб-разработка, анализ данных, научные вычисления, машинное обучение или другие специализированные области. Это тоже требует практики. А на каком этапе вы? ❤️ — в самом начале пути 🤯 — второй этап, инфа сотка 🗿 — я в своём сознании настолько преисполнился, что мне этот Python абсолютно понятен #советы

Плохие практики ООП в Python, которых нужно избегать В этом видео рассматриваются распространенные ошибках в ООП на Python, которые часто совершают разработчики. Вы узнаете: — как сохранить ваш код чистым и удобным для сопровождения; — почему вам следует заменять ненужные классы функциями; — зачем использовать модули вместо классов только со статическими методами; — и как сглаживать глубокие иерархии наследования. #видео #ооп

Пора перестать использовать Python 3.8 По состоянию на сентябрь 2024, около 14% пакетов, загруженных из PyPI, были для Python
Пора перестать использовать Python 3.8 По состоянию на сентябрь 2024, около 14% пакетов, загруженных из PyPI, были для Python 3.8. А это примерно 250 миллионов пакетов в день. И всё бы ничего, но с октября прекращается поддержка этой версии языка и новых исправлений безопасности больше не будет. Если для вас это всё ещё не аргумент, то прочитайте эту статью, чтобы понять зачем вам нужно обновиться: https://pythonspeed.com/articles/stop-using-python-3.8/

Тут что-то на эльфийском
Тут что-то на эльфийском

Создание фуллстек-приложения с помощью Django, Vue.js и Flowbite Эти три технологии обеспечивают быстрый и простой способ для
Создание фуллстек-приложения с помощью Django, Vue.js и Flowbite Эти три технологии обеспечивают быстрый и простой способ для начинающих освоить разработку веб-приложений, создавая при этом красивый пользовательский интерфейс. В этом руководстве вы увидите, как настроить эти инструменты и создать с помощью них первый проект: https://chesda.hashnode.dev/django-vue-flowbite #django #vue #веб

Простыми словами: Структуры данных в Python Мы немного забежали вперёд и уже разобрали две популярных структуры данных — BST и B-Tree. Но давайте немного откатимся назад и кратко разберём какие вообще структуры данных используются в Python помимо деревьев и чем они отличаются. 1. Списки (Lists) Списки — это упорядоченные изменяемые коллекции, которые могут содержать элементы любого типа. Они поддерживают произвольный доступ по индексу и предоставляют множество встроенных методов для манипуляции элементами.
my_list = [1, 2, 3, "hello", 4.5]
2. Кортежи (Tuples) Кортежи — это упорядоченные неизменяемые коллекции. После создания их элементы нельзя изменить. Кортежи полезны для хранения объектов, которые не должны изменяться в ходе выполнения программы.
my_tuple = (1, 2, 3, "hello", 4.5)
3. Словари (Dictionaries) Словари — это неупорядоченные коллекции пар ключ-значение. Они позволяют быстро находить значение по ключу и часто используются для представления разреженных данных или объектов с именованными полями.
my_dict = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}
4. Множества (Sets) Множества — это неупорядоченные коллекции уникальных элементов. Они поддерживают операции над множествами, такие как объединение, пересечение и разность, и полезны для быстрого удаления дублирующихся элементов из коллекций.
my_set = {1, 2, 3, 4, 5}
5. Очереди (Queues) Очереди обеспечивают порядок очередности элементов «первым пришел — первым вышел» (FIFO). В Python можно использовать модуль collections.deque для эффективного выполнения операций на концах очереди.
from collections import deque
my_queue = deque([1, 2, 3, 4, 5])
my_queue.append(6)
my_queue.popleft()
6. Стек (Stacks) Стек обеспечивает порядок «последним пришел — первым вышел» (LIFO). В Python стек можно реализовать с помощью списка, используя методы append() и pop().
my_stack = [1, 2, 3, 4, 5]
my_stack.append(6)
my_stack.pop()
7. Двусвязные списки (Linked Lists) Двусвязные списки состоят из узлов, каждый из которых содержит значение и ссылки на следующий и предыдущий узлы. Они обеспечивают эффективное добавление и удаление элементов, но требуют больше памяти, чем массивы.
class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next = None
        self.prev = None

class DoublyLinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = None
8. Деревья (Trees) Деревья используются для представления иерархических данных. Один из популярных видов деревьев — бинарное дерево поиска (BST), где каждый узел имеет не более двух детей, а левое поддерево содержит значения меньше родительского узла, правое — больше.
class TreeNode:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.left = None
        self.right = None
9. Графы (Graphs) Графы состоят из узлов и ребер, связывающих их. Они используются для представления сетевых структур, таких как социальные сети, маршруты в транспорте и т.д. В Python графы можно реализовать с помощью словарей или использовать библиотеки, такие как NetworkX.
# Пример простого графа с использованием словаря
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['A', 'D', 'E'],
    'C': ['A', 'F'],
    'D': ['B'],
    'E': ['B', 'F'],
    'F': ['C', 'E']
}
Эти структуры данных обеспечивают различные способы хранения, организации и манипуляции данными в Python и играют ключевую роль в разработке эффективных алгоритмов и приложений. Выбор подходящей структуры данных зависит от конкретной задачи и требований к производительности. Про что ещё рассказать в рубрике простыми словами или какую тему разобрать подробнее? Напишите в комментарии #простымисловами #структурыданных

Разбор паттерна Singleton в Python Singleton (Одиночка) — это шаблон предоставления глобального доступа к состоянию, который гарантирует, что объект всегда будет один и тот же. Это один из первых паттернов, которые изучают разработчики. В этом видео вы сможете разобраться в том, как именно он работает и для чего нужен. А также узнаете о Monostate. #паттерны #singleton #видео

Old but gold: Два простых способа преобразовать файл Python в EXE-файл Если вы написали программу и хотите, чтобы ею могли по
Old but gold: Два простых способа преобразовать файл Python в EXE-файл Если вы написали программу и хотите, чтобы ею могли пользоваться не только разработчики, но и простые пользователи, то стоит оформить её в удобном формате — сделать интерфейс и преобразовать файлы .exe, чтобы программу было удобно установить. Вот именно о последнем и пойдёт речь в этой статье. Здесь вы узнаете, в каких случаях пригодится такое преобразование и как его можно сделать различными способами: https://www.datacamp.com/tutorial/two-simple-methods-to-convert-a-python-file-to-an-exe-file

Большой каталог шпаргалок на все случаи жизни Ловите репозиторий, где собраны более 30 шпаргалок на разные темы. Здесь найдут
Большой каталог шпаргалок на все случаи жизни Ловите репозиторий, где собраны более 30 шпаргалок на разные темы. Здесь найдут подсказки сетевики, фронтендеры, бэкендеры, линуксоиды и пользователи windows. Если вам чего-то не хватило, то вы можете предложить свою шпаргалку в качестве контрибьютора. #шпаргалки

«Если сотрудник начал проситься в отпуск, то проще уже усыпить и завести нового» Взято из флудильни
«Если сотрудник начал проситься в отпуск, то проще уже усыпить и завести нового» Взято из флудильни

Click — удобный инструмент для создания CLI на Python Если вам нужно создать интерфейс командной строки для вашего проекта, т
Click — удобный инструмент для создания CLI на Python Если вам нужно создать интерфейс командной строки для вашего проекта, то этот пакет позволит сделать это максимально просто. Инструмент бесплатный и с отличной документацией: https://click.palletsprojects.com/en/8.1.x/ #инструменты #библиотека #cli

Какое утверждение верно для B-дерева?
Anonymous voting

Мини-гайд по отправке сообщений из Google Таблицы или базы данных с Python Полезное руководство для тех, кто хочет разобраться в том, как настроить автоматическую отправку уведомлений, например, о готовности заказа. В статье разбирается вариант с таблицами Google, но вы также найдёте там информацию для привязки кода к CMS.

256 попугаев дней с начала года прошли! А это значит, что наступил День программиста! Мы с друзьями приготовили для вас небол
256 попугаев дней с начала года прошли! А это значит, что наступил День программиста! Мы с друзьями приготовили для вас небольшой сюрприз. Переходите по ссылке и трясите коробку, чтобы забрать его: https://tprg.ru/aKie Делитесь в комментариях, что вам выпало.

Вышла Visual Studio Code 1.93 И это отличная новость, ведь теперь там есть поддержка профилей, если вам нужны разные конфигур
Вышла Visual Studio Code 1.93 И это отличная новость, ведь теперь там есть поддержка профилей, если вам нужны разные конфигурации под различные задачи, а также улучшена поддержка Python. Наконец-то питонисты смогут по полной использовать этот редактор кода. Подробнее о нововведениях в нашей статье. #новости #vscode