en
Feedback

Don't get caught by a cheater! Telemetrio finds and tags such channels 👉 If you want to see the tag, subscribe

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
Типичный программистNetwork:Типичный программистRussia35 195Technologies & Applications7 001

📈 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 18 712 subscribers, ranking 7 001 in the Technologies & Applications category and 35 195 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 18 712 subscribers.

According to the latest data from 29 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -99 over the last 30 days and by -4 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.27%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.24% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 1 173 views. Within the first day, a publication typically gains 793 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 30 October, 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.

18 712
Subscribers
-424 hours
-467 days
-9930 days
Posts Archive
Zen of Python
Zen of Python
18 712
В чем сида аннотаций типов Type Hints — годный инструмент, ибо помогают находить ошибки типов ещё до запуска кода, но настоящая их сила в другом. С ними вы думаете о структуре данных, делая код менее ломким. Появились в Python 3.5 в 2015 году и прижились так хорошо. что даже IDE напоминают вам о них ворнингами. Взгляните на функцию, что вычисляет скидку для списка товаров: 

def calculate_discount(items, discount):
    return [item * (1 - discount) for item in items]
Всё работает, но не совсем понятно: — Что именно items? Список? Кортеж? Генератор? — Какой тип у discount? — Что возвращает функция? Код «самопроясняется», если добавить typing.List: 

from typing import List

def calculate_discount(items: List[float], discount: float) -> List[float]:
    return [item * (1 - discount) for item in items]
Мы можем пойти дальше. Зачем ограничивать функцию только List[float], если она также могла бы принять кортеж, множество или генератор? 

from collections.abc import Iterable

def calculate_discount(items: Iterable[float], discount: float) -> List[float]:
    return [item * (1 - discount) for item in items]
Теперь items — любая итерируемая структура: список, кортеж, генератор. Такой подход делает функцию более универсальной. Это и есть главное преимущество Type Hints: они заставляют задуматься — а не слишком ли жёсткие ограничения я накладываю на входные данные? А не стоит ли сделать интерфейс функции более абстрактным? Допустим, вы проектируете класс заказа. Если сначала использовали List для хранения товаров, то подумав о типах, вы можете заменить это на Set, чтобы избежать повторений. Или вместо хранения всех элементов в памяти начать использовать генератор для ленивой загрузки данных из базы. Аннотации типов подталкивают вас к обобщённому проектированию, где функции и классы не зависят от конкретных реализаций.
Входы — как можно шире, выходы — как можно конкретнее.
#основы @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
Repost from Типичный программист
Делитесь своим опытом в опросе про облака Мы готовим большое исследование по облачным технологиям и хотим узнать ваше мнение.
Делитесь своим опытом в опросе про облака Мы готовим большое исследование по облачным технологиям и хотим узнать ваше мнение. Расскажите, как вы работаете с облаками, какие у вас возникают вопросы или трудности. Фидбэк можно оставить в этой гугл-форме Спасибо 🙏

Zen of Python
Zen of Python
18 712
django-action-triggers | Вебхуки для всего отовсюду на Django Библиотека позволяет инициировать всевозможные события на вашем Django-сайте по триггеру — апдейту базы данных. В отличие от т.н. сигналов, могут управляться динамически, без редеплоя. Репозиторий проекта @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
Коллекция питонических роадмапов Вашему вниманию дорожные карты из Py-мира с небезызвестного сайта roadmap.sh. По технологиям: — Python; — SQL; По специальностям: — Data Engineer (потребуется VPN); — Data Analyst; — Data Scientist; И даже Prompt Engineer, если вы хотите позабавиться или ужаснуться. #основы @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
​​PyXL | Python + Bare Metal Код можно интерпретировать непосредственно на железе без виртуальной машины (VM) и JIT-компиляции. Это положительно скажется на скорости. Среди возможностей: — собственный процессор, исполняющий байт-код Python напрямую, минуя традиционные интерпретаторы; — высокая скорость отклика GPIO: В тестах на плате Arty-Z7-20 с FPGA Zynq-7000 PyXL демонстрирует время отклика GPIO в 480 наносекунд, что в 30 раз быстрее, чем у MicroPython на PyBoard; На сайт проекта #инструмент @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
​​Кто из вас сильный? Признавайтесь, надо мебель в соседнем классе перенести. #кек @zen_of_python 😎 — как мощны мои лапищи 🌚 — пишу с нейрокопайлотами

Zen of Python
Zen of Python
18 712
​​Между гадалками и LLM для верстки сайтов есть нечто общее: обе оперируют узким проверенным словарем на ~1000 слов, чтобы выразить свои мысли и при этом попасть в "болевые точки" клиента. #кек @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
Вашему вниманию — Змеиный культ Некрополиса, типичная IT-команда разработки #кек @zen_of_python
Вашему вниманию — Змеиный культ Некрополиса, типичная IT-команда разработки #кек @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
Раз вам зашел питонический фон для созвонов от ChatGPT, оцените, на что способен Midjourney, если не скупиться на слова в промте: #кек @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
Вопросы подписчиков Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает: — Спрашивайте
Вопросы подписчиков Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает: — Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов! — Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте. #вопросы_новичков @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
Вопросы подписчиков Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает: — Спрашивайте
Вопросы подписчиков Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает: — Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов! — Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте; #вопросы_новичков @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
Repost from Код найма
Расскажите про свой опыт поиска работы Мы сейчас проводим исследование — хотим разобраться, как айтишники ищут работу: на что
Расскажите про свой опыт поиска работы Мы сейчас проводим исследование — хотим разобраться, как айтишники ищут работу: на что обращаете внимание в вакансии, что для вас точно красный флаг, а что — зеленая простыня. Мы хотим из первых уст узнать про все боли, подводные камни и нюансы рекрутинга в ИТ в 2025 году, поэтому просим вашей помощи — пройдите опрос, который займет у вас около 15 минут. Давайте поможем компаниям и специалистам эффективнее и быстрее находить друг друга.

Zen of Python
Zen of Python
18 712
​​pytest-testmon | Крохотная автоматизация тестов Счастлив тот питонист, чей работодатель имеет ресурс на тестирование своего кода. Эта библиотека позволяет автоматически покрывать тестами только затронутые изменениями участки кода, снимая с вас эту нагрузку. Проект на pypi.org #инструмент @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
​​orbital | Обработка датасета прямо из БД Если вам довелось готовить собственные датасеты перед загрузкой в модель и запускать пайплайны scikit-learn, то повторять такое на каждом банче из БД на SQL вы точно не захотите. Этот инструмент как раз превращает типовые операции StandardScaler, OneHotImputer, SimpleImputer и многие другие. Проект на GitHub #инструмент @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
pipask | pip, который не пропустит зловред Дожили: через pypi.org можно слить свои креды / логопассы и дать возможность майнить крипту мошенникам. Пока админ плачет в сторонке вас еще миновала участь установить нечто злое, попробуйте вместо привычных менеджеров зависимостей pipask: он использует метаданные, чтобы оценить вероятность угрозы и подтягивает базу osv.dev (про уязвимости). Ждем, когда PSF сшерлочат эту фичу. Репозиторий проекта #инструмент @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
​​Качество кода в эпоху LLM Один из сеньоров сказал на одной конференции: «Если разработчик не использует LLM для автоматизации рутины, то он просто тратит ресурсы своей компании» Вот на таком прокрустовом ложе мы с вами оказались: c LLM база мгновенно забывается, без нее — пишешь / отлаживаешь медленнее. ИИ-ассистенты: — генерируют код по промту; — предлагают автодополнение на основе контекста; — подсказывают, как улучшить код. Но они реактивные — не анализируют весь проект автоматически. ИИ не гарантирует соответствие стандартам проекта, превращая код в кашу. Если вы уже не готовы отказаться от копайлотов вроде ChatGPT или Cursor, с качеством кода помогут несправедливо забытые: — линтеры (pylint, flake8); — тайпчекеры (mypy); — security-сканеры (bandit); — «покрыватели тестами» (coverage, pytest-cov); — профилировщики (cProfile). Вышеописанные инструменты: — формализуют согласно стандарту PEP8; — находят ошибки, неиспользуемые импорты, — «мертвый код», несоответствия типов (mypy); — работают без контекста задачи — поэтому «беспристрастны»; #инструмент #основы @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
Почему все реже встречается __init__ В питоническом комьюнити некоторые призывают отказаться от пользовательских методов __init__ в контексте dataclasses. До Python 3.7 разработчикам приходилось вручную определять этот метод для инициализации атрибутов экземпляра класса. Например, чтобы создать объект 2DCoordinate(x=1, y=2), необходимо было явно прописать метод init с параметрами x и y. Альтернативы — фабричные функции и абстрактные классы, были менее удобны и приводили к усложнению кода. С появлением «структур данных» необходимость в ручном определении __init__ для простых структур данных отпала: 

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int

person = Person(name="Alice", age=30)
print(person)
Это не единственное решение: Создание объектов через фабричные методы позволяет (@classmethod) отделить логику инициализации от конструкции объекта. Вот еще пример проблемы, вызванной пользовательским методом инициализации: 

class FooBarWidget(FooWidget):
    def __init__(self):
        self.publisher = zmq.Context.instance().socket(zmq.PUSH)
        self._init()

    def _init(self):
        def worker_thread_start():
            FooWidget.__init__(self)
            self.run()

        worker_thread = Thread(target=worker_thread_start, daemon=True)
        worker_thread.start()
Атрибуты, инициализируемые в FooWidget.__init__, могут быть недоступны в основном потоке до завершения инициализации в дочернем потоке, что вызывает ошибки при обращении к ним. #основы @zen_of_python

Zen of Python
Zen of Python
18 712
Бывает, просыпаешься утром и понимаешь — хочется перемен. Сменить город, страну, климат. Поработать с видом на океан или встр
Бывает, просыпаешься утром и понимаешь — хочется перемен. Сменить город, страну, климат. Поработать с видом на океан или встретить закат в кофейне где-нибудь в центре Европы. Только вот отпуска на всё не хватает. А может, и не нужен отпуск? Есть компании, где работать можно откуда угодно — хоть с берега, хоть с балкона, хоть из уютного офиса, если так больше нравится. Точка — как раз из таких. Здесь главное — результат, а не география. Ты сам выбираешь, где тебе комфортно: дома, в классном офисе или в другом часовом поясе. В финтех-компании Точка работает 1300 IT-специалистов — разработчиков, продактов, дата-сайентистов и дизайнеров. Они создают IT-продукты, которым доверяют 700 000 предпринимателей. Здесь ценят инициативу, самостоятельность и продуманность решений. Хочешь жить по своим правилам и при этом делать классные вещи вместе с командой? Переходи по ссылке — там подробно расписано, как в Точке работают и кого сейчас ищут. Возможно, это именно твой путь. Это #партнёрский пост

Zen of Python
Zen of Python
18 712
В последний год вы использовали в своем коде __init__?
Anonymous voting

Zen of Python
Zen of Python
18 712
​​Апгрейд Win-установочника Python Разработчики языка оптимизируют процесса установки Python на Windows с помощью т.н. PyManager. Вот его ключевые: — Единый инструмент установки. Ранее существовало несколько способов установки Python на Windows: традиционный установщик .exe, пакет в Microsoft Store и NuGet-пакеты. PyManager объединяет их в один инструмент, упрощая процесс установки и управления версиями Python. — Управление несколькими версиями PyManager позволяет устанавливать и управлять несколькими версиями Python одновременно, включая возможность установки конкретных версий и архитектур (например, py install 3.11.4 --arch=arm64). Это особенно полезно для тестировщиков. PEP-773 #факт @zen_of_python