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 18 682 subscribers, ranking 6 983 in the Technologies & Applications category and 35 138 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 18 682 subscribers.
According to the latest data from 04 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -115 over the last 30 days and by -3 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.88%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.30% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 285 views. Within the first day, a publication typically gains 804 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 05 November, 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.
18 682
Subscribers
-324 hours
-337 days
-11530 days
Posts Archive
18 681
Обучение нейросети генерированию тени на фотографии
С каждым днём появляется всё больше нейросетей и программ, построенных на основе машинного обучения, которые выполняют совершенно разные задачи.
Автор этой статьи рассказывает, как его команда обучала нейросеть создавать реалистичные тени объектам, добавленным на фото:
https://tprg.ru/r64G
#ml
18 681
Чтение и запись HTML-таблиц с помощью Pandas
Python имеет обширные возможности и подходит не только для машинного обучения, но и для веб-разработки. Так, с помощью библиотеки Pandas мы можем взаимодействовать с HTML, например, читая и записывая различные данные.
В этой статье мы поработаем с HTML-таблицами, используя Pandas:
https://tprg.ru/WEOe
#pandas
18 681
10 приемов для эффективного программирования на Python
Одно из основных отличий опытного разработчика от новичка — опытный знает несколько способов решения одной и той же задачи, а также какой из способов наиболее эффективен.
В этой статье собраны 10 способов оптимального решения конкретных задач, зная которые, вы сможете прокачать свою эффективность:
https://tprg.ru/Bikm
18 681
Распознавание и верификация по лицу с помощью Python
Одно из самых популярных направлений в Python — машинное обучение и нейронные сети.
В этой статье автор расскажет, как, используя
RESnet и dlib, настроить нейронную сеть на распознавание лиц на фото и их последующую верификацию по заготовленным данным:
https://tprg.ru/iOGu
#ml18 681
Индексация и отбор данных в Pandas
В Pandas существует несколько способов выбора данных —
DataFrame или Series. Поскольку документация у этой библиотеки не самая простая, то разобраться может быть не просто. Да и понять, когда воспользоваться тем или иным лучше, тоже не всегда очевидно.
В этой статье автор подробно разбирает примеры использования различных методов индексации и отбора данных:
https://tprg.ru/ZiUS
#pandas18 681
Простое НЛП в Python с TextBlob
В наше время мы ежедневно сталкиваемся с колоссальным объёмом информации — текстовой, визуальной, аудио и так далее.
Для того, чтобы нам было проще взаимодействовать с текстовой информацией в Python существует библиотека TextBlob, которая берёт на себя задачу по анализу текста.
В этой статье что такое N-граммы, какое значение они имеют при анализе и как их применять с помощью TextBlob:
https://tprg.ru/tuWo
18 681
Адресная книга на Python
Продолжаем расширять навыки и изучаем новые проекты! Сегодня у вас есть возможность создать свою собственную адресную книгу.
В результате у вас должна получиться программа, в которой можно будет:
— записать контакт;
— отредактировать;
— удалить;
— и просмотреть список всех контактов.
Заходите и пробуйте:
https://tprg.ru/rQjU
18 681
Агрегатор новостей на Django
Агрегатор новостей — это веб-приложение, которое собирает данные (новостные статьи) с нескольких веб-сайтов. Сегодня вы пошагово научитесь создавать такое приложение, используя различные библиотеки. Ваш агрегатор новостей будет:
— искать статьи в интернете;
— сохранять определённые данные;
— представлять полученные данные в установленном формате.
https://tprg.ru/6gJm
#django
18 681
Закончим год на позитивной ноте! Для этого мы сделали для вас игру «Сапёр» с приятными призами.
А выиграть вы сможете:
— наш фирменный pdf-календарь;
— футболки с логотипом Tproger;
— фирменный бумажный календарь;
— а самым лучшим наушники JBL Quantum 200 или Bluetooth JBL Tune 750 BTNC на ваш выбор.
Скорее заходите в бота и участвуйте: https://t.me/tproger_official_bot?start=minegame
18 681
Использование PyQt QThread для предотвращения зависания GUI
Приложения с графическим интерфейсом пользователя (GUI) PyQt имеют основной поток выполнения, который запускает цикл событий и графический интерфейс. Если запустить длительную задачу в этом потоке, то ваш графический интерфейс зависнет, пока задача не завершится. Но этого можно избежать с помощью класса
QThread.
В этом руководстве вы узнаете, как:
— использовать QThread для предотвращения зависания графических интерфейсов;
— создавать многоразовые потоки с помощью QThreadPool и QRunnable;
— управлять межпотоковой связью с помощью сигналов и слотов;
— и многое другое.
Подробнее в статье: https://tprg.ru/C2rk
#PyQT18 681
Боты для Discord на Python
Недавно мы публиковали материал о создании бота для Telegram. Сегодня мы предлагаем вам попробовать создать бота для Discord. В этом видео будут затронуты:
— библиотека
discord.py;
— Discord API;
— а также Repl.it.
В нашей статье есть полезные тайм-коды для более удобного просмотра видео:
https://tprg.ru/Yoyp18 681
Подробная шпаргалка по Python
Очень объёмная шпаргалка по Python, которая затрагивает множество тем. Здесь есть подсказки по работе со словарями, декораторами, форматированием и многими другими аспектами языка.
Изучить шпаргалку подробнее можно, перейдя по ссылке:
https://tprg.ru/QA3U
18 681
Создание эскиза с помощью процесса рисования на основе Vector Flow и Grayscale
Этот проект, построенный на машинном обучении, способен отрисовывать изображения в виде эскиза в реальном времени.
По ссылке вы найдёте как сам проект, так и подробный доклад на тему его создания и возможностей:
https://tprg.ru/0eZL
#ml
18 681
Три простых способа улучшить производительность кода Python
Несмотря на множество преимуществ, Python является не самым быстрым языком. В больших проектах это может ощущаться особенно сильно, поэтому важно максимально повысить производительность.
В этой статье рассматриваются три способа достижения оптимальной производительности:
https://tprg.ru/gGCW
18 681
Проверяем, существует ли ключ в словаре
Словарь — это встроенный контейнер Python, где элементы хранятся в виде пары ключ-значение. Существует несколько способов проверить существует ли тот или иной ключ в словаре: использовать оператор
in, метод get() и не только.
В этой статье будет рассмотрено несколько способов, а также их плюсы и минусы:
https://tprg.ru/xArl18 681
Знакомимся с FastAPI: Чем он хорош
FastAPI — молодой фреймворк, который быстро набрал популярность благодаря своей простоте и удобству.
В этой статье рассматриваются основные преимущества фреймворка такие, как удобное внедрение зависимостей, простой интерфейс и интеграция с базами данных, автоматическая генерация документаций и другие:
https://tprg.ru/TghE
#fastapi
18 681
Как правильно ничего не делать в Python
pass — оператор-заглушка, который ничего не делает. Он часто применяется в процессе разработки и является крайне полезным, но не всегда уместен.
В этой статье вы узнаете:
— чем полезен pass
— как его использовать в продакшене
— как его использовать в разработке
— альтернативы pass и когда их использовать
https://tprg.ru/iSCw