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
Network:📈 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 18 927 subscribers, ranking 6 821 in the Technologies & Applications category and 34 935 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 18 927 subscribers.
According to the latest data from 01 September, 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 -7 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 10.72%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.11% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 031 views. Within the first day, a publication typically gains 1 158 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 02 September, 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.
18 927
Subscribers
-724 hours
-217 days
-14930 days
Posts Archive
18 925
Поздравляем победителей
Задачу про телефонную маску верно решили:
— @sw1ftin;
— @info_cell_towers;
— @Alex_Bur;
— @Ninnjah;
— @impreza555;
— @dimwap.
Кратчайший верный способ выглядит так:
>>> def format_phone_number(numbers: list[int]) -> str:
... template = "+7 ({}{}{}) {}{}{}-{}{}-{}{}"
... return template.format(*numbers)
Присоединяйтесь к решению задач (их публикуем по понедельникам), это хороший способ подготовиться к собеседованиям.
#задача18 925
Стартует батл языков программирования 2023
Подходит к концу 2023 год, а это значит, пора подвести его итоги и запустить традиционный батл за звание лучшего языка программирования на Tproger.
Мы уже проводили такое голосование в 2020, 2021 и 2022 годах: первые два раза в голосовании победил Python, а в прошлом году — C#.
Накидывайте голоса нашему любимому Python и поднимайте его в топ, как он того и заслуживает!
#баттл
18 925
Задача о дубликатах
Напишите функцию, которая будет возвращать количество букв / цифр, которые встречаются в строке более одного раза. Регистр на подсчёт не влияет.
"abcde" -> 0 # ни один символ больше раза не встречается
"aabbcde" -> 2 # 'a' и 'b'
"aabBcde" -> 2 # 'a' дважды, 'b' дважды ('b' и 'B')
"indivisibility" -> 1 # 'i' шесть раз
"Indivisibilities" -> 2 # 'i' семь раз и 's' дважды
"aA11" -> 2 # 'a' и '1'
"ABBA" -> 2 # 'A' и 'B' по два раза
#задача18 925
Repost from Нейроканал
Пакет Python для анимации статистических данных
Недавно наткнулись на интересный проект и хоть понятно, что анимация линейных графиков обычно не имеет никакого смысла, но возможно пригодится кому на работе.
GitHub | Документация | pypi
#project
18 925
ruff: убийца autoflake и pylint
Чрезвычайно быстрый линтер и форматировщик Python, написанный на Rust. Он обеспечивает производительность в 10–100 раз выше при наличии более чем 700 встроенных правил и повторной реализации популярных плагинов.
Гайд по прикрутке ruff с KDNuggets
Профиль на PyPi
#библиотека
18 925
Книга «Основы искусственного интеллекта в примерах на Python«
В работе Анатолия Постолита описаны:
— основные понятия и определения искусственного интеллекта;
— основы Python;
— инструментарий для разработки AI-приложений;
— вопросы реализации нейросетей, в том числе многослойных
— специализированные библиотеки PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow, ImageAI и OpenCV.
Профиль на Ozon
#книга
18 925
Пятничный Win Share
Питонисты, как ваши дела перед уикендом?
Напоминаем: вы можете поделиться не только новостями, но и затыками. Сообщество Zen of Python постарается помочь. Самую интересную проблему мы разберём в отдельном посте.
#winshare
18 925
tiny-api-client для своих эндпоинтов
Короче способа создать API, пожалуй, трудно найти:
from tiny_api_client import api_client, get, post, delete
@api_client('https://example.org/api/public/v{version}')
class MyAPIClient:
@get('/users/{user_id}')
def find_user(self, response):
return response
@post('/notes')
def create_note(self, response):
return response
>>> client = MyClient()
>>> client.find_user(user_id='PeterParker')
{'name': 'Peter', 'surname': 'Parker', ...}
Проект на GitHub
#API18 925
О книге «Сверхбыстрый Python»
Быстрый код на чистом Python, оптимизированные библиотеки и аппаратное обеспечение, позволяющее использовать все преимущества параллельной обработки данных, — это цена входа в мир машинного обучения и анализа больших данных. Книга Тиаго Антао предлагает уникальные техники ускорения с акцентом на большие данные и станет вашим надёжным проводником в мир оптимизации. Вы узнаете, как ускорить работу со встроенными структурами данных за счёт параллельных вычислений, а также научитесь сокращать объем занимаемой данными памяти без ущерба для точности.
Профиль на labirint.ru
#книга
18 925
pytunes для стриминга музыки на кастомных устройствах
Библиотека превращает устройства Raspberry PI в полноценные музыкальная электростанция с помощью balenaOS и balenaCloud.
Проект на GitHub
#библиотека
18 925
«Изучаем Python« Марка Лутца в форме видео
Этот учебник часто рекомендуют для новичков в Python. В 20-тичасовом плейлисте YouTube разбирают его главу за главой, с разбором сложных мест и добавлением актуальной информации из свежих версий языка. Будет полезно как новичкам, так и опытным разработчикам, желающим освежить свои знания.
#книга
18 925
Поздравляем победителей
Задачу про змейку верно решили:
— @sw1ftin;
— @Alex_Bur;
— @Trizalio;
— @lastway90.
Кратчайший верный способ выглядит так:
def snail(array):
result = []
while array:
result += array.pop(0)
array = list(zip(*array))[::-1]
return result
Присоединяйтесь к решению задач (их публикуем по понедельникам), это хороший способ подготовиться к собеседованиям.
#задача18 925
Pytest: исчерпывающий видеогайд
Семичасовой (!) плейлист видеоуроков на YouTube, с помощью которого вы узнаете:
— в чем отличие теста от автотеста;
— что такое валидация и причём здесь pydantic;
— где используются фикстуры;
— что такое Allure Report и проч.
#библиотека
18 925
Задача про телефон
Напишите функцию, которая принимает массив из 10 целых чисел (от 0 до 9) и возвращает строку в виде номера телефона:
formatPhoneNumber([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0]) // => returns "+7 (123) 456-78-90"\
#задача18 925
PyMunk для двумерной графики
Простая в использовании библиотека на базе Chipmunk, которую можно использовать всякий раз, когда вам нужна 2D-физика твёрдого тела на Python.
Проект на PyPi
#библиотека
18 925
Лучшие ресурсы, чтобы выучить Git
Подборка от uproger.ru, в которой можно выбрать из следующий гитовых тем:
— Введение;
— Про потоки;
— Ветвления и проч.
#git
