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 19 286 suscriptores, ocupando la posición 6 980 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 35 062 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 286 suscriptores.
Según los últimos datos del 09 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 42, y en las últimas 24 horas de -4, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 12.46%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.37% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 404 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 035 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 10 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.
for.
Наверняка вы знаете несколько способов итерации в Python, но в этой статье представлены интересные и малоизвестные примеры:
https://habr.com/ru/post/697390/for и сделать код более компактным.
Основной синтаксис List Comprehensions выглядит так:
[выражение for элемент in итерируемый_объект]Где
выражение определяет, что будет добавлено в новый список, а элемент перебирает каждый элемент в итерируемый_объект.
Простой пример:
Создадим список квадратов чисел от 1 до 5:
squares = [x**2 for x in range(1, 6)]
print(squares) # Результат: [1, 4, 9, 16, 25]
Пример с условием:
Теперь создадим список из чисел от 1 до 5, но включим только четные числа:
even_numbers = [x for x in range(1, 6) if x % 2 == 0]
print(even_numbers) # Результат: [2, 4]
Вложенные циклы:
Создадим матрицу 3x3 из чисел от 1 до 3:
matrix = [[x for x in range(1, 4)] for y in range(1, 4)]
print(matrix) # Результат: [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]]
Пример с условием и вложенными циклами:
Предположим, у нас есть список словарей, и мы хотим извлечь все дни рождения:
people = [
{"first_name": "Василий", "last_name": "Марков", "birthday": "9/25/1984"},
{"first_name": "Регина", "last_name": "Павленко", "birthday": "8/21/1995"}
]
birthdays = [person["birthday"] for person in people if "birthday" in person]
print(birthdays) # Результат: ['9/25/1984', '8/21/1995']
Используя List Comprehensions, вы можете значительно сократить объем кода и сделать его более читаемым. Это особенно полезно для создания списков из данных, применения условий и работы с многомерными структурами данных.
#советыappend() применяется к спискам (то есть к list‘ам) в Python и используется для добавления нового элемента в конец списка.
В этой статье мы подробно рассказали как работает метод, разобрали синтаксис, привели несколько примеров кода и сравнили с методом extend(), чтобы вы могли использовать его в полную силу:
https://tproger.ru/articles/append-python
#основы
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
