Zen of Python
Ir al canal en 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
Mostrar más
Red:📈 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 18 730 suscriptores, ocupando la posición 6 999 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 35 209 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 18 730 suscriptores.
Según los últimos datos del 26 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -87, y en las últimas 24 horas de -8, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.18%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.24% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 158 visualizaciones. En el primer día suele acumular 795 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 1.
- 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 27 octubre, 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.
18 730
Suscriptores
-824 horas
-367 días
-8730 días
Archivo de publicaciones
18 730
Repost from Точка входа в программирование
Сообщение об ошибке в Python подсказывает, где сломался код, если читать его с конца
Программа упала, в терминале простыня красного текста, которую хочется закрыть не читая. А имя ошибки и пояснение стоят в последней строке. NameError: переменной с таким именем нигде не создано, обычно опечатка. IndexError: вы просите шестой элемент у списка из пяти. Строки выше показывают файл и номер строки, где всё оборвалось.
Когда имя понятно, а причина нет, ставьте print перед подозрительным местом и сверяйте значения переменных с тем, что ожидали. Если print становится слишком много, включайте встроенный отладчик pdb: он останавливает программу в нужной точке и показывает значения прямо там. Хендбук freeCodeCamp по отладке разбирает имена ошибок подробнее и учит работать с pdb.
Возьмите ошибку, на которой застряли недавно, и разложите её по схеме: имя, пояснение, номер строки.
#python #основы
18 730
Язык, на котором вы пишете каждый день, десятый год подряд оплачивает в том числе Meta*
Python Software Foundation живёт на пожертвованиях, и Meta* десятый год подряд числится среди спонсоров. Python у них самый используемый язык, на нём держится бэкенд Instagram* и Threads*.
Деньгами участие не ограничивается. Часть core-разработчиков CPython работает в Meta*: они пишут фичи и PEP'ы, так что каким язык станет в следующем релизе, решают в том числе люди на зарплате компании. Оттуда же вышел PyTorch, позже переехавший в собственный фонд, и Pyrefly, тайпчекер с language server, который в компании называют очень быстрым.
Последнее проверяется дешевле, чем обсуждается: если mypy на вашем проекте прогоняется минутами, поставьте Pyrefly рядом и сравните время на том же коде.
#cpython
*Компания Meta и её продукты признаны экстремистскими, их деятельность запрещена на территории РФ.
18 730
deepcopy копирует всё, до чего дотянется, включая то, что вы копировать не собирались
Знакомая поломка: конфиг сложили в словарь, сделали
copy.copy, поправили вложенный список в клоне и увидели правку в оригинале. Новый контейнер получает те же ссылки на вложенные объекты.
copy.deepcopy идёт по графу рекурсивно и ведёт словарь memo: каждый скопированный объект запоминается по id. Циклическая ссылка поэтому не уводит копирование в бесконечность, а два поля, смотревшие на один список, в копии тоже смотрят на один. Плата — обход всего графа: объект, который держит открытый сокет или пул соединений, deepcopy либо уронит, либо утащит за собой пол-приложения.
Поведение настраивается методами __copy__ и __deepcopy__: класс сам решает, что воспроизвести заново, а что отдать по ссылке.
Разбор поверхностной и глубокой копии — в статье на dev.to.
#python18 730
Бэкап, украденный сегодня, расшифруют квантовой машиной через десять лет, и в Python от этого уже есть пакет
Зашифрованный архив можно скачать сейчас и спокойно подождать, пока появится машина, которая его вскроет: файлы на диске живут дольше, чем стойкость нынешних алгоритмов. На этот случай сделана библиотека Quipu: гибридное шифрование, где классическая схема X25519 и постквантовая ML-KEM-1024 работают вместе, так что контейнер откроется, только если падут обе сразу.
Питонисту она приезжает как
pip install quipu-crypto, нативным колесом на PyO3; внутри Rust без сборщика мусора и без собственного unsafe. API короткий: encrypt_stream с decrypt_stream шифруют по паролю, generate_keypair с encode_to_recipient закрывают данные под конкретного получателя.
Заодно автор объясняет, почему из проекта исчезли слой C ABI и биндинги для Node и Go, которые были в первой версии.18 730
ffmpeg вернул нулевой код возврата, а видео на выходе оказалось битым
Внешние утилиты из Python проверяют обычно одинаково: subprocess.run(..., check=True), и раз исключения нет, значит всё получилось. С ffmpeg этого мало: он спокойно отрабатывает с нулевым кодом и отдаёт файл, собранный не из тех фрагментов, которые вы просили, а заметить это можно, только досмотрев результат до конца.
В ReelCraft, CLI на Python для сборки ролика из папки с фото и видео, такое случилось трижды: Gemini 3.7 Flash разбирает ассеты и предлагает список нарезки, ffmpeg режет по нему, оба этапа отчитываются об успехе. Что именно разъехалось в склейке и субтитрах, разбирает дев-лог автора.
Приём оттуда полезен и без видео: между выводом модели и вызовом ffmpeg лежит edl.yaml, который человек читает и подтверждает руками. И проверять после subprocess стоит артефакт, тем же ffprobe, а не код возврата.
#python
18 730
Питонисту советуют TypeScript ради типов, которые у него уже есть
У питониста в CI давно стоит mypy, а аргументы за TypeScript ему перечисляют те же: типы ловят ошибки до запуска, интерфейсы фиксируют форму объекта, вывод типов экономит аннотации. Из этого набора собран и гайд для питонистов на dev.to.
Разница начинается дальше, в судьбе самих типов. В TypeScript они стираются при компиляции, и входящий JSON всё равно приходится проверять руками или через zod. В Python аннотации остаются в объекте: их читает pydantic, на них держится валидация в FastAPI, один и тот же тип работает и в проверке схемы, и в разборе запроса.
Одни считают, что после mypy в TypeScript идти незачем: тот же контракт, только с npm. Другие говорят, что tsc дисциплинирует сильнее mypy, который на чужом коде молча сдаётся на Any.
А по вашему опыту?
#python
18 730
Как выбрать между threading, asyncio и процессами, не переписывая код четыре раза
Модель конкурентности обычно берут ту, что уже стоит в соседнем модуле, а не ту, что подходит нагрузке. Пока задача упирается в сеть, ошибиться сложно: ждёт всё равно не процессор. На счётной задаче цена решения видна сразу.
В руководстве Real Python одна и та же задача написана в четырёх версиях: синхронной, на потоках, на asyncio и на процессах. И так дважды: сначала для нагрузки, где программа ждёт ответа по сети, потом для той, где она считает. Восемь реализаций одной задачи.
В статье остаётся разбор: чем заканчивается тот же прогон на счётной нагрузке, где процессы дают настоящий параллелизм, а где хватает управления ожиданием на одном ядре, и по какому признаку выбирать модель до того, как писать код.
#python
18 730
JIT в CPython перестанет быть экспериментом, если обгонит free-threaded интерпретатор на 20%
JIT лежит в main с 3.13, и включать его до сих пор незачем. В 3.15 он даёт 4–12% ускорения (среднее геометрическое по платформам Tier 1), отдаёт кадры, которые нативные отладчики разматывают в нормальный стек, и занимает меньше памяти под сгенерированный код, чем в 3.14.
PEP 836 называет цену выхода из статуса «экспериментальный»: к первой бете сборка с JIT и free-threading должна обойти free-threaded интерпретатор без JIT минимум на 20% по среднему геометрическому на pyperformance. Плюс совместимость, инструменты, дистрибуция и модель поддержки.
То есть JIT и free-threading перестают быть двумя отдельными экспериментами, их сводят в одну цель. Прогнать свои бенчмарки на сборке с JIT стоит сейчас, пока цифры в PEP обсуждаются.
#cpython
18 730
Repost from Точка входа в программирование
Соберите Discord-бота на Python и заодно разберитесь с асинхронностью
Со стороны бот выглядит сложно: отвечает на сообщения, помнит куски разговора, живёт круглосуточно. На деле это программа на Python, которая подключается к Discord, ждёт событие и решает, как на него ответить.
Как учебный проект он хорош тем, что за одного бота вы трогаете сразу несколько тем: команды, события, асинхронный Python, хранение состояния пользователя, переменные окружения и простейший деплой. Обычно это учат по отдельности и не видят, как оно соединяется.
Туториал начинает с совсем маленького бота и наращивает по одной функции. Каждый шаг можно запустить и увидеть результат, а не ждать финала.
#python
18 730
Repost from Сохранёнки программиста
Четыре джойна в SQL против одного запроса в графе: справочник по Neo4j и Python
Рамка задана вопросом, который легко произнести и тяжело написать: у каких инженеров есть свежий контекст по сервисам, задетым ночным инцидентом. В SQL это четыре или пять джойнов, каждый строит промежуточный результат шире нужного ответа и тут же выбрасывает большую часть. Запрос замедляется по мере роста таблиц и хуже читается с каждым возвращением к нему.
Справочник ведёт от пустой базы до работающего графа знаний: загрузка настоящих данных из Python и запросы, на которых идея становится понятной.
Разобраны части, которые туториалы пропускают: как решить, что становится узлом, почему первая модель данных почти наверняка неверна, как ускорить загрузку и как читать план запроса, когда что-то тормозит.
18 730
Repost from Точка входа в программирование
Соберите первую нейросеть на Python без матана и видеокарты
Слово «нейросеть» звучит так, будто нужен продвинутый матанализ, мощная машина и тысячи строк кода. Ничего из этого не нужно.
На базовом уровне нейросеть это математическая модель, которая берёт на вход числа, что-то с ними считает, выдаёт предсказание, сравнивает его с правильным ответом и подправляет себя, чтобы в следующий раз ошибиться меньше. Этот цикл и есть обучение, всё остальное надстраивается сверху.
В туториале такую сеть строят руками на Python и NumPy, без фреймворков, чтобы был виден каждый шаг. Хороший следующий шаг после основ языка: слова «слой», «веса» и «обучение» перестанут быть заклинаниями и станут строчками кода, которые вы написали сами.
#python
18 730
EVE Online начала переезд на Python 3 после двух десятилетий на второй ветке
Под каждым прыжком через гейт, каждым ордером на рынке и каждым флитфайтом в EVE лежит очень много Python. Он держит New Eden больше двадцати лет, и теперь CCP объявила о начале перехода на третью ветку.
Формулировка успеха у команды показательная: миграция должна пройти совершенно незаметно, если не считать моментов, когда что-то начнёт работать глаже. Первые шаги уже выкачены на тестовый сервер Singularity.
Это редкий публичный кейс переезда живого продакшена такого возраста. Обещают в итоге более быстрый поиск багов, место под новые фичи и общее ускорение, но дорога, по их же словам, длинная.
18 730
Что выбрать под неизменяемые объекты: обычный класс или dataclass
Обычный класс порождает изменяемые экземпляры, пока вы явно не запретите менять атрибуты. Отсюда и вопрос, который разбирает автор: где для неизменяемых данных проходит граница между ручным классом и
dataclass.
В разборе три части: как сделать неизменяемость на голом классе, что даёт __slots__ для памяти и контроля атрибутов, и что из этого закрывает dataclass(frozen=True) без ручной работы.
Тема из тех, где каждый однажды принимает решение по привычке и живёт с ним годами. Хороший повод пересмотреть привычку на конкретных примерах.18 730
EPUB это ZIP с XHTML внутри, и собрать его обратно после правки труднее, чем разобрать
Сервис LectuLibre переводит книги через модели: пользователь загружает EPUB, бэкенд достаёт текст, отправляет его в Claude или DeepSeek и кладёт перевод обратно в тот же файл. Автор пишет, что именно последний шаг оказался самым тяжёлым.
EPUB это ZIP-архив с документами XHTML, стилями, картинками, шрифтами и служебными файлами вроде
container.xml и content.opf. Вернуть переведённый текст на место, сохранив форматирование, изображения, стили и метаданные, значит собрать валидный контейнер заново.
В разборе есть выбор библиотек и компромиссы, на которые пришлось пойти. Пригодится, если строите любой конвейер обработки электронных книг.18 730
В Python шесть предобъявленных констант, и каждая ведёт себя по-своему
True, False, None, __debug__, Ellipsis и NotImplemented. Автор разбирает, чем они отличаются, и различий больше, чем ожидаешь.
Первая тройка это вообще не идентификаторы, а собственные лексические токены: разрешаются в лексере, а не при обычном разрешении имён. Побочный эффект в том, что выражение x.True даёт SyntaxError, и больше в языке так не ведёт себя ничего.
Отдельный случай __debug__: обычный идентификатор, но единственный, которому нельзя присвоить значение, причём даже как атрибуту. При этом x.__debug__ даёт уже AttributeError, потому что синтаксически это законно. Хорошая заметка на вечер, если любите тёмные углы языка.18 730
Автор написал токенизатор, RoPE и SwiGLU руками и обучил модель на бытовой видеокарте
Развернуть Unsloth и дообучить Llama 3 за вечер несложно. Автор захотел посмотреть, что будет, если так не делать, и написал всё сам: BPE-токенизатор, RoPE, блоки SwiGLU и цикл обучения на чистом PyTorch.
Получилась EmsyAI версии 4 на 196,7 млн активных параметров: около 180 млн в блоках трансформера, остальное в эмбеддингах словаря примерно на 16 тысяч токенов. Обучение прошло на 1,96 млрд токенов и на потребительской видеокарте.
Ценность тут не в качестве модели, а в том, что каждый слой написан руками и его видно. Если вы читали про RoPE и SwiGLU, но не собирали их сами, это готовый маршрут.
18 730
Найти повторяющиеся строки просто, а вот решить, что считать одинаковым кодом, уже нет
Задача звучит тривиально: есть исходники, найди последовательности строк, которые встречаются больше одного раза. Автор Arid, чекера дублей для Python, начинал ровно с этой формулировки.
Ответ, как обычно, оказался «зависит от того, что вы имеете в виду». Переименованная переменная, другой порядок аргументов, вынесенный в константу литерал — текстуально это разный код, а по смыслу тот же самый.
Разбор интересен именно этим: как выбрать уровень абстракции, на котором сравнивать, и где проходит граница между дублем и совпадением. Полезно, если у вас в CI стоит проверка на дубли и вы не понимаете её вердиктов.
18 730
SpaceWeb исполнилось 25 лет — и вместо скучного пресс-релиза компания вместе с Типичным программистом сделала забавную анкету. Вопросы школьные: любимый спорт, лучший друг, обои на рабочий стол. А вокруг — аська, скайп, биткоин и всё остальное, чем жил рунет с 2001 по 2026 год, плюс короткая история веба и самой компании.
В конце — заглянем в будущее, дадим промокод на услуги SpaceWeb и покажем результат заполнения анкеты.
18 730
Запрограммируй робота на Python и поборись за призовой фонд трека 7 500 000 ₽ на True Tech Champ 2026.
Попробуй себя в треке по программированию роботов. Начать проще, чем кажется: зарегистрируйся, собери команду или объединись с другими участниками на платформе и пройди квалификационный этап до 13 сентября. В онлайн-симуляторе тебе предстоит запрограммировать робособаку для доставки груза через полосу препятствий. Количество попыток не ограничено, а еще тебя будет ждать серия обучающих вебинаров.
Лучшие команды пройдут в финал и будут программировать реальных роботов на офлайн-полигоне, 22 октября, на большой сцене.
Масштабный финал объединит борьбу за призовой фонд, выступления хедлайнеров, доклады спикеров и активности для всех гостей мероприятия.
Рекомендуемые стеки: Go, Java, Python, C#, C++, JS.
Успей зарегистрироваться и пройти квалификацию до 13 сентября.
Erid:2VSb5yJrsAz
18 730
Документация Python официально вышла на русском языке
Перевод объявлен официально и доступен на docs.python.org. Сделало его сообщество, и это тот случай, когда вклад волонтёров превращается в инфраструктуру языка.
Практический смысл двойной. Своим джунам теперь можно давать ссылку на официальную документацию, а не на пересказ с непонятной родословной. И при споре о терминологии появляется общая опора: как называется вещь по-русски, решает не переводчик статьи, а перевод самой документации.
Отставать от оригинала перевод будет ровно настолько, насколько его перестанут поддерживать, так что если найдёте кривое место, чинится оно пул-реквестом.
