Zen of Python
رفتن به کانال در 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
نمایش بیشتر
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Zen of Python
کانال Zen of Python (@zen_of_python) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 18 954 مشترک است و جایگاه 6 781 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 34 780 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 18 954 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 28 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -157 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -4 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 11.75% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 6.24% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 227 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 183 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 4 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند github, rust, pip, api, install تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“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”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 29 اوت, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
18 954
مشترکین
-424 ساعت
-297 روز
-15730 روز
آرشیو پست ها
18 954
django-action-triggers | Вебхуки для всего отовсюду на Django
Библиотека позволяет инициировать всевозможные события на вашем Django-сайте по триггеру — апдейту базы данных. В отличие от т.н. сигналов, могут управляться динамически, без редеплоя.
Репозиторий проекта
@zen_of_python
18 954
Коллекция питонических роадмапов
Вашему вниманию дорожные карты из Py-мира с небезызвестного сайта roadmap.sh.
По технологиям:
— Python;
— SQL;
По специальностям:
— Data Engineer (потребуется VPN);
— Data Analyst;
— Data Scientist;
И даже Prompt Engineer, если вы хотите позабавиться или ужаснуться.
#основы
@zen_of_python
18 954
PyXL | Python + Bare Metal
Код можно интерпретировать непосредственно на железе без виртуальной машины (VM) и JIT-компиляции. Это положительно скажется на скорости.
Среди возможностей:
— собственный процессор, исполняющий байт-код Python напрямую, минуя традиционные интерпретаторы;
— высокая скорость отклика GPIO: В тестах на плате Arty-Z7-20 с FPGA Zynq-7000 PyXL демонстрирует время отклика GPIO в 480 наносекунд, что в 30 раз быстрее, чем у MicroPython на PyBoard;
На сайт проекта
#инструмент
@zen_of_python
18 954
Кто из вас сильный? Признавайтесь, надо мебель в соседнем классе перенести.
#кек
@zen_of_python
😎 — как мощны мои лапищи
🌚 — пишу с нейрокопайлотами
18 954
Между гадалками и LLM для верстки сайтов есть нечто общее: обе оперируют узким проверенным словарем на ~1000 слов, чтобы выразить свои мысли и при этом попасть в "болевые точки" клиента.
#кек
@zen_of_python
18 954
Вашему вниманию — Змеиный культ Некрополиса, типичная IT-команда разработки
#кек
@zen_of_python
18 954
Раз вам зашел питонический фон для созвонов от ChatGPT, оцените, на что способен Midjourney, если не скупиться на слова в промте:
#кек
@zen_of_python
18 954
Вопросы подписчиков
Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает:
— Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов!
— Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте.
#вопросы_новичков
@zen_of_python
18 954
Вопросы подписчиков
Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает:
— Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов!
— Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте;
#вопросы_новичков
@zen_of_python
18 954
Repost from Код найма
Расскажите про свой опыт поиска работы
Мы сейчас проводим исследование — хотим разобраться, как айтишники ищут работу: на что обращаете внимание в вакансии, что для вас точно красный флаг, а что — зеленая простыня. Мы хотим из первых уст узнать про все боли, подводные камни и нюансы рекрутинга в ИТ в 2025 году, поэтому просим вашей помощи — пройдите опрос, который займет у вас около 15 минут.
Давайте поможем компаниям и специалистам эффективнее и быстрее находить друг друга.
18 954
pytest-testmon | Крохотная автоматизация тестов
Счастлив тот питонист, чей работодатель имеет ресурс на тестирование своего кода. Эта библиотека позволяет автоматически покрывать тестами только затронутые изменениями участки кода, снимая с вас эту нагрузку.
Проект на pypi.org
#инструмент
@zen_of_python
18 954
orbital | Обработка датасета прямо из БД
Если вам довелось готовить собственные датасеты перед загрузкой в модель и запускать пайплайны scikit-learn, то повторять такое на каждом банче из БД на SQL вы точно не захотите. Этот инструмент как раз превращает типовые операции StandardScaler, OneHotImputer, SimpleImputer и многие другие.
Проект на GitHub
#инструмент
@zen_of_python
18 954
pipask | pip, который не пропустит зловред
Дожили: через pypi.org можно слить свои креды / логопассы и дать возможность майнить крипту мошенникам. Пока админ плачет в сторонке вас еще миновала участь установить нечто злое, попробуйте вместо привычных менеджеров зависимостей pipask: он использует метаданные, чтобы оценить вероятность угрозы и подтягивает базу osv.dev (про уязвимости).
Ждем, когда PSF сшерлочат эту фичу.
Репозиторий проекта
#инструмент
@zen_of_python
18 954
Качество кода в эпоху LLM
Один из сеньоров сказал на одной конференции:
«Если разработчик не использует LLM для автоматизации рутины, то он просто тратит ресурсы своей компании»
Вот на таком прокрустовом ложе мы с вами оказались: c LLM база мгновенно забывается, без нее — пишешь / отлаживаешь медленнее.
ИИ-ассистенты:
— генерируют код по промту;
— предлагают автодополнение на основе контекста;
— подсказывают, как улучшить код.
Но они реактивные — не анализируют весь проект автоматически. ИИ не гарантирует соответствие стандартам проекта, превращая код в кашу.
Если вы уже не готовы отказаться от копайлотов вроде ChatGPT или Cursor, с качеством кода помогут несправедливо забытые:
— линтеры (pylint, flake8);
— тайпчекеры (mypy);
— security-сканеры (bandit);
— «покрыватели тестами» (coverage, pytest-cov);
— профилировщики (cProfile).
Вышеописанные инструменты:
— формализуют согласно стандарту PEP8;
— находят ошибки, неиспользуемые импорты, — «мертвый код», несоответствия типов (
mypy);
— работают без контекста задачи — поэтому «беспристрастны»;
#инструмент #основы
@zen_of_python18 954
Почему все реже встречается __init__
В питоническом комьюнити некоторые призывают отказаться от пользовательских методов
__init__ в контексте dataclasses.
До Python 3.7 разработчикам приходилось вручную определять этот метод для инициализации атрибутов экземпляра класса. Например, чтобы создать объект 2DCoordinate(x=1, y=2), необходимо было явно прописать метод init с параметрами x и y. Альтернативы — фабричные функции и абстрактные классы, были менее удобны и приводили к усложнению кода.
С появлением «структур данных» необходимость в ручном определении __init__ для простых структур данных отпала:
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Person:
name: str
age: int
person = Person(name="Alice", age=30)
print(person)
class FooBarWidget(FooWidget):
def __init__(self):
self.publisher = zmq.Context.instance().socket(zmq.PUSH)
self._init()
def _init(self):
def worker_thread_start():
FooWidget.__init__(self)
self.run()
worker_thread = Thread(target=worker_thread_start, daemon=True)
worker_thread.start()
FooWidget.__init__, могут быть недоступны в основном потоке до завершения инициализации в дочернем потоке, что вызывает ошибки при обращении к ним.
#основы
@zen_of_python18 954
Бывает, просыпаешься утром и понимаешь — хочется перемен. Сменить город, страну, климат. Поработать с видом на океан или встретить закат в кофейне где-нибудь в центре Европы. Только вот отпуска на всё не хватает.
А может, и не нужен отпуск? Есть компании, где работать можно откуда угодно — хоть с берега, хоть с балкона, хоть из уютного офиса, если так больше нравится.
Точка — как раз из таких. Здесь главное — результат, а не география. Ты сам выбираешь, где тебе комфортно: дома, в классном офисе или в другом часовом поясе.
В финтех-компании Точка работает 1300 IT-специалистов — разработчиков, продактов, дата-сайентистов и дизайнеров. Они создают IT-продукты, которым доверяют 700 000 предпринимателей. Здесь ценят инициативу, самостоятельность и продуманность решений.
Хочешь жить по своим правилам и при этом делать классные вещи вместе с командой?
Переходи по ссылке — там подробно расписано, как в Точке работают и кого сейчас ищут. Возможно, это именно твой путь.
Это #партнёрский пост
18 954
Апгрейд Win-установочника Python
Разработчики языка оптимизируют
процесса установки Python на Windows с помощью т.н. PyManager. Вот его ключевые:
— Единый инструмент установки. Ранее существовало несколько способов установки Python на Windows: традиционный установщик
.exe, пакет в Microsoft Store и NuGet-пакеты. PyManager объединяет их в один инструмент, упрощая процесс установки и управления версиями Python.
— Управление несколькими версиями
PyManager позволяет устанавливать и управлять несколькими версиями Python одновременно, включая возможность установки конкретных версий и архитектур (например, py install 3.11.4 --arch=arm64). Это особенно полезно для тестировщиков.
PEP-773
#факт
@zen_of_python18 954
Тестирование на Python для продвинутых: кейсы, инструменты, ошибки
22 мая в 20:00 — вебинар для тех, кто хочет вывести тестирование на новый уровень.
На вебинаре вы узнаете:
— как тестировать async-код, базы данных и работу с файлами
— частые ошибки: избыточные моки, хрупкие тесты и антипаттерны
— инструменты pro-уровня: pytest, tox, coverage и др.
— как ускорить прогон без потери качества
— реальные кейсы и подходы из продакшена
Подходит для опытных Python-разработчиков, лидов, архитекторов и всех, кто пишет тесты, но хочет делать это лучше, быстрее и стабильнее. Вебинар проходит в преддверии старта курса «Python Developer. Professional». Участникам — скидка на обучение!
Участие бесплатное
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
18 954
GlyphX | Старший брат Matplotlib
Альтернатива общепринятому инструменту визуализации, glyphx предлагает:
— SVG-рендеринг;
— интерактивность по умолчанию (как у plotly);
— палитры с темными темами и для людей с особенностями зрения.
Таргетировано на научные работы, где важна глубокая кастомизация и редкие типы диаграмм.
#инструмент
@zen_of_python
