¡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 19 246 suscriptores, ocupando la posición 6 971 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 34 978 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 246 suscriptores.
Según los últimos datos del 23 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -12, y en las últimas 24 horas de -9, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 11.48%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.16% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 209 visualizaciones. En el primer día suele acumular 993 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 15.
- 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 24 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.
19 246
Suscriptores
-924 horas
-167 días
-1230 días
Archivo de publicaciones
19 246
5 способов отладки с IPython
Существуют разные способы отладки кода, начиная от повсеместного использования
print и заканчивая отладчиком, встроенным в среду разработки.
Автор этой статьи остановился на использовании IPython для отладки и обосновывает свой выбор различными примерами:
https://tprg.ru/JOr719 246
Создаём Telegram бота с помощью Python
Telegram обладает множеством возможностей. Одна из них — это использование крутых ботов на все случаи жизни.
Прочитав эту статью, вы пошагово научитесь создавать своих собственных ботов:
https://tprg.ru/MTxY
19 246
Что такое дескрипторы и их использование в Python 3.6+
Дескрипторы редко используются в Pyhton-проектах напрямую, но крайне часто через сторонние библиотеки. Обычно они необходимы при создании фреймворка или ORM, а ещё на собеседованиях любят задавать вопросы о них.
В этой статье автор постарался максимально понятно объяснить что же такое дескриптор, зачем он нужен и где применяется:
https://tprg.ru/AtwB
19 246
12 YouTube-каналов для бесплатного изучения Python
Полезная подборка для тех, кто только начинает изучать Python. Здесь вы сможете найти полезный контент не только по Python, но и по связанным с ним технологиям:
https://tprg.ru/Rd1x
19 246
7 самых популярных библиотек обработки изображений в Python
Для Python написано огромное количество библиотек, в том числе и для работы с изображениями. Умение работать хотя бы с частью из них, может сильно повысить вашу значимость на рынке труда.
В этой статье представлены наиболее популярные:
https://tprg.ru/ClrM
#библиотека
19 246
Создание виртуального помощника с помощью Python
Автор статьи создал демо-версию TARS из фильма «Интерстеллар». TARS способен автоматизировать различные задачи, такие как поиск видео на YouTube и их воспроизведение, отправка электронных писем, поиск материалов в Википедии и их чтение и многое другое.
Как сделать себе такого же помощника читайте здесь:
https://tprg.ru/yrSp
19 246
Три (обманчиво) простые задачи на Python
В этой статье предлагается рассмотреть три задачи, которые кажутся простыми на первый взгляд, но на самом деле могут выдать совершенно не тот результат, который вы ожидаете:
https://tprg.ru/SbxZ
19 246
Python: декоратор
@retry
В Python существует очень простой и удобный способ создавать обёрточные функции — декоратор @retry. Он повышает и качество кода, и скорость разработки.
Посмотрите, как можно его использовать, и насколько понятнее и лаконичнее при этом становится код:
https://tprg.ru/no6G
#чистыйкод19 246
Разработан алгоритм для расшифровки «пикселизированных» изображений
Новый алгоритм Depix, написанный на языке Python, способен распознать в пикселях, скрываемую за ними информацию. Скоро шутки про «C.S.I.» перестанут быть шутками, хотя пока алгоритм работает только с текстом.
Ссылка на GitHub проекта и более подробная информация в нашей статье:
https://tprg.ru/J2Yi
19 246
Как при помощи Python научить нейросети обучать друг друга
Автор проекта создавал поколение из 200 машин, при этом каждой давалась своя случайная нейронная сеть с уникальными параметрами. После первого запуска применялся генетический алгоритм, который создавал улучшенное поколение автомобилей. Таким образом, через несколько итераций машины сами научились ездить по заданной трассе.
Стоит отметить, что и при смене трассы те же самые машины показали себя достаточно хорошо уже при первом запуске.
https://tprg.ru/4jdu
#ml
19 246
glitch-this!
Интересная утилита, написанная на Python, которая с помощью консоли позволит вам создать «загличенные» изображения и gif-анимацию.
Почитать документацию и скачать проект можно тут:
https://tprg.ru/l0xY
#инструменты
19 246
Когда и зачем использовать оператор := в Python
Недавно в Python 3.8 появился оператор присваивания
:=, аналогичный =.
Где использовать оператор «морж» и как он может упростить написание кода — читайте здесь:
https://tprg.ru/FULr19 246
Работа со строками в Python. Готовимся к собеседованию
Даже если вы не собираетесь проходить собеседование, освежить память никогда не бывает лишним.
Начиная с азов, вспомним основные способы работы со строками, а затем перейдём к рассмотрению задач и способам их решения.
Вспоминаем азы тут: https://tprg.ru/fw2h
Решаем задачи здесь: https://tprg.ru/aksH
19 246
Как работает память в Python
Понимая как устроена память, легче работать с кодом.
В этой статье вы сможете узнать что такое аллокатор, как работает счётчик ссылок и сборщик мусора:
https://tprg.ru/UGJj
19 246
Django Schema Graph
Удобный инструмент, написанный на Python, который позволит вам строить и визуализировать отношения ваших моделей и приложений. Помогает при документировании проекта.
Ссылка на GitHub: https://tprg.ru/yh9b
#инструменты #django
19 246
Менеджеры контекста в Python — выходим за пределы «with open() file»
Менеджер контекста — это такой оператор, который выполняет за вас рутинную работу при использовании определённых ресурсов.
О том, как правильно его использовать и в каких случаях — читайте в статье:
https://tprg.ru/531R
19 246
Хорошие и плохие практики программирования на Python
Грамотный и чистый код — признак хорошего программиста.
В этой статье представлены примеры различных способов программирования, как удачные, так и не очень:
https://tprg.ru/VUxR
#чистыйкод
19 246
Самая сложная задача в Computer Vision
Компьютерное зрение выполняет множество задач, но самая сложная на текущий день — трекинг.
Автор этой статьи предлагает рассмотреть какие основные проблемы трекинга существуют на сегодняшний день и какими способами их можно решать:
https://tprg.ru/l95T
#ml
