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 18 953 subscribers, ranking 6 786 in the Technologies & Applications category and 34 781 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 18 953 subscribers.
According to the latest data from 27 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -157 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 12.56%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.30% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 381 views. Within the first day, a publication typically gains 1 195 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 5.
- 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 28 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.
18 953
Subscribers
+724 hours
-317 days
-15730 days
Posts Archive
18 954
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
18 954
Что скрывает будущее? Вытяните «Карту дня» и узнайте!
Догадываемся, что большинство здесь в магию не верят. Но всё поменяется после гадания на IT-колоде… Убедитесь в этом сами: https://tprg.ru/mPys
Реклама
18 954
Repost from IT Юмор
Такая мотивировка отказа в 2025 году, конечно, больше мем и байка 💀
В реальности всё, наверное, по другому. И мы хотим разобраться КАК. Помогите нам пролить свет на рекрутинг в IT с точки зрения н-а-с-т-о-я-щ-и-х разработчиков-соискателей.
@ithumor
18 954
Что за зверь такой — Последовательная типизация?
Всем нам в первые пару лет, как правило, доносят про:
Динамическую типизацию — способ работы с типами данных, при котором тип переменной определяется во время выполнения программы, а не заранее (как при статической типизации).Природа любит заполнять «дыры» между такими антонимами, поэтому Python умеет и в т.н. Последовательную типизацию — систему типов, в которой некоторым переменным могут быть заранее заданы строгие типы:
def greet(name: str, greeting) -> str:
return greeting + ", " + name
name: str = "Alice"
print(greet(name, "Hello"))
18 954
Если вы хотите стать QA-инженером на ML-проекте, держите шпаргалку-роадмап, которая подскажет, какие темы стоит подтянуть перед собеседованием.
#роадмап #факт
@zen_of_python
18 954
Repost from Сохранёнки программиста
Курс по знакомству с Python
Разобраться с программированием — это как научиться читать: сначала кажется сложно, но потом открывается целый новый мир. Особенно если начать с понятного языка вроде Python.
В этом курсе шаг за шагом объясняют основы: переменные, условия, функции, работа с логикой и даже немного графики. Всё через простые проекты — от секундомера до мини-игры.
Если давно хотелось «въехать» в программирование, но ждали какого-то знака — это он 🕊️
#курс #начинающим #python #ru
18 954
Знакомьтесь — OTP Tech
Канал про IT в ОТП Банке. Если хочешь быть в теме и знать, как современные технологии и решения работают в международном финтехе, то подписывайся на OTP Tech.
Ребята активно развиваются, внедряют современные решения вроде ИИшек, заблаговременно думают о рисках и, например, первыми в России перешли на процессинг Solar, а еще активно формируют культуру работы с данными. И это только верхушка того, чем эксперты начали делиться у себя в ТГ. Подписывайтесь и добавляйте канал в папку «Полезное».
Подписаться
Это #партнёрский пост
18 954
sql-tstring | t-строки
В Python инфобезное нововведение — t-строки (грокнуто здесь). Они автоматически экранируют вставляемые значения, предотвращая инъекции команд или SQL:
Библиотека sql-tstring создает безопасные SQL-запросы, предотвращая SQL-инъекции. Позволяет также фильтровать имена таблиц и столбцов, обработает отсутствующие значения.
#инструмент
@zen_of_python
18 954
Posit Connect | Деплой сервис для Python / R
Этот условно-бесплатный сервис позволяет быстро задеплоить ваш Proof of Concept. В Freemium-тарифе дают 4 Гб памяти, 2 ядра CPU, 20 часов серверного времени. Поддерживает закрытый список фреймворков, среди которых Streamlit, Dash, Shiny.
Цена: есть условно-бесплатный тариф
Сайт проекта
@prog_tools
18 954
radon | Метрики вашего кода
Этот инструмент вычисляет цикломатическую сложность, метрики Хэлстеда и индекс поддерживаемости и другие «метапоказатели» вашего проекта прямо в командной строке. Так вы быстрее выявите проблемные участки кода. Инструмент легко интегрируется с CI/CD. Дружит даже с Jupyter Notebook.
Проект на PyPi
#инструмент
@zen_of_python
18 954
Питон-хвостоед
Есть такое устойчивое выражение в английском:
Lather, rinse, repeat («Вспенить, смыть, повторить»)
Забугорские айтишники «забрали» эту надпись с шампуней в свой мир, и теперь этим выражением описывают любые малоосмысленные повторения чего угодно. Например, затянувшиеся правки.
@zen_of_python
18 954
+1
Пет-проект в квадрате
С помощью Raspberry Pi + самописного проекта Xenolab один любитель флоры поддерживает дома крохотный садик хищных цветов, и это выглядит суперумилительно.
#кек
@zen_of_python
18 954
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
18 954
Ошибки, которые можно избежать в SQL: грабли начинающего аналитика
Если вы только начинаете работать с SQL, статья поможет избежать типичных ошибок (пропуски, доступы, производительность).
Там вы узнаете, почему важно проверять данные после объединения таблиц и как избежать потери строк при использовании
JOIN.
#основы #sql
@zen_of_python18 954
Microsoft отказалась от поддержки Faster CPython — команда проекта уволена
Вот так просто: собрал команду, распустил команду... Если ты в Microsoft, конечно. IT-гигант поставил не на ту лошадь и запланировал ускорить язык за счет его основной реализации, но PSF опередили со своими Tail Calls.
👀 — я думал(-а), питонисты неуязвимые
🎃 — ожидаемое поведение корпораций
#факт
@zen_of_python
18 954
Tail Calls в Python: грокаем
Внезапно банк Точка пояснил за «хвостовые вызовы» — механизме из подкапотного C, который значительно ускорил Python в релизах конца 2024 года. Статья не для новичков, но если прорветесь, сможете щеголять на собеседованиях.
#основы
@zen_of_python
18 954
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]
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]
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]
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
18 954
Repost from Типичный программист
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 🙏
