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 18 685 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.
from itertools import chain
chained = chain('ab', [33])
next(chained) # a
next(chained) # b
next(chained) # 33
Какие еще фишки itertools вы знаете? Поделитесь в комментариях.
#лучшиепрактики$ git clone https://github.com/AngelSecurityTeam/Cam-Hackers
$ cd Cam-Hackers
$ pip install -r requirements.txt
Использование:
$ python3 cam-hackers.py
Скрипт вернет список из стран, останется лишь выбрать нужную вам.
#фактыtxt = "apple#banana#cherry#orange"
x = txt.split("#")
print(x)
>>> ['apple', 'banana', 'cherry', 'orange']
#лучшиепрактикиTickerPrice.objects.filter(
models.Q(price__gt=1000),
(models.Q(close_date=today) | models.Q(close_date=yesterday)),
)
#djangoimport argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("square", help="display a square of a given number", type=int)
args = parser.parse_args()
print(args.square**2)
>>> 16
#лучшиепрактикиimport asyncio
# Новое в Python 3.11.
async with asyncio.timeout(delay):
await long_running_task()
А в каких ситуациях вам пригождался asyncio? Нужен ли был ему таймер обратного отсчета? Поделитесь в комментариях.
#лучшиепрактикиSELECT
TIMESTAMP_TRUNC(Timestamp, day) Timestamp,
COUNT(1) `Count`
FROM table
GROUP BY 1
ORDER BY Timestamp
TIMESTAMP_TRUNC() обрежет столбец даты и времени до выбранного диапазона, в нашем случае, дня. COUNT(1) создаст служебный столбец Count и выставит все значения столбца, равными единице. Затем мы сгруппируем все ряды по этой единице, тем самым произведя подсчёт числа рядов.
В результате мы получим вот такой полезный вывод данных ниже:
#SQL