en
Feedback
Zen of Python

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 19 273 subscribers, ranking 6 989 in the Technologies & Applications category and 35 057 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 273 subscribers.

According to the latest data from 11 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 44 over the last 30 days and by -4 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 11.97%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.03% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 2 308 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 8.
  • 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 12 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.

19 273
Subscribers
-424 hours
+97 days
+4430 days
Posts Archive
Metabob: ещё один конкурент Copilot Расширение не только автодополняет ваш код, но и генерит код по промту, а также объясняет его. В бесплатную версию входит плагин для VSCode. Официальный сайт #факты

А вы знаете, чем ваша пра-пра-...-пра-бабушка платила за коммуналку? Уж точно не кредитной картой! Предлагаем узнать и позали
А вы знаете, чем ваша пра-пра-...-пра-бабушка платила за коммуналку? Уж точно не кредитной картой! Предлагаем узнать и позалипать в финтех-кликер от Газпромбанка. Окунитесь в историю финтеха: от оплаты ракушками до применения цифровых валют — клик. Реклама АО «Газпромбанк» erid: LjN8KEmF2

ghost: замена лиц Инструмент написан позволяет использовать качественный Deepfake как для картинок, так и для видо. Помимо самой замены также позволяет натренировать модель на собственных данных и в целом потюнить ее. Демо в Colab Репозиторий GitHub А вы встречали Deepfake-видео ультравысокого качества, что сразу и не понять? Поделитесь в комментариях. #библиотека

Помогаем подписчику: setuptools-scm Напоминаем: по пятницам вы можете поделиться не только своими радостями и горестями, но и задать вопрос. Самый интересный из них мы разбираем в отдельном посте. Наш подписчик @StSav012 просит вашей помощи насчёт setuptools-scm для генерации pyproject.toml. Подробности здесь. #библиотека

Книга «Веб-разработка с Django» Англоязычный гайд по Django 4 на 800+ страниц, с помощью которого можно: — узнать, чем отличаются друг от друга Model / View / Template; — освоить GET- / POST-запросы; — Написать свою систему авторизации; — кастомизировать админку и многое другое. Профиль на Ozon #django

GitMiner: слишком легко добраться до наших незащищённых токенов OSINT-утилита, отыскивающая в коде репозитория всевозможные креды: пароли, токены и все, что посчитает таковым. Автор репозитория выдаёт панчи: в качестве примеров ищет пароли в одном репозитории бразильского правительства и предлагает прочесать конфиги Joomla. Репозиторий на GitHub Инструмент освещается лишь с целью побудить разработчиков обратить внимание на инфобезопасность. #библиотека

Поздравляем верно решивших задачу Задачу про панграмы верно решили: — @StSav012; — @Jag_k; — @dev_ammv; — @impreza555; — @EPoY74. Самое лаконичное оптимальное решение выглядит так: for sentence in sentences: if set(sentence.casefold()).issuperset('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'): yield sentence #задача

Студент из Джорджии при помощи компьютерного зрения сделал бота, который наказывает его, если обнаружит отвлечение от заданий. Когда бот видит, что пользователь отвлёкся на телефон, то включает устройства, ослепляющие ярким светом и воспроизводящие неприятные звуки. А если ты тот самый заядлый прокрастинатор, то держи доступ к репозиторию. #cv #python

Задача: декодер RGB → HEX Дизайнер Алексей только что получил свой новый сайт — визитную карточку. Ему захотелось добавить на одну из страниц конвертер цветов, и ваша задача — написать функцию, переводящую сет RGB-цвета в шестнадцатеричную систему, причём без использования сторонних модулей: color = (42, 165, 160) #2aa5a0 #задача

data-nut-squirrel: как .env, но везде С помощью этой утилиты переменные становятся доступны постоянно в любом месте с общим сетевым диском и в любой период времени, даже после перезагрузки системы. Репозиторий на GitHub Как часто в вашей практике встречаются такие универсально нужные переменные и чем хороши классические решения вроде EXPORT? Поделитесь в комментариях. #библиотека

photo content

​Порядок выполнения SQL-операций Исчерпывающий гайд от dev-notes.ru, с помощью которого вы узнаете, почему в объединяющем запросе с фильтрацией порядок будет FROM — JOIN — WHERE — GROUP BY — HAVING — SELECT — ORDER — LIMIT, что такое SARGABLE-запросы и какие функции замедляют исполнение операций. #sql

Компиляция vs. интерпретация Ламповое десятиминутное видео про разницу между двумя способами перевода человекочитаемого языка в компьютерочитаемый. Если вы слышали имя американской разработчицы Грейс Хоппер, то узнаете, как её лингвистический бэкграунд и даже знание русского (!) помогли создать первый «переводчик» с человеческого на машинный. Видео #факты

Пятничный Win Share Что интересного у вас на этой неделе из мира Python и IT? Вы можете поделиться не только новостями, но и затыками. Сообщество Zen of Python постарается помочь. Самую интересную проблему мы разберём в отдельном посте. #winshare

А вы знаете, что у нас сейчас проходит розыгрыш подписок Telegram Premium? Чтобы принять участие, достаточно подписаться на 4
А вы знаете, что у нас сейчас проходит розыгрыш подписок Telegram Premium? Чтобы принять участие, достаточно подписаться на 4 канала, которые помогут быть в тренде и получать лучшее из мира IT: — тот самый Типичный программист: @tproger — полезные сохранёнки на все случаи жизни: @prog_stuff — нужные инструменты для ваших проектов: @prog_tools — новости из мира технологий: @your_tech

pypipe для управления пайплайнами Инструмент облегчает подготовку текстовых и не только данных к загрузке в модель. — Приведём к верхнему регистру: cat staff.txt |ppp 'i, line.upper()' — Превратим .txt в словарь: cat staff.jsonlines.txt |ppp -j 'dic["Name"] — Создадим кастомную команду: pypipe custom -N NAME #библиотека

sounddevice: аудиоплеер Инструмент использует asyncio + NumPy и позволяет взаимодействовать с аудиофайлами по полной: — запись и воспроизведение аудио; — создание стримов; — поддержка параллельных задач на asyncio и многое другое. Документация #библиотека

LazyPredict: ультралаконичный синтаксис ML-моделей Инструмент позволяет запускать 30 (!) видов моделей беспрецедентно коротким способом: from lazypredict.Supervised import LazyClassifier from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split data = load_breast_cancer() X = data.data y= data.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,test_size=.5,random_state =42) clf = AdaBoostClassifier(verbose=0,ignore_warnings=True, custom_metric=None) models,predictions = clf.fit(X_train, X_test, y_train, y_test) models Репозиторий на GitHub А знаете ли вы инструменты, упрощающие подготовку данных? Поделитесь в комментариях. #библиотека

И еще миллион кастомных ошибок от сторонних либ и фреймворков
И еще миллион кастомных ошибок от сторонних либ и фреймворков