Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
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 19 246 subscribers, ranking 6 971 in the Technologies & Applications category and 34 978 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 246 subscribers.
According to the latest data from 23 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -12 over the last 30 days and by -9 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 11.48%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.16% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 209 views. Within the first day, a publication typically gains 993 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 15.
- 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 24 June, 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.
19 246
Subscribers
-924 hours
-167 days
-1230 days
Posts Archive
19 246
5 способов отладки с IPython
Существуют разные способы отладки кода, начиная от повсеместного использования
print и заканчивая отладчиком, встроенным в среду разработки.
Автор этой статьи остановился на использовании IPython для отладки и обосновывает свой выбор различными примерами:
https://tprg.ru/JOr719 246
Создаём Telegram бота с помощью Python
Telegram обладает множеством возможностей. Одна из них — это использование крутых ботов на все случаи жизни.
Прочитав эту статью, вы пошагово научитесь создавать своих собственных ботов:
https://tprg.ru/MTxY
19 246
Что такое дескрипторы и их использование в Python 3.6+
Дескрипторы редко используются в Pyhton-проектах напрямую, но крайне часто через сторонние библиотеки. Обычно они необходимы при создании фреймворка или ORM, а ещё на собеседованиях любят задавать вопросы о них.
В этой статье автор постарался максимально понятно объяснить что же такое дескриптор, зачем он нужен и где применяется:
https://tprg.ru/AtwB
19 246
12 YouTube-каналов для бесплатного изучения Python
Полезная подборка для тех, кто только начинает изучать Python. Здесь вы сможете найти полезный контент не только по Python, но и по связанным с ним технологиям:
https://tprg.ru/Rd1x
19 246
7 самых популярных библиотек обработки изображений в Python
Для Python написано огромное количество библиотек, в том числе и для работы с изображениями. Умение работать хотя бы с частью из них, может сильно повысить вашу значимость на рынке труда.
В этой статье представлены наиболее популярные:
https://tprg.ru/ClrM
#библиотека
19 246
Создание виртуального помощника с помощью Python
Автор статьи создал демо-версию TARS из фильма «Интерстеллар». TARS способен автоматизировать различные задачи, такие как поиск видео на YouTube и их воспроизведение, отправка электронных писем, поиск материалов в Википедии и их чтение и многое другое.
Как сделать себе такого же помощника читайте здесь:
https://tprg.ru/yrSp
19 246
Три (обманчиво) простые задачи на Python
В этой статье предлагается рассмотреть три задачи, которые кажутся простыми на первый взгляд, но на самом деле могут выдать совершенно не тот результат, который вы ожидаете:
https://tprg.ru/SbxZ
19 246
Python: декоратор
@retry
В Python существует очень простой и удобный способ создавать обёрточные функции — декоратор @retry. Он повышает и качество кода, и скорость разработки.
Посмотрите, как можно его использовать, и насколько понятнее и лаконичнее при этом становится код:
https://tprg.ru/no6G
#чистыйкод19 246
Разработан алгоритм для расшифровки «пикселизированных» изображений
Новый алгоритм Depix, написанный на языке Python, способен распознать в пикселях, скрываемую за ними информацию. Скоро шутки про «C.S.I.» перестанут быть шутками, хотя пока алгоритм работает только с текстом.
Ссылка на GitHub проекта и более подробная информация в нашей статье:
https://tprg.ru/J2Yi
19 246
Как при помощи Python научить нейросети обучать друг друга
Автор проекта создавал поколение из 200 машин, при этом каждой давалась своя случайная нейронная сеть с уникальными параметрами. После первого запуска применялся генетический алгоритм, который создавал улучшенное поколение автомобилей. Таким образом, через несколько итераций машины сами научились ездить по заданной трассе.
Стоит отметить, что и при смене трассы те же самые машины показали себя достаточно хорошо уже при первом запуске.
https://tprg.ru/4jdu
#ml
19 246
glitch-this!
Интересная утилита, написанная на Python, которая с помощью консоли позволит вам создать «загличенные» изображения и gif-анимацию.
Почитать документацию и скачать проект можно тут:
https://tprg.ru/l0xY
#инструменты
19 246
Когда и зачем использовать оператор := в Python
Недавно в Python 3.8 появился оператор присваивания
:=, аналогичный =.
Где использовать оператор «морж» и как он может упростить написание кода — читайте здесь:
https://tprg.ru/FULr19 246
Работа со строками в Python. Готовимся к собеседованию
Даже если вы не собираетесь проходить собеседование, освежить память никогда не бывает лишним.
Начиная с азов, вспомним основные способы работы со строками, а затем перейдём к рассмотрению задач и способам их решения.
Вспоминаем азы тут: https://tprg.ru/fw2h
Решаем задачи здесь: https://tprg.ru/aksH
19 246
Как работает память в Python
Понимая как устроена память, легче работать с кодом.
В этой статье вы сможете узнать что такое аллокатор, как работает счётчик ссылок и сборщик мусора:
https://tprg.ru/UGJj
19 246
Django Schema Graph
Удобный инструмент, написанный на Python, который позволит вам строить и визуализировать отношения ваших моделей и приложений. Помогает при документировании проекта.
Ссылка на GitHub: https://tprg.ru/yh9b
#инструменты #django
19 246
Менеджеры контекста в Python — выходим за пределы «with open() file»
Менеджер контекста — это такой оператор, который выполняет за вас рутинную работу при использовании определённых ресурсов.
О том, как правильно его использовать и в каких случаях — читайте в статье:
https://tprg.ru/531R
19 246
Хорошие и плохие практики программирования на Python
Грамотный и чистый код — признак хорошего программиста.
В этой статье представлены примеры различных способов программирования, как удачные, так и не очень:
https://tprg.ru/VUxR
#чистыйкод
19 246
Самая сложная задача в Computer Vision
Компьютерное зрение выполняет множество задач, но самая сложная на текущий день — трекинг.
Автор этой статьи предлагает рассмотреть какие основные проблемы трекинга существуют на сегодняшний день и какими способами их можно решать:
https://tprg.ru/l95T
#ml
