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 18 685 مشترک است و جایگاه 6 986 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 35 144 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 18 685 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 04 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -115 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -3 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.88% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 4.30% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 285 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 804 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 1 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 05 نوامبر, 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.
18 685
مشترکین
-324 ساعت
-337 روز
-11530 روز
آرشیو پست ها
18 683
Сниппеты Python для начинающих
Подборка полезных сниппетов для начинающих разработчиков, которые помогут быстрее познакомиться с удачными решениями распаковки кортежей, нахождения случайного числа и много другого.
Подробнее:
https://tprg.ru/9LzC
18 683
Мечтаете стать тимлидом и начать руководить командой?
Если вы всегда хотели им стать, но не знали с чего начать, то пора вам узнать о курсе «Тимлид:101» — программе в живом онлайн-формате: с практическими заданиями, пожизненным доступом к материалам и бесплатным участием.
Уже 23 ноября стартует Boot Camp от «Стратоплан» — тренировочный лагерь, погружение в специальность без риска для вашей текущей работы или проекта.
Если вы хотите понять каково же быть тимлидом, хватает ли вам для этого экспертизы и с какими сложностями специалист сталкивается, то обязательно присоединяйтесь: https://tprg.ru/RC3B
Это #партнёрский пост
18 683
Flask и React — от нуля до Full Stack проекта
В этой статье вы узнаете, как использовать Flask и React для создания full stack приложений, которые легко масштабируются, а также увидите множество наглядных примеров:
https://tprg.ru/wVDz
#фронтенд #flask
18 683
Что на самом деле означает глобальный оператор в Python
Вы знаете для чего нужен оператор
global? Если не знаете или не уверены, то эта статья поможет вам разобраться:
https://tprg.ru/Q92a18 683
Как Python применяется в нефтехимии
В новом выпуске Moscow Python Podcast авторы пообщались со старшим владельцем продукта компании Сибур Диджитал Вадимом Щемелининым о Индустрии 4.0, видеоаналитике в нефтехимии и о многом другом.
Послушать или посмотреть можно тут:
https://tprg.ru/rnXL
#видео
18 683
Seaborn — отличная data science библиотека для визуализации на Python
В этом видео вы узнаете, как создавать различные графики c помощью seaborn и в чём преимущества этой библиотеки по сравнению с тем же matplotlib.
https://tprg.ru/P8FV
#видео #datascience
18 683
Библиотека torchaudio
torchaudio — это аудиобиблиотека для PyTorch. Её цель — применить PyTorch к области аудио. Поддерживая PyTorch, torchaudio следует той же философии обеспечения сильного ускорения графического процессора, фокусируясь на обучаемых функциях через систему автограда и имея согласованный стиль. Это в первую очередь библиотека машинного обучения, а не общая библиотека обработки сигналов.
Подробнее:
https://github.com/pytorch/audio
#библиотека #ml #pytorch
18 683
Отладка приложения Flask в Docker с помощью PyCharm
Небольшая пошаговая инструкция со скриншотами без лишних слов:
https://tprg.ru/WNcY
#flask #docker #pycharm
18 683
Обучение с подкреплением на Python
Обучение с подкреплением молодая и бурно растущая дисциплина. Это обстоятельство привело к тому, что информации об этом мало на английском и почти нет на русском языке. Особенно, если дело касается объектно-ориентированного подхода.
Предлагаем вам представить задачу, в которой нано робот с антибиотиком должен подобраться к скоплению патогенных бактерий для их уничтожения. А теперь посмотрите, как её можно решить:
https://tprg.ru/1yDz
18 683
Бот для Instagram на Python
В этой статье вы узнаете, как написать бот для Instagram на Python, с применением Instagram API и опенсорс-модуля InstaPy:
https://tprg.ru/rwQm
18 683
Хинт для программистов: у Tproger есть 4 канала, где можно получать отборную инфу по конкретной теме.
Каждый найдёт что-нибудь для себя:
— мобильная разработка: @mobi_dev
— веб-разработка: @tproger_web
— основы программирования: @prog_point
— разработка на Java: @a_cup_of_java
18 683
Pip vs Conda: подробное сравнение двух систем упаковки Python
Если вы используете Python в Data Science или компьютерных вычислениях, то заметите, что Python имеет две разные системы упаковки: pip и Conda. Неужели pip недостаточно? Разобрались в этой статье:
https://tprg.ru/povW
18 683
12 актуальных идей для портфолио Python
Персональные проекты говорят сами за себя громче, чем любые престижные сертификаты, поэтому в этом руководстве обсудили идеи проектов на Python для вашего резюме. Каждая идея относится к отдельной области применения Python:
https://tprg.ru/EMZ2
18 683
Как сделать успешный стартап?
Решать понятную проблему, реальную боль. Например выходец из Lyft, который сократил Cloud-расходы компании на 40%, создал Cloudthread — инструмент для экономичного масштабирования мощностей. Уже на ранней стадии он привлёк больше 2 млн $ от представителей топ-менеджмента разных компаний: CTO и ответственных за Cloud.
Работать с профессионалами, специалистами. Команда и её интеллектуальный ресурс — самое ценное, что есть у стартапа.
Не работать с незнакомцами. Собирать вокруг себя людей с похожими ценностями, которые поддержат тебя даже в проблемах, выходящих за рамки бизнеса.
Быть помешанным на продукте. Если продукт классный, вы им «горите» и понимаете его ценность — не важно, какой у вас бэкграунд. Не обязательно рождаться в богатой семье и учиться в «лиге плюща».
Понимать, какой у продукта рынок. Он может и не существовать прямо сейчас, но тогда нужно быть уверенным, что через несколько лет продукт будет актуальным и люди будут им пользоваться.
Эти советы сформировались в новом выпуске подкаста YaTalks — в этот раз поговорили про старт, инвестиции и ошибки в IT-стартапах.
Гости подкаста
— Глеб Чувпило, предприниматель, основатель и управляющий партнёр венчурного фонда Thundermark Capital
— Нодари Кезуа, венчурный инвестор, сооснователь и партнёр фонда Peak State Ventures
— Наталия Шагарина, сооснователь сервиса «Едадил»
Чем отличаются инвесторы и как их привлечь? Как уберечь себя от потери денег и сооснователей? Какие бывают грабли и как на них не наступить?
Смотрим: https://youtu.be/_v1wZuKpVHE
Это #партнёрский пост
18 683
Создание кластера Kubernetes в DigitalOcean с помощью Python и Fabric
И снова давайте поговорим о кластеризации. Существует множество способов и инструментов, с помощью которых это можно сделать, но в этой статье рассмотрели вариант с библиотекой Fabric для Python.
Подробнее:
https://tprg.ru/bygq
#kubernetes
18 683
Главный секрет операторов match/case в Python
Многие ждали появление операторов match/case в Python. Но столкнувшись с ним впервые, некоторые python-разработчики могут растеряться, ведь его синтаксис несколько отличается от привычного кода на Python.
В чём именно особенность этих операторов — читайте в статье:
https://tprg.ru/L61X
18 683
Бесплатный курс по Big Data и Data Science
Этот курс поможет углубить знания в области больших данных и машинного обучения, а также изучить применение Data Science на примерах практики передовых компаний. Курс подойдёт тем, кто уже немного знаком с Data Science и хочет продолжить обучение.
Подробнее:
https://tprg.ru/fD5C
#datascience
