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
Словари в Python: 12 задач для начинающих с решениями
Словари в Python удобно использовать для решения задач, связанных с хранением и обработкой данных о свойствах объекта, сопоставлением данных, подсчетом и так далее. В определённом случае словарь может даже заменить условные конструкции
if – elif – else.
Предлагаем вам попробовать 12 задач, где пригодятся знания работы со словарями. А если возникнут сложности, то там же вы найдёте решения для этих задач:
https://proglib.io/p/slovari-v-python-12-zadach-dlya-nachinayushchih-s-resheniyami-2022-01-2818 683
Рисуем множество Мандельброта в Python
Очередная идея забавного проекта, где вы сможете нарисовать собственный фрактальный рисунок, а именно множество Мандельброта. Для этого предлагается использовать библиотеки Python Matplotlib и Pillow.
Все подробности и руководство тут:
https://realpython.com/mandelbrot-set-python/
18 683
Всё, что нужно знать об аннотации типов за 5 минут
Аннотация типов появилась ещё в Python 3.5 и сейчас является основным способом обозначить тип переменной или функции. Здесь вы научитесь самостоятельно использовать аннотацию и изучите её синтаксис:
https://proglib.io/p/annotacii-tipov-v-python-vse-chto-nuzhno-znat-za-5-minut-2022-01-30
18 683
Что делать, если в вашем Python-проекте нужно динамически создавать скриншоты веб-страниц
Для этих целей есть отличный API, который позволяет делать скриншоты как всей страницы, так и по частям. И что самое удобное, сохранять их можно в PDF, WebP, JPG и PNG. А качество изображений можно настраивать.
Screenshot API поддерживает не только Python, но и Node.JS, PHP, Go, Java и Ruby: https://www.screenshotapi.net
Сохраните себе, чтобы не потерять.
#веб
18 683
Веб-страница — канал, где каждый день вы получаете интересный и полезный контент, который понравится всем, кто занимается веб-разработкой.
Подписывайтесь: @tproger_web
18 683
Нейросети, вообще очень интересная и обширная тема. И Python не был тем языком, который мы так любим, не будь большая часть нейронок написана на нём.
Кстати, восстановление качества изображений с помощью Swin Transformer — как раз-таки отличный повод минимально поупражняться в программировании, поподключать чужие репозитории. А заодно, пусть и по верхам, но разобраться в принципах работы сверточных нейронных сетей и сетей-трансформеров, сделав собственный апскейлер изображений.
Здесь можно посмотреть видео с субтитрами:
https://www.youtube.com/watch?v=GFm3RfrtDoU
А здесь — взять код и почитать инструкции:
https://github.com/JingyunLiang/SwinIR
#ml #видео
18 683
Как заставить код на Python писать код на Python
ИИ всё чаще грозится отнять работу у программистов. Так, на днях, например, стало известно, что нейросеть AlphaCode от DeepMind уже справляется с задачками на CodeForces на уровне «среднего программиста».
И хотя пока рано всерьёз говорить о будущем, в котором программистов полноценно заменит ИИ. Можно с уверенностью сказать, что даже тогда будут востребованы программисты, которые этот ИИ смогут создавать.
Так давайте учиться делать это прямо сейчас. Вот вам отличная статья на Medium, в которой разобрали, как получить доступ к OpenAI Codex API. И вполне сносно генерировать код Python из естественного языка: https://python.plainenglish.io/generate-python-code-with-openai-codex-api-9617f8acd7bd
Видеогайд к статье прилагается: https://www.youtube.com/watch?v=MX2Thh5fHPo
#видео #ml
18 683
Old but gold: курс по Python 3 от Тимофея Хирьянова из МФТИ
Курс поможет научиться создавать графические приложения, сразу используя при этом Git и принципы качественного кода. Сначала может показаться, что курс нудноват, но это только на первый взгляд. Почти полмиллиона просмотров курса и тысячи благодарственных комментов — тому доказательство.
Первая лекция — в посте. А остальные 13 лекций курса собраны в этом плейлисте: https://www.youtube.com/playlist?list=PLRDzFCPr95fLuusPXwvOPgXzBL3ZTzybY
#видео #курс
18 683
Тут на roadmap.sh обновили дорожную карту по Python на 2022 год
Новичкам она будет полезна для уверенного старта, а опытным разработчикам подскажет, куда развиваться дальше.
Кстати, у ребят есть обалденный репозиторий с другими дорожными картами с более чем 185 тысячами звёзд. Там есть роадмапы по бэкенду, фронтенду и ещё 8 направлениям. Сам репозиторий регулярно обновляется, а скоро обещают завезти ещё и дорожные карты по AWS и QA.
Если ещё не сохранили себе, рекомендуем: https://github.com/kamranahmedse/developer-roadmap
18 683
Все Telegram-каналы от Tproger теперь собраны в одном месте: @tproger_channels
Каналы по конкретным направлениям разработки, подборки полезных ресурсов, канал для начинающих, новости, мемы — всего около двух десятков каналов разного формата. Точно найдёте что-нибудь для себя.
18 683
Проблема с повторяющимися изменяемыми константами
Переменные в Python — это только имена базовых объектов. Указание другого имени на ту же переменную не создает копию. В контексте Django можно активировать только один файл настроек для каждого процесса, поэтому, если вы активировали один, значения второго (обычно) не понадобятся. Но это может быть проблемой, если вам когда-нибудь понадобится использовать оба модуля, например, при отладке или тестировании.
Как решить эту проблему можно узнать в этой статье:
https://adamj.eu/tech/2022/01/20/a-problem-with-duplicated-mutable-constants/
18 683
Опрос разработчиков Django 2021
В августе 2021 года более 7000 пользователей и энтузиастов Django из почти 140 стран и регионов приняли участие в ежегодном опросе, чтобы помочь лучше понять текущее состояние фреймворка и окружающей его экосистемы. Теперь JetBrains делятся результатами опроса со всеми.
Ознакомиться можно тут:
https://lp.jetbrains.com/django-developer-survey-2021-486/
#django
18 683
5 грязных трюков в соревновательном Data Science, о которых тебе не расскажут в приличном обществе
Такому вас точно не научат в школе или универе, на курсах вам тоже вряд ли дадут памятку по использованию грязных приёмчиков. Но тем не менее, эти хитрости и уловки лучше знать. Даже не для личного использования, но для возможности выявить нечестного оппонента.
Если интересно, как можно сжульничать на соревновании по Data Science, то переходите по ссылке и скорее читайте статью:
https://habr.com/ru/post/600067/
#datascience
18 683
Введение в Pydbantic — решение для проверки и хранения данных
Pydbantic предоставляет единую абстракцию для моделей баз данных и базовых моделей Pydantic, которые мы используем в FastAPI. Pydbantic хранит существующие схемы БД и моделей в виде метаданных вместе с таблицами данных, что даёт возможность проверять и обнаруживать изменения модели во время выполнения, а затем переносить данные для соответствия новому определению моделей.
Зачем это нужно и как этим пользоваться рассказывает автор библиотеки:
https://itnext.io/an-introduction-to-pydbantic-a-single-model-solution-to-data-verification-storage-254cfe9e757f
18 683
Как убрать поддержку Python 3.6 из ваших пакетов
Python 3.6 ушёл на покой, но продолжает оставаться в сердцах и коде многих пакетов для Python. Если ваш пакет всё также поддерживает Python 3.6, но вы хотите убрать лишний код в угоду более современный версиям языка, то Адам Джонсон в своём блоге рассказал с чем он столкнулся при выполнении аналогичной задачи:
https://adamj.eu/tech/2022/01/11/removing-python-3.6-support-from-my-packages/
18 683
Вероятностный язык программирования в 70 строках Python
Вероятностные языки программирования (PPL) — это предметно-ориентированные языки, которые описывают вероятностные модели и механизмы, позволяющие сделать вывод в этих моделях. Реализовать такой язык можно и с помощью Python.
О том, как это сделать и зачем, читайте здесь:
https://tprg.ru/05NR
