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 19 261 subscribers, ranking 7 000 in the Technologies & Applications category and 35 047 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 261 subscribers.
According to the latest data from 13 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 23 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 12.10%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.04% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 331 views. Within the first day, a publication typically gains 970 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 9.
- 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 14 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.
def infinite_sequence():
num = 0
while True:
yield num
num += 1
Этот код создает функцию-генератор infinite_sequence(), которая возвращает числа. Каждый раз, когда выполняется оператор yield, значение i возвращается генератору как текущее, и выполняется приостановка до следующей итерации.
Вызвав эту функцию, мы получим:
for i in infinite_sequence():
print(i, end=" ")
>>> 0 1 2 3 4 5 6
И так, пока не остановим выполнение кода.
Yield очень полезен при работе с большими объемами данных, когда недостаточно памяти для загрузки всего набора данных в память. Генератор сможет вернуть список значений по одному, не занимая много памяти.
#лучшиепрактикиfrom turtle import *
color('red', 'yellow')
begin_fill()
while True:
forward(200)
left(170)
if abs(pos()) < 1:
break
end_fill()
done()
А с какими языками программирования вы впервые столкнулись на уроках информатики? Поделитесь в комментариях.
#обучениеimport uuid
for i in df.index:
df.at[i, 'ID'] = uuid.uuid4()
А в каких ситуациях вам пригождается UUID? Напишите в комментариях.
#лучшиепрактикиTraceback (most recent call last):
File "distance.py", line 11, in <module>
print(manhattan_distance(p1, p2))
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "distance.py", line 6, in manhattan_distance
return abs(point_1.x - point_2.x) + abs(point_1.y)
^^^^^^^^^
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'x'
Подробнее о релизе здесь.
#лучшиепрактикиfrom functools import reduce
def add(x, y):
return x + y
numbers1 = [1, 2, 3, 4, 5]
numbers2 = [10, 20, 30, 40, 50]
result = map(lambda x: x[0] + x[1], zip(numbers1, numbers2))
sum = reduce(add, result)
print(sum) # 165
В этом примере map() используется совместно с zip() для сложения соответствующих элементов из двух списков, а затем результаты суммируются с помощью функции reduce().
А какие необычные применения map() вы знаете? Поделитесь в комментариях.
#лучшиепрактикиmy_deque.append(4) # в конец очереди
my_deque.appendleft(0) # в начало очереди
Вот другие операции, которые можно выполнять с двусторонней очередью:
— вставка элементов на определенную позицию (insert());
— удаление первого вхождения элемента (remove());
— проверка наличия элемента (in);
— переворот элементов (reverse());
— получение срезов (slice);
— сортировка (sort()).
deque исполняет все за константное время и потому является эффективным выбором для работы с большими объёмами данных.
#лучшиепрактикиimport warnings
warnings.filterwarnings("ignore", category=DeprecationWarning)
В этом примере предупреждения определенной категории, такой как DeprecationWarning (предупреждение об устаревании), будут игнорироваться.
Этот код запрещает выводить предупреждения, но сохраняет их во внутреннем буфере, который можно проверить позже, если требуется.
А вы «гасите» предупреждения? Поделитесь в комментариях.
#начинающимwith open(f'aWord{name}.txt', "w") as f1:
for line in f:
f1.write(line)
Вот несколько способов "загнать" variable в имя файла.txt:
'{}.txt'.format(variable)
'{one}.txt'.format(one=variable)
'%s.txt' % variable
f'{variable}'
Этот трюк поможет при обработке объектов разной длины.
#лучшиепрактики
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
