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 18 946 suscriptores, ocupando la posición 6 776 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 34 764 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 18 946 suscriptores.
Según los últimos datos del 29 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -149, y en las últimas 24 horas de -2, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 11.26%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.22% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 133 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 179 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 4.
- 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 30 agosto, 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.
plt.xkcd(). Она строит графики в стиле одноименных комиксов (как на картинке).
with plt.xkcd():
# Based on "Stove Ownership" from XKCD by Randall Munroe
# https://xkcd.com/418/
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes((0.1, 0.2, 0.8, 0.7))
ax.spines[['top', 'right']].set_visible(False)
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
ax.set_ylim([-30, 10])
data = np.ones(100)
data[70:] -= np.arange(30)
ax.annotate(
'THE DAY I REALIZED\nI COULD COOK BACON\nWHENEVER I WANTED',
xy=(70, 1), arrowprops=dict(arrowstyle='->'), xytext=(15, -10))
ax.plot(data)
ax.set_xlabel('time')
ax.set_ylabel('my overall health')
fig.text(
0.5, 0.05,
'"Stove Ownership" from xkcd by Randall Munroe',
ha='center')
А если вам захотелось покекать, то вот ссылка на официальный сайт создателя Монро.
#кек
@zen_of_pythondef имеется возможность создавать объекты функций в форме выражений. Из-за сходства с аналогичной возможностью в языке LISP она получила название lambda.
lambda x, y, z: x + y + z
Это выражение создает функцию, которая будет вызываться позднее, но в отличие от инструкции def, выражение не связывает ее с именем. Именно поэтому lambda-выражения иногда называют анонимными (то есть безымянными) функциями.
На практике они часто используются, как способ получить встроенную функцию или отложить выполнение фрагмента программного кода.
В общем виде lambda-выражение состоит из ключевого слова lambda, за которым следуют один или более аргументов (точно так же, как список аргументов в круглых скобках в заголовке инструкции def) и далее, вслед за двоеточием, находится выражение:
lambda argument1, argument2,... argumentN : выражение, использующее аргументы
lambda – это выражение, а не инструкция. По этой причине это ключевое слово может появляться там, где синтаксис языка Python не позволяет использовать инструкцию def – внутри литералов или в вызовах функций, например.
Тело lambda-выражения сродни тому, что вы помещаете в инструкцию return внутри определения def, – вы просто вводите результат в виде выражения вместо его явного возврата.
Вследствие этого ограничения lambda-выражения менее универсальны, чем инструкция def – в теле lambda-выражения может быть реализована только логика, не использующая такие инструкции, как if. Такая реализация предусмотрена заранее – она ограничивает возможность создания большого числа уровней вложенности программ: lambda-выражения предназначены для создания простых функций, а инструкции def – для решения более сложных задач.
Если отвлечься от этих различий, def и lambda выполняют одну и ту же работу. Как создаются функции с помощью инструкции def:
def func(x, y, z): return x + y + z
func(2, 3, 4) # 9
Того же эффекта можно достигнуть с помощью lambda-выражения, явно присвоив результат имени, которое позднее будет использоваться для вызова функции:
f = lambda x, y, z: x + y + z
f(2, 3, 4) # 9
@zen_of_pythonSpam', поскольку оператор nonlocal означает, что присваивание X внутри вложенной функции изменяет X в локальной области видимости объемлющей функции. Без этого оператора присваивания классифицировало X бы как локальную переменную во вложенной функции, делая ее другой переменной; тогда код выводил бы 'Ni'.OR / AND / NOT, причем намного быстрее Pandas.
Репозиторий проекта
#инструмент
@zen_of_pythontyping.Final накладывает ограничения на переопределение в подклассах;
— Применение свойства с @property требует дополнительного шаблона кода и неочевидно;
— Замороженные классы (например, с dataclass(frozen=True)) накладывают ограничения на весь класс, что может быть избыточно.
Читать PEP полностью
@zen_of_python