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
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Zen of Python
El canal Zen of Python (@zen_of_python) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 19 270 suscriptores, ocupando la posición 6 995 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 35 071 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 270 suscriptores.
Según los últimos datos del 12 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 30, y en las últimas 24 horas de -11, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 12.38%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.03% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 385 visualizaciones. En el primer día suele acumular 970 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 8.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, rust, pip, api, install.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 13 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
>>> two_by_two(['goat', 'goat', 'rabbit', 'rabbit', 'rabbit', 'duck', 'horse', 'horse', 'swan'])
... {'goat': 2, 'horse': 2, 'rabbit': 2}
Если список животных пуст, нужно вернуть False:
>>> two_by_two([])
... False
Если у животного нет пары, нужно вернуть пустой словарь:
>>> two_by_two(['goat'])
...{}
Ждем ваши решения в комментариях.
#задачаimport polars as pl
import functime.llm
y = pl.read_parquet("../data/commodities.parquet")
context = "Этот датасет содержит данные о стоимости товаров за период 1980 - 2022."
Анализируем тренд и сезонность двух товаров:
analysis = y_pred.llm.analyze(
context=dataset_context,
basket=["Aluminum", "Banana, Europe"]
)
print("Analysis:\n", analysis)
Сравним группы товаров:
basket_a = ["Aluminum", "Banana, Europe"]
basket_b = ["Chicken", "Cocoa"]
comparison = y_pred.llm.compare(
basket=basket_a,
other_basket=basket_b
)
print("Comparison:\n", comparison)
Репозиторий на GitHub
#библиотека>>> pydork search -n 10 -t google -- 'super mario'
... Google: Text Search: super mario
... Google: Finally got 10 links.
... [GoogleSearch]: https://www.nintendo.co.jp/character/mario/
... [GoogleSearch]: https://www.nintendo.co.jp/software/smb1/index.html
... [GoogleSearch]: https://www.nintendo.co.jp/switch/adala/index.html
Репозиторий на GitHub
#библиотекаcustomers[customers["age"] <= 25]
Теперь можно фильтровать датафрейм так:
import pandasql as ps
sql_query = '''SELECT * FROM customers WHERE "age" <= 25'''
ps.sqldf(sql_query)
#библиотекаimport pyautogui
screen = pyautogui.screenshot()
screen.save("my_image.png")
Скриншот всего экрана ляжет в текущий рабочий каталог, но путь можно изменить. Помимо этого инструмент поддерживает симуляцию нажатия клавиш, набора текста в поле ввода и проч.
Репозиторий на GitHub
#библиотекаcopy() / deepcopy().
#факты>>> import whois
>>> domain = whois.query('google.com')
>>> print(domain.__dict__)
... {
... 'expiration_date': datetime.datetime(2020, 9, 14, ... 0, 0),
... 'last_updated': datetime.datetime(2011, 7, 20, 0, 0),
... 'registrar': 'MARKMONITOR INC.',
... 'name': 'google.com',
... 'creation_date': datetime.datetime(1997, 9, 15, 0, 0)
... }
>>> print(domain.expiration_date)
... 2024-09-14 00:00:00
Репозиторий на GitHub
#библиотека>>> from unicaps import CaptchaSolver, CaptchaSolvingService
>>> solver = CaptchaSolver(CaptchaSolvingService.TWOCAPTCHA, api_key="<API_KEY>")
>>> solved = solver.solve_image_captcha(open("captcha.jpg", "rb"), is_phrase=False, is_case_sensitive=True)
>>> solved.solution.text
... 'w93Bx'
>>> solved.report_good()
... True
Репозиторий на GitHub
#библиотека"Строка" => "СтРоКа"
Первый символ слова имеет нулевой индекс и является чётным, поэтому он должен быть в верхнем регистре. Вам предстоит начинать отсчёт заново для каждого слова.
Переданная строка будет состоять только из букв алфавита и пробелов. Пробелы будут присутствовать только в том случае, если слов несколько. Слова будут разделены одним пробелом.
#задачаtry:
with open('counterfile') as infile:
_count = int(infile.read())
except FileNotFoundError:
_count = 0
def incrcounter(n):
global _count
_count = _count + n
def savecounter():
with open('counterfile', 'w') as outfile:
outfile.write('%d' % _count)
import atexit
atexit.register(savecounter)
#факты
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
