اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
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📈 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 19 270 مشترک است و جایگاه 6 995 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 35 071 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 19 270 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 12 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 30 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -11 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 12.38% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.03% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 385 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 970 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 8 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 13 ژوئن, 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.
19 270
مشترکین
-1124 ساعت
+17 روز
+3030 روز
آرشیو پست ها
19 260
Инженер команды SQL в AvitoTech в рамках проекта avito.code подготовил серию роликов про PostgreSQL и DBA
В первой части эксперт рассказывает о инициализации реплик без прямого использования pg_basebackup. Она уже доступна на канале AvitoTech.
Смотрите, ставьте пальцы вверх и стройте отказоустойчивую инфраструктуру: https://tprg.ru/uBnI
Реклама ООО «Авито Тех»
19 260
Задача о животных Ноя
Как и в библейские времена, нам нужно доставлять животных в ковчег парами. Мы заинтересованы только в том, чтобы получить по одной паре каждого животного, и не заинтересованы в животных, которых меньше двух… в конце концов, им нужно спариваться, чтобы заново заселить планету!
Вам будет предоставлен список животных, в котором нужно проверить, каких животных по двое, а затем вернуть словарь, содержащий название животного и их четное количество:
>>> two_by_two(['goat', 'goat', 'rabbit', 'rabbit', 'rabbit', 'duck', 'horse', 'horse', 'swan'])
... {'goat': 2, 'horse': 2, 'rabbit': 2}
Если список животных пуст, нужно вернуть False:
>>> two_by_two([])
... False
Если у животного нет пары, нужно вернуть пустой словарь:
>>> two_by_two(['goat'])
...{}
Ждем ваши решения в комментариях.
#задача19 260
functime для построения прогнозирования временных рядов
Утилита принимает многостолбцовые датафреймы, «дружит» с OpenAI и поддерживает метрики MASE, SMAPE и другие:
import polars as pl
import functime.llm
y = pl.read_parquet("../data/commodities.parquet")
context = "Этот датасет содержит данные о стоимости товаров за период 1980 - 2022."
Анализируем тренд и сезонность двух товаров:
analysis = y_pred.llm.analyze(
context=dataset_context,
basket=["Aluminum", "Banana, Europe"]
)
print("Analysis:\n", analysis)
Сравним группы товаров:
basket_a = ["Aluminum", "Banana, Europe"]
basket_b = ["Chicken", "Cocoa"]
comparison = y_pred.llm.compare(
basket=basket_a,
other_basket=basket_b
)
print("Comparison:\n", comparison)
Репозиторий на GitHub
#библиотека19 260
PyDork для сбора результатов из поисковиков
Утилита позволяет автоматизировать сбор поисковых результатов для Google, Bing, DuckDuckGo, Baidu и Yahoo Japan:
>>> pydork search -n 10 -t google -- 'super mario'
... Google: Text Search: super mario
... Google: Finally got 10 links.
... [GoogleSearch]: https://www.nintendo.co.jp/character/mario/
... [GoogleSearch]: https://www.nintendo.co.jp/software/smb1/index.html
... [GoogleSearch]: https://www.nintendo.co.jp/switch/adala/index.html
Репозиторий на GitHub
#библиотека19 260
drf_yasg: автоматическая документация API для Django
Начиная с Django 2.2, Django Rest Framework 3.10 и Python 3.6 вы можете автоматически генерировать документацию API Django REST Framework.
Репозиторий на GitHub
#django
19 260
PandaSQL, чтобы обращаться к датафрейму на SQL
Инструмент позволяет использовать язык запросов SQL для обработки табличных данных pandas:
Вместо
customers[customers["age"] <= 25]
Теперь можно фильтровать датафрейм так:
import pandasql as ps
sql_query = '''SELECT * FROM customers WHERE "age" <= 25'''
ps.sqldf(sql_query)
#библиотека19 260
Пятничный Win Share
Что интересного получилось у вас в Python и IT в целом за прошедшую неделю? Поделитесь в комментариях.
#winshare
19 260
Книга «Django 3 на примерах» (2020)
Автор: Антонио Меле
Следуя за автором, вы создадите несколько проектов на базе фреймворка и познакомитесь с возможностями Django 3.
Репозиторий книги
#django
19 260
Умение работать с FastAPI является важным навыком для Python разработчиков, занимающихся веб разработкой
Этот фреймворк позволяет быстро разрабатывать надежные и эффективные веб-сервисы с автоматической генерацией документации, поддержкой асинхронной работы и встроенной валидацией данных, что упрощает процесс разработки и обеспечивает высокую производительность веб-приложений на Python.
Начните знакомство с этим инструментом с открытого урока «Создание веб-приложения на FastAPI» от OTUS. Преподаватель Сурен Хоренян — опытный Python-разработчик из МТС ИИ. Занятие пройдёт 28 сентября в 20:00 мск в рамках онлайн-курса «Web разработчик на Python».
На открытом уроке рассмотрят структуру проекта, аннотации типов, валидацию данных, инъекцию зависимостей при создании веб-приложения на FastAPI.
Занятие будет полезно тем, кто хочет познакомиться с фреймворком и посмотреть на валидацию данных при помощи аннотаций типов
Пройдите вступительный тест для регистрации и ставьте событие в календарь, чтобы не пропустить.
Реклама ООО «Отус онлайн-образование» ОГРН 1177746618576
19 260
PyAutoGUI для снимков экрана
import pyautogui
screen = pyautogui.screenshot()
screen.save("my_image.png")
Скриншот всего экрана ляжет в текущий рабочий каталог, но путь можно изменить. Помимо этого инструмент поддерживает симуляцию нажатия клавиш, набора текста в поле ввода и проч.
Репозиторий на GitHub
#библиотека19 260
Типы копирования в Python
Лаконичная статья, рассказывающая о типах копирования (поверхностном и глубоком). С её помощью вы познакомитесь с разницей в поведении составляющих копируемого объекта, а также с поведением
copy() / deepcopy().
#факты19 260
whois для домена на Python
Библиотека позволяет выводить те же сведения о сайте, что и одноимённый сервис.
>>> import whois
>>> domain = whois.query('google.com')
>>> print(domain.__dict__)
... {
... 'expiration_date': datetime.datetime(2020, 9, 14, ... 0, 0),
... 'last_updated': datetime.datetime(2011, 7, 20, 0, 0),
... 'registrar': 'MARKMONITOR INC.',
... 'name': 'google.com',
... 'creation_date': datetime.datetime(1997, 9, 15, 0, 0)
... }
>>> print(domain.expiration_date)
... 2024-09-14 00:00:00
Репозиторий на GitHub
#библиотека19 260
Unicaps: API для решения CAPTCHA
Инструмент поддерживает несколько десятков видов капчи и асинхронность:
>>> from unicaps import CaptchaSolver, CaptchaSolvingService
>>> solver = CaptchaSolver(CaptchaSolvingService.TWOCAPTCHA, api_key="<API_KEY>")
>>> solved = solver.solve_image_captcha(open("captcha.jpg", "rb"), is_phrase=False, is_case_sensitive=True)
>>> solved.solution.text
... 'w93Bx'
>>> solved.report_good()
... True
Репозиторий на GitHub
#библиотека19 260
GIL: зачем он нужен и как с ним жить
Тимлид Evrone Григорий Петров очень доступно знакомит с Глобальной блокировкой интерпретатора в своей 35-минутной лекции. С помощью видео можно узнать на доступном языке:
— как засыпают и просыпаются потоки;
— от чего защищает GIL;
— как GIL работает изнутри.
#GIL
19 260
19 260
Задача о вычурном регистре
Напишите функцию, которая принимает строку и возвращает её же, причём все чётные символы в каждом слове записаны в верхнем регистре, а нечётные — в нижнем.
Пример:
"Строка" => "СтРоКа"
Первый символ слова имеет нулевой индекс и является чётным, поэтому он должен быть в верхнем регистре. Вам предстоит начинать отсчёт заново для каждого слова.
Переданная строка будет состоять только из букв алфавита и пробелов. Пробелы будут присутствовать только в том случае, если слов несколько. Слова будут разделены одним пробелом.
#задача19 260
FreezeGun: заморозка времени для тестов
С помощью библиотеки freezegun можно «заморозить» время до определённой точки, обеспечив точную проверку тестируемых функций.
Репозиторий на GitHub
#библиотека
19 260
tqdm для прогресс-баров на Python
Если вы создаёте свою библиотеку или автоматизируете процессы с помощью bash-скриптов, отобразить ход исполнения запущенных команд можно с помощью tqdm.
Репозиторий на GitHub
#библиотека
19 260
atexit для завершающей логики
Хэндлер позволяет исполнять хуки при закрытии программы. Это подойдёт:
— для завершения ожидающих процессов;
— для отправки ожидающих сообщений в логи;
— для сохранения истории интерпретатора.
В примере ниже создаётся счётчик падений программы:
try:
with open('counterfile') as infile:
_count = int(infile.read())
except FileNotFoundError:
_count = 0
def incrcounter(n):
global _count
_count = _count + n
def savecounter():
with open('counterfile', 'w') as outfile:
outfile.write('%d' % _count)
import atexit
atexit.register(savecounter)
#факты19 260
Gooey: из CLI-приложения в GUI
Gooey превратит вашу консольную программу в полноценное графическое приложение всего одной строкой кода.
Ссылка на репозиторий
#библиотека
