¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
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📈 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.
19 270
Suscriptores
-1124 horas
+17 días
+3030 días
Archivo de publicaciones
19 259
beautifulsoup4 vs. Scrapy
Лаконичное десятиминутное видео, с помощью которого можно сравнить парсинговые библиотеки на примере паука. Автор стягивает список банков в файл с помощью этих инструментов и сравнивает код обоих парсеров. Отличный способ зайти в парсинг. Бонусом можно потренироваться в написании xpath.
#bs4 #scrapy
19 259
1secmail: анонимная почта на Python
Автор видео описывает, как обратиться к API 1secmail.com на Python. В 13-минутном ролике вы узнаете:
— как создать ящик с нужным именем;
— как читать почту в командной строке;
— как настроить регулярную перепроверку ящика.
#api
19 259
Newsi: API для новостей
Инструмент полезен в трейдинге и позволяет автоматизировать подгрузку англоязычных мировых новостей. В дальнейшем на результаты запроса можно навесить показатели эмоциональной окраски и в зависимости от этого упростить принятие инвестиционного решения.
Документация
#API
19 259
Время предпринимать по-крупному
Создавайте свой стартап или развивайте уже существующий в онлайн-магистратуре МФТИ и Сколково «Технологическое Предпринимательство».
Кроме теоретических знаний и 1 000 часов практического опыта вы получите:
— экспертизу опытных менторов;
— поддержку других предпринимателей;
— выход на потенциальных инвесторов и партнеров.
Профиль может быть любым — от ИТ до биотехнологий и космоса.
А после завершения обучения вы получите готовый к инвестированию бизнес-проект.
Осталось только узнать все подробности на сайте ТехПреда.
Реклама МФТИ, ФИЗТЕХ ИНН 5008006211, erid:LjN8K46hT
19 259
Нужна ли вам Kafka?
В статье Selectel разобрались, чем Kafka отличается от традиционных СУБД типа MySQL, почему именно этот продукт в резюме так повышает целевой оффер и как настроить простейший проект.
#kafka
19 259
Typing Self: интуитивно понятный способ аннотирования методов, возвращающих экземпляр своего класса
Ведёт себя так же, как TypeVar, но более краток и прост:
Допустим, мы создали метод get_scale(), который возвращает экземпляр того же класса Scale с помощью self:
class Shape:
def set_scale(self, scale: float):
self.scale = scale
return self
Shape().set_scale(0.5) # => Экземпляр класса Shape
Один из способов обозначить тип возвращаемого значения — указать его как текущий класс Shape. Использование этого метода заставляет средство проверки типов выводить тип Shape, как и ожидалось:
class Shape:
def set_scale(self, scale: float) -> Shape:
self.scale = scale
return self
Shape().set_scale(0.5) # => Shape
...
PEP-673
#pep19 259
Машинное обучение прямо в PostgreSQL
PostgresML — это расширение, позволяющее создавать модели машинного обучения и выводить их результаты с помощью SQL-запросов.
Анализ тональности:
SELECT pgml.transform(
task => 'text-classification',
inputs => ARRAY[
'I love how amazingly simple ML has become!',
'I hate doing mundane and thankless tasks. ☹️'
]
) AS positivity;
Репозиторий на GitHub
#postgresql19 259
faulthandler: запись логов в файл
К примеру, для записи логов каждые 5 секунд к основной программе потребуется добавить следующий код:
import faulthandler
from time import sleep
faulthandler.dump_traceback_later(
timeout=2,
repeat=True,
)
for i in range(5):
print(f"iteration {i}")
sleep(5)
Документация
#лучшиепрактики19 259
Задача о заменах хвостов
Уровень: средний
Список A состоит из четырех элементов, каждый из которых содержит ровно одно двоеточие (не в начале и не в конце). Длина подстрок до и после двоеточия является случайной:
A = ["abc:123", "cde:456", "a:12345", "777:xyz"]
Ваша задача — преобразовать список таким образом, чтобы поменять местами подстроки после каждого двоеточия.
Результат:
B = ["abc:456", "cde:123", "a:xyz", "777:12345"]
Напишите решение задачи в комментариях.
#задача19 259
Перенос GPT-проекта на Python
На связи админ канала. Их тех, кто прикручивал к GPT API собственный датасет, как вы решали эту задачу?
Нашел решение на JavaScript (БД Pinecone, коэффициент Отиаи, связка нескольких API на Pipedream), но теперь нужно переписать проект на Python. Fine-Tuning модели, то есть подгрузка по документации OpenAI, обходится значительно дороже, чем своя БД.
На каком фреймворке лучше развернуть аналогичный проект? Подскажите в комментариях.
#GPT
19 259
Упрощённый оператор if
Порой вместо множественных сравнений с использованием or:
m = 3
if m == 1 or m == 2 or m == 3 or m == 4:
print("m равен 1 / 2 / 3 / 4")
Эффективнее использовать in:
if m in [1, 2, 3, 4]:
print("m входит в диапазон [1, 4]")
#лучшиепрактики19 259
Модуль warnings для кастомных предупреждений
Встроенная утилита позволяет тонко настраивать всевозможные ворнинги под ваш код:
def deprecation(message):
warnings.warn(message, DeprecationWarning, stacklevel=2)
Документация
#факты19 259
Субботний Win Share
Что хорошего получилось у вас в сфере Python и IT в целом за неделю?
Поделитесь в комментариях.
19 259
PlotAI для вёрстки графиков на Matplotlib
Возможно, вы уже знаете, что LLM-модели вроде GPT неплохо справляются с построением различных диаграмм. Теперь можно упростить создание графиков на Python с помощью PlotAI:
— пользователь предоставляет датафрейм;
— PlotAI создаёт промт для LLM, который содержит первые пять записей и запрашивает код Python;
— возвращенный код Python выполняется, и отображается график.
Ссылка на репозиторий GitHub
#dataviz
19 259
+2А что выберете вы?
Не знаете, что из этого вам больше подходит? Лучше получите бесплатный набор из 3 курсов для старта в IT от GeekBrains, они помогут определиться и с другим важным жизненным выбором — карьерой. https://tprg.ru/j6PF
Реклама ООО «ГикБреинс» LjN8KVC7E
19 259
Dara для Decision-Making-приложений
Адаптированный для нужд дата-сайентистов, фреймворк предлагает создавать приложения на чистом Python с помощью библиотеки готовых компонентов. Инструмент позволяет гибко настраивать и создавать собственные компоненты на CSS и JavaScript.
Ссылка на репозиторий
#dataviz
19 259
В Excel появился Python
Стала доступна публичная предварительная надстройка, позволяющая пользователям Excel манипулировать данными и анализировать их.
«Вы можете исследовать данные в Excel, используя библиотеки Python, а затем подводить формулы, диаграммы и сводные таблицы Excel для дальнейшего развития своих идей», — объясняет Стефан Киннестранд, генеральный менеджер по современным работам в Microsoft. «Теперь вы можете выполнять расширенный анализ данных в знакомой среде Excel, обращаясь к Python непосредственно в MS Excel».
Установка дополнительных модулей не требуется.
#excel
19 259
Всем привет! Сегодня мы запускаем новую версию нашего сайта tproger.ru, поэтому могут наблюдаться сбои и ошибки
Мы постараемся всё сделать аккуратно, но если столкнётесь с багами или проблемами, дайте нам знать.
Спасибо за понимание
19 259
Бессмертие объектов
В Python 3.12 в рамках CPython некоторые объекты, такие как
None, True и False действуют как глобальные синглтоны (паттерны, ограничивающие возможность создания объектов данного класса одним экземпляром). Они совместно используются интерпретатором вместо того, чтобы каждый раз создавать их новые копии.
Каждая новая ссылка на такой синглтон побуждала интерпретатор инкрементировать счетчик ссылок, как с обычными объектами. Это приводило к проблемам с производительностью.
Что означает "бессмертие" (immortality) и как оно решает эту проблему, читайте в англоязычной статье на mail.python.org.
#факты