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 18 952 مشترک است و جایگاه 6 776 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 34 764 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 18 952 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 29 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -149 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -2 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 11.26% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 6.22% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 133 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 179 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 30 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.
18 952
مشترکین
-224 ساعت
-237 روز
-14930 روز
آرشیو پست ها
18 952
Как сделать генератор ASCII-графики на Python
Энтузиасты делают ASCII-ремейки «Звездных войн» и ролевые ASCII-игры. Вы тоже можете сделать что-то подобное, когда напишите своё GUI-приложение для конвертации изображений в олдскульную ASCII-графику с помощью Python и библиотеки Pillow.
Как это сделать, рассказали в статье.
#pillow #ascii
18 952
+4
Простыми словами: Паттерн «Фасад»
Фасад — это отличный выбор для уменьшения сложности взаимодействия с внешними системами и улучшения удобства использования часто противоречивых или сложных API. Тем не менее важно не злоупотреблять этим паттерном, чтобы избежать чрезмерной изоляции компонентов или чрезмерной связности вашей системы.
Как вам новое оформление рубрики?
#простымисловами #паттерны
18 952
Как легко создать дипфейк в реальном времени с Python
Для этого нам понадобится утилита Deep-Live-Cam, Python и всего одна фотография для наложения лица.
Работает даже на слабом ПК, установка простая, а инструкция уже лежит в репозитории по ссылке.
#инструменты #ml #deepfake
18 952
Repost from Нейроканал
supervision | Компьютерное зрение проще
Годнейший проект по демократизации Computer Vision под названием Roboflow выпустил свою библиотеку на Python. Теперь раскачивать свои «зрячие» модели можно не только в веб-интерфейсе, но и с помощью API. Прямиком из топов GitHub.
Админ играется с Roboflow в своём пет-проекте. В 2024 году, когда у крупных компаний хватает средств превратить буквально весь интернет в свой датасет, невольно задаёшься вопросом: а сколько данных потребуется твоей модели в условиях даже предобученной «подкапотной» YOLOv8?
Если у вас есть опыт в CV-проектах, напишите, какой объем тренданных потребовался модели для точности выше 80%.
Цена: бесплатно
Репозиторий
@prog_tools
18 952
Шпаргалка по команде Pytest
Материала немного, но он будет полезен как новичкам, так и опытным питонистам. Тут собраны основные опции для команды и расписано их назначение.
#шпаргалка #pytest
18 952
Какой будет результат выполнения кода выше с использованием collections.defaultdict?
18 952
Давайте закрепим тему и решим небольшую викторину.
Варианты ответа ниже 👇
#викторина
18 952
Простыми словами: defaultdict в Python
defaultdict — это подкласс стандартного словаря Python, который предоставляет значение по умолчанию для несуществующих ключей. Это помогает избежать частых ошибок с отсутствующими ключами, которые могут возникнуть при попытке доступа к значению по несуществующему ключу.
Когда вы работаете с обычными словарями, часто приходится проверять, существует ли ключ, прежде чем добавлять или изменять значение. defaultdict делает это автоматически. Он создает запись с новым ключом и значением по умолчанию, если вы обращаетесь к несуществующему ключу.
Рассмотрим простой пример, в котором мы создаем словарь с ключами и списками в качестве значений.
from collections import defaultdict
# Обычный словарь для сравнения
regular_dict = {}
# defaultdict с list в качестве значения по умолчанию
default_dict = defaultdict(list)
# Работа с обычным словарем
key = 'fruits'
if key not in regular_dict:
regular_dict[key] = []
regular_dict[key].append('apple')
# Работа с defaultdict
default_dict[key].append('banana')
print("Обычный словарь:", regular_dict)
# Результат: Обычный словарь: {'fruits': ['apple']}
print("defaultdict:", default_dict)
# Результат: defaultdict(<class 'list'>, {'fruits': ['banana']})defaultdict, указывая, что значением по умолчанию будет список (list). Это значит, что если ключ отсутствует, то для него автоматически создается пустой список.
2. Когда мы добавляем banana в default_dict под ключом fruits, defaultdict автоматически создает новый список для этого ключа, если он ещё не существует, и добавляет в него элемент.
Вы также можете использовать любую возвращаемую функцию для создания значений по умолчанию. Например, использовать int() для создания словаря, где 0 будет значением по умолчанию:
# defaultdict с int в качестве значения по умолчанию
int_default_dict = defaultdict(int)
int_default_dict['count'] += 1 # Прибавляем единицу к несуществующему ключу
print(int_default_dict) # Результат: defaultdict(<class 'int'>, {'count': 1})defaultdict есть ряд преимуществ, которые стоит учитывать:
1. Устраняет необходимость проверки наличия ключа перед манипуляцией над ним.
2. Предотвращает ошибки, связанные с отсутствующими ключами.
3. Позволяет легко определять различные значения по умолчанию для различных типов данных.
Напишите в комментариях, какую тему вам хотелось бы разобрать ещё?
#простымисловами18 952
Инструмент дня: Решатель капчи от Google на Python
Сегодня какой-то день Google получается: сперва курс, который сделали в компании, потом инструмент для решения капчи от них же. Ну что ж, тем лучше.
Ближе к делу! Этот инструмент написан на Python и всё, что он делает — решает капчу от reCAPTCHA. Но не графическую, а аудио. Но в этом утилита сама разберётся, главное её установить и запустить.
Подробности о проекте и инструкция по установке в репозитории.
#инструменты #captcha
18 952
Бесплатный курс по Python от Google
Курсов по Python много, в том числе и бесплатных. Но этот выделяется тем, что его разработала компания Google, которая понимает какие знания требуются для работы, например, у них.
На этом курсе вы изучите основные концепции программирования на Python и то, как специалисты по обработке данных используют Python в своей работе. Вы изучите такие концепции, как объектно-ориентированное программирование, переменные, типы данных, функции, условные операторы, циклы и структуры данных.
Начинаем по ссылке.
#курс
18 952
Создание полного Fast-API сервиса с фронтендом и деплоем за полчаса
Статья для тех, кто устал от теории и хочет получить нужную практику. Вы разработаете полноценный веб-сервис с фронтендом и бэкендом. В проекте используется фреймворк FastApi , сервис WebSim, который сгенерирует для вас фронтенд и библиотеку CurlFetch2Py, которая будет выполнять основную логику приложения.
В итоге у вас получится приложение, которое будет принимать на входе CURL или FETCH строку и будет трансформировать её в Python код. Подробнее в статье:
https://habr.com/ru/companies/amvera/articles/833588/
#webdev #fastapi
18 952
Repost from Метод утёнка
Годнота для поклонников Python — в Steam в раннем доступе вышел симулятор разработки программного обеспечения JOY OF PROGRAMMING
В этой головоломке вам предстоит реализовывать алгоритмы для самых разных задач — навигации робота-пылесоса, взломщиков паролей, LiDARов, машинного зрения и многого другого.
Всё это только с помощью кода на Python. Стоит 650 рублей, но отзывы очень положительные!
#игры
18 952
100 вопросов с собеседований Python. Полный разбор реальных вопросов
Этот обширный набор вопросов охватывает различные аспекты языка программирования Python, включая базовые понятия, структуры данных, ООП, асинхронное программирование, веб-разработку и многое другое.
Изучите этот список, чтобы узнать, к чему быть готовым и как лучше подготовиться к собеседованию по Python.
#видео #советы
18 952
Простыми словами: DottedDict для работы со словарями
DottedDict — это удобный способ работы со словарями в Python, который позволяет обращаться к элементам словаря, используя точечную нотацию. Это делает код более читаемым и удобным, особенно когда у вас есть вложенные словари.
Зачем нужен DottedDict?
Обычные словари в Python требуют использования квадратных скобок для доступа к элементам. Когда у вас много вложенных словарей, это может стать неудобным и трудно читаемым. С DottedDict вы можете использовать точечную нотацию, как в объектах.
Прежде чем использовать DottedDict, его нужно установить. Это можно сделать с помощью pip:
pip install dotted-dictDottedDict.
from dotted_dict import DottedDict
# Создание DottedDict
data = DottedDict({
"user": {
"name": "Alice",
"contact": {
"email": "alice@example.com",
"phone": "123-456-7890"
}
}
})
# Доступ к элементам с использованием точечной нотации
print(data.user.name) # Результат: Alice
print(data.user.contact.email) # Результат: alice@example.comDottedDict и получили доступ к вложенным элементам с использованием точечной нотации.
Вы также можете изменять и добавлять элементы в DottedDict так же просто, как и в обычном словаре.
# Изменение значения
data.user.name = "Bob"
print(data.user.name) # Результат: Bob
# Добавление нового значения
data.user.contact.address = "123 Main St"
print(data.user.contact.address) # Результат: 123 Main St18 952
Популярные алгоритмы машинного обучения на Python
В этой статье в виде ссылок представлены все популярные алгоритмы классического машинного обучения с их подробным теоретическим описанием и немного упрощённой реализацией с нуля на Python, отражающей основную идею.
А если вам этого мало, то в конце каждой темы указаны дополнительные источники для более глубокого ознакомления.
#ml #алгоритмы
18 952
Экскурс в Rust для питонистов
Rust с каждым днём набирает всё большую популярность. Поэтому многие задумываются о переходе на него или хотя бы об изучении его для расширения знаний.
В этом докладе Михаил Грачев рассказал, как Rust выглядит для разработчиков, которые уже хорошо умеют Ruby, Python или JS. Это не «введение в Rust для новичков», это обзор от опытного разработчика для других опытных разработчиков: ключевые отличия, на что стоит обращать внимания и где будет болеть.
#видео #доклад #rust
