es
Feedback

¡No caigas en manos de tramposos! Telemetrio encuentra y marca estos canales 👉 Si quieres ver la etiqueta, suscríbete

Zen of Python

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 18 685 suscriptores, ocupando la posición 6 986 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 35 144 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 18 685 suscriptores.

Según los últimos datos del 04 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -115, y en las últimas 24 horas de -3, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.88%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.30% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 285 visualizaciones. En el primer día suele acumular 804 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 05 noviembre, 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.

18 685
Suscriptores
-324 horas
-337 días
-11530 días
Archivo de publicaciones
Время предпринимать по-крупному Создавайте свой стартап или развивайте уже существующий в онлайн-магистратуре МФТИ и Сколково
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

​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

​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 #pep

​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 #postgresql

​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 #лучшиепрактики

​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. #задача

​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

​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]") #лучшиепрактики

​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 #факты

​Субботний Win Share Что хорошего получилось у вас в сфере Python и IT в целом за неделю? Поделитесь в комментариях.

​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

А что выберете вы? Не знаете, что из этого вам больше подходит? Лучше получите бесплатный набор из 3 курсов для старта в IT о
+2
А 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

​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

​​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

Всем привет! Сегодня мы запускаем новую версию нашего сайта tproger.ru, поэтому могут наблюдаться сбои и ошибки Мы постараемс
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

​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

photo content

​Вышел Python 3.11.5 Новая версия: — точнее указывает на причину ошибки в трейсбеке; — позволяет использовать файлы.toml для конфигов; — позволяет группировать задачи с asyncio и многое другое. Ссылка на дистрибутив #факты

​NaN – число с плавающей запятой И это довольно нелогично: import math >>> sorted([5.0, math.nan, 10.0, 0.0]) ... [5.0, nan, 0.0, 10.0] >>> 3 < math.nan ... False >>> 3 > math.nan ... False >>> min(3, math.nan) ... 3 >>> min(math.nan, 3) ... nan Будьте осторожны и используйте math.isnan() для проверки на равенство NaN. #факты