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 18 946 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 18 946 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.
plt.xkcd(). Она строит графики в стиле одноименных комиксов (как на картинке).
with plt.xkcd():
# Based on "Stove Ownership" from XKCD by Randall Munroe
# https://xkcd.com/418/
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes((0.1, 0.2, 0.8, 0.7))
ax.spines[['top', 'right']].set_visible(False)
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
ax.set_ylim([-30, 10])
data = np.ones(100)
data[70:] -= np.arange(30)
ax.annotate(
'THE DAY I REALIZED\nI COULD COOK BACON\nWHENEVER I WANTED',
xy=(70, 1), arrowprops=dict(arrowstyle='->'), xytext=(15, -10))
ax.plot(data)
ax.set_xlabel('time')
ax.set_ylabel('my overall health')
fig.text(
0.5, 0.05,
'"Stove Ownership" from xkcd by Randall Munroe',
ha='center')
А если вам захотелось покекать, то вот ссылка на официальный сайт создателя Монро.
#кек
@zen_of_pythondef имеется возможность создавать объекты функций в форме выражений. Из-за сходства с аналогичной возможностью в языке LISP она получила название lambda.
lambda x, y, z: x + y + z
Это выражение создает функцию, которая будет вызываться позднее, но в отличие от инструкции def, выражение не связывает ее с именем. Именно поэтому lambda-выражения иногда называют анонимными (то есть безымянными) функциями.
На практике они часто используются, как способ получить встроенную функцию или отложить выполнение фрагмента программного кода.
В общем виде lambda-выражение состоит из ключевого слова lambda, за которым следуют один или более аргументов (точно так же, как список аргументов в круглых скобках в заголовке инструкции def) и далее, вслед за двоеточием, находится выражение:
lambda argument1, argument2,... argumentN : выражение, использующее аргументы
lambda – это выражение, а не инструкция. По этой причине это ключевое слово может появляться там, где синтаксис языка Python не позволяет использовать инструкцию def – внутри литералов или в вызовах функций, например.
Тело lambda-выражения сродни тому, что вы помещаете в инструкцию return внутри определения def, – вы просто вводите результат в виде выражения вместо его явного возврата.
Вследствие этого ограничения lambda-выражения менее универсальны, чем инструкция def – в теле lambda-выражения может быть реализована только логика, не использующая такие инструкции, как if. Такая реализация предусмотрена заранее – она ограничивает возможность создания большого числа уровней вложенности программ: lambda-выражения предназначены для создания простых функций, а инструкции def – для решения более сложных задач.
Если отвлечься от этих различий, def и lambda выполняют одну и ту же работу. Как создаются функции с помощью инструкции def:
def func(x, y, z): return x + y + z
func(2, 3, 4) # 9
Того же эффекта можно достигнуть с помощью lambda-выражения, явно присвоив результат имени, которое позднее будет использоваться для вызова функции:
f = lambda x, y, z: x + y + z
f(2, 3, 4) # 9
@zen_of_pythonSpam', поскольку оператор nonlocal означает, что присваивание X внутри вложенной функции изменяет X в локальной области видимости объемлющей функции. Без этого оператора присваивания классифицировало X бы как локальную переменную во вложенной функции, делая ее другой переменной; тогда код выводил бы 'Ni'.OR / AND / NOT, причем намного быстрее Pandas.
Репозиторий проекта
#инструмент
@zen_of_pythontyping.Final накладывает ограничения на переопределение в подклассах;
— Применение свойства с @property требует дополнительного шаблона кода и неочевидно;
— Замороженные классы (например, с dataclass(frozen=True)) накладывают ограничения на весь класс, что может быть избыточно.
Читать PEP полностью
@zen_of_python