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 19 257 مشترک است و جایگاه 7 000 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 35 047 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 19 257 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 13 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 23 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -9 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 12.10% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.04% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 331 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 970 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 9 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 14 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.
19 257
مشترکین
-924 ساعت
-307 روز
+2330 روز
آرشیو پست ها
19 255
Кстати, про литкод: определяем ваш уровень решения LeetCode задач от 1 до 5
Недавно я уже писал про интересную статью, в которой рассмотрели решение одной из лсожных задач с платформы. Напомню, что LeetCode — это своего рода тренажёр по всяким заковыристым алгоритмическим задачам для подготовки к техническим собеседованиям.
И вот ещё более интересная статья про реальный опыт с LeetCode и (внимание!) подготовке к интервью в FAANG подобные компании путём разбиения её на уровни.
Цифры местами грубые, утверждения субъективные, но очень советую к прочтению, если интересуетесь темой: https://habr.com/ru/post/713498/
#задачи
19 255
Больше ботов богу ботов: создаём бота, использующего Яндекс.Диск
В этом гайде вы узнаете, как создать Telegram-бота на Python с помощью библиотеки aiogram. Вы подробно рассмотрите процесс создания бота, начиная от регистрации в Telegram, заканчивая разбором программного кода:
https://habr.com/ru/post/720130/
#бот #telegram
19 255
SM Lab устраивает One Day Offer для Middle/Senior дата-инженеров
One Day Offer от SM Lab — это отличная возможность пройти все этапы отбора и получить оффер от SM Lab всего за один день. Также будут рады коллегам из смежных областей.
Стек: Vanilla Hadoop, Kafka, Spark, Airflow, ClickHouse, Jira, Confluence, GitLab.
Примеры задач:
— реализация ETL в Hadoop (с помощью Airflow);
— работа с различными источниками данных: Oracle, MS SQL, API личных кабинетов, микросервисы;
— батч и стримы с помощью PySpark и Kafka;
— подготовка витрин для анализа (Hive + Spark+ SQL)
Станьте частью команды Sportmaster Lab — успейте отправить форму до 23 марта: https://tprg.ru/vs5S
Реклама ООО «Спортмастер» LjN8JuNFS
19 255
VS Code, python, контейнеры — как обуздать эту триаду и разрабатывать внутри контейнера
Наверняка, у каждого был такой момент, когда понимаешь, что простенького редактора или родной среды программирования Python недостаточно и хочется начать программировать по-взрослому.
Но оказывается, что навороченные редакторы кода ещё и настроить правильно нужно. А чтобы полностью настроить среду под себя, иногда уходит очень приличное количество времени.
Это небольшой туториал о настройке VS Code для работы с Python. Просто, по делу, а если планируете работать с контейнерами, то вам отдельно повезло: https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/717110/
#vscode
19 255
Представляете, сколько получают IT-шники? Причём даже те, кто вообще не умеют программировать и за всю жизнь ни строчки кода не написали
Средняя зп в IT — 140 тыс. (по данным hh.ru). Новички получают от 70 тыс. При этом имеют кучу льгот, удалёнку и свободный график.
Сейчас IT-компании готовы брать даже совсем зелёных новичков, без дипломов и опыта работы. И таким новичком можете стать вы.
Запишитесь на бесплатный марафон, чтобы узнать как попасть в крупную IT-компанию, пообщаться с профессионалами об их опыте и разобраться в том, какая именно профессия вам подходит: https://tprg.ru/2t7r
Реклама ОАНО ДПО «Скаэнг»
19 255
Отгадай слово: как создать игру с элементами машинного обучения и выйти в ноль за 2 месяца
Интересная история, как ребята разработали игру, в которую за два месяца сыграли уже более 107 тысяч уникальных пользователей.
Такие истории на самом деле хороши тем, что там нет успешного успеха и всех этих «мы бросили универ и полгода разрабатывали синхрофазо2048 в гараже». Просто ребята сели, собрали игру на Python, потратились на серваки, набили шишек и в итоге получили очень хороший опыт. И хотя бы затраты на сервак окупили.
Как разрабатывали, как монетезировали и как во всём этом прижился ИИ — можно почитать в статье: https://habr.com/ru/company/aitalenthub/blog/718064/
#ml
19 255
Что вы делали на этой неделе? Пост хвастовства за 27 февраля — 3 марта
Не важно, разработчик вы или тестировщик, деврел или эйчар. Расскажите, какие задачи вы героически решили, и делитесь успехами. Кидайте всё, чем хочется похвастаться: текст, скриншоты кода и даже ссылочки на видео:
https://tproger.ru/articles/chto-vy-delali-na-jetoj-nedele-post-hvastovstva-za-27-fevralja-3-marta/
#обсуждение
19 255
5 лучших ресурсов для изучения Python: часть 2
Недавно я уже постил подборочку из 5 годных источников, которые помогают прокачаться в Python.
Пост собрал почти 300 репостов, а это много. Поэтому делюсь ещё пятёркой тоже вполне себе крутых источников для изучения Python (кроме этого канала, конечно 😎). Тут уже даже и бесплатные книги есть.
Сохраняйте себе и учитесь на здоровье:
1. Python.org
Шутки шутками, мемы мемами, а лучший источник для изучения любого языка — это его документация. На Python.org есть куча ссылок, материалов и ресурсов по работе языком. А ещё — отличное руководство для начинающих, которое проведет вас по основам языка.
2. Электронная книга «Learn Python the Hard Way»
Бесплатную книгу «Learn Python the Hard Way» можно читать онлайн на любых устройствах, в т.ч. и мобильных. Не знаю, откуда данные, но несколько раз видел утверждение, что её читают минимум 1,5 млн людей. Если правда, считаю, достойно.
3. LearnPython.org
Это — платформа с интерактивными руководствами, с которыми можно попрактиковаться прямо в браузере. Идеально для новичков.
4. Серия книг «Invent with Python»
В основе серии лежит идея «наслаждаться процессом его изучения». Каждое руководство, совет и урок освещают подход к решению какой-то определенной задачи.
Онлайн-версии доступны бесплатно.
5. Электронная книга «Dive into Python 3»
Это — онлайн-книга, в которой объясняются отличия третьей версии языка Python от второй. Тема уже более узкая, но зато книгу тоже можно скачать бесплатно.
#подборка
19 255
Хорошая новость для Python-разработчиков: «Честный знак» проведёт первый онлайн-хакатон с призовым фондом 900 000 рублей
«Честный знак» — это система маркировки и прослеживания продукции, которая борется с контрафактом и некачественными лекарствами, техникой и другими товарами. Например, специальный QR-код на молоке, который сканируют на кассе, — и есть «Честный знак».
На хакатоне у вас будет возможность создать свой продукт для эффективного управления товарными запасами, дистрибуцией и продажами бизнеса. А также продукт для прогноза показателей производства/продаж.
Когда: 24-26 марта, заявки принимают до 14 марта
Узнайте подробнее и оставляйте заявку на участие: https://tprg.ru/ThyE
Реклама ООО «Оператор-ЦРПТ» LjN8KE9hJ
19 255
Как учить Python с нуля с удовольствием: пишем своего чат-бота
Python — подходящий язык программирования для старта. Но многие новички учат его неправильно: почти все онлайн-курсы, тренажёры, книги и видео предлагают начинать учить Python с каких-то странных задач, вроде: «Давайте решим вот эту математическую задачку» или «Давайте напишем рекурсивный поиск чисел Фибоначчи».
Автор этой статьи Илья Осипов втянулся в программирование, когда писал чат-бота для своего вуза. Расписание на сайте было неудобным и он решил написать чат-бота, который будет присылать расписание занятий в более удобном виде. И через годчат-ботом пользовалось уже 4 тысячи пользователей.
В статье Илья предлагает начать изучение с решения реальных проблем и написать своего полезного чат-бота: https://tproger.ru/articles/kak-uchit-python-s-nulya-s-udovol-stviem-piwem-svoego-chat-bota/
#начинающим #telegram
19 255
Дайджест Python #4: версия 3.12 и свой GPT за 60 строк кода
Собрали дайджест из лучших материалов по Python. Как написать свою GPT-модель всего за 60 строк кода, что нового в Python в версии 3.12 и как повлиять на работу коммунальных служб с помощью машинного обучения — читайте в статье:
https://tproger.ru/articles/dajdzhest-python-4-versija-3-12-i-svoj-gpt-za-60-strok-koda/
#дайджест
19 255
Самые популярные вопросы на собеседовании: «Объясните функцию range»
Range генерирует список целых чисел. Её можно использовать тремя способами. Функция принимает от одного до трёх аргументов.
range(stop) — генерирует целые числа от 0 до целого числа stop:
[i for i in range(10)]
#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
range(start, stop) — генерирует целые числа от start до stop:
[i for i in range(2,10)]
#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
range(start, stop, step) — генерирует целые числа от start до stop с интервалами step:
list(range(2,10,2))
#=> [2, 4, 6, 8]
#собеседование19 255
Repost from Python: задачки и вопросы
Объяснение:
Функция
range() может принимать в качестве параметров исключительно int-значения
И так как в примере выше мы подаём ей float-число, на выходе нам выдаётся ошибка19 255
Как придумать надёжный, но запоминающийся пароль?
Можете взять несколько слов и объединить их в последовательность, напоминающую сюжет. Затем отформатировать и добавить специальные символы.
А можете просто написать Telegram-бота, который будет генерировать такие пароли для вас прямо в мессенджере. В статье вместе с @Selectel рассказали, как это сделать: https://tprg.ru/rSzN
Реклама ООО «Селектел»
19 255
Самые популярные вопросы на собеседовании: «Как перевести строку в верхний/нижний регистр?»
Это очень простой вопрос, но и на них иногда «спотыкаются», особенно новички. Для ответа на этот вопрос можно использовать строковые методы
upper() и lower():
small_word = 'potatocake'
big_word = 'FISHCAKE'
small_word.upper()
#=> 'POTATOCAKE'
big_word.lower()
#=> 'fishcake'
#собеседование19 255
Пишем GPT в 60 строк NumPy — часть 2
Оказалось, что только кинул предыдущий пост в отложку, как через несколько часов вышла вторая (и финальная) часть статьи. Что ж, увидел, исправляюсь, делюсь с вами: https://habr.com/ru/post/717644/
В этой части автор уже вплотную подходит к тому этапу масштабирования. Когда требуется куча труда разработчиков и денег, а фреймворки обучения могут становиться абсурдно долгими и сложными. Так что если ваш путь лежит как раз в такие команды, это хорошая база для старта.
#ml
19 255
Пишем GPT в 60 строк NumPy — часть 1
Если уже тестировали популярные модельки нейросетей через API или даже просто когда-то что-то где-то слышали и хотите копнуть глубже, в этой статье автор рассказал, как написать GPT всего в 60 строках numpy с нуля: https://habr.com/ru/post/716902/
Для понимания статьи достаточно базово разбираться в Python, NumPy и обладать небольшим опытом в обучении нейросетей. В реализации отсутствует большая часть функциональности, чтобы максимально её упростить. В общем, enjoy.
Вообще, понимание архитектуры GPT — всего лишь небольшая часть более масштабной темы больших языковых моделей, но жизненно важная для разработчиков нейросетей. GPT оказалась первой архитектурой, у которой есть удобные свойства масштабирования, высокой параллелизации на GPU и качественного моделирования последовательностей. Ну и самое приятное, что исходники выложены на гитхабе: github.com/jaymody/picoGPT.
#ml
