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 19 261 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 19 261 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.
19 261
مشترکین
-924 ساعت
-307 روز
+2330 روز
آرشیو پست ها
19 258
Как понять синтаксис лямбда-функций?
Этот вопрос частенько фигурирует среди запросов разработчиков любого грейда. Эта концепция немного сложнее, чем кажется на первый взгляд. Так что предлагаем вам приём для запоминания.
Символ λ отдалённо напоминает молнию, и ассоциации создаются верные: быстрое, краткое событие. Здесь более-менее понятно.
А как же быть с синтаксисом? Там часто творится нечто, что разобрать с наскока непросто. Общие правила таковы:
1. Символом x обозначайте «жертву» определённой операции, например:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)) # Выбираем только четные числа
print(even_numbers) # Вывод: [2, 4]
2. Кропотливо разбирайте, что делает каждая встроенная функция или оператор. Давайте разберём насыщенный пример:
list(map(trace(lambda x: x*2), range(3)))
- range() создаст перечисление от нуля до трех;
- trace() опишет подробно, что вызвана лямбда-функция с числами от range();
- map() применит умножение на 2 к каждому элементу;
– list() превратит результат в список.
На выходе мы получим:
[TRACE] Calling <lambda> with args (0,) and kwargs [TRACE] Calling <lambda> with args (1,) and kwargs {} [TRACE] Calling <lambda> with args (2,) and kwargs {} [0, 2, 4]
Таким образом, на практике у вас появится «лямбда-насмотренность», то есть способность раскладывать сложное действие на простые операции и как бы нанизывать их друг на друга.
#лучшиепрактики19 258
Видели, как у человека буквально подгорает из-за дедлайнов? Тогда посмотрите: сегодня заметили такого перед офисами банков, у метро «Технопарк»
Оказывается, так МТС Банк приглашал на «АЙТИ ПРОЖАРКУ» — свою неформальную барбекю-вечеринку с разбором антикейсов от разработчиков.
Вот топ-3 аргумента её посетить:
1. Офлайн, почти лето, мясо — а ещё печеные яблоки и призы на десерт.
2. Спикеры из Тинькофф, МТС Банка и Сибур Диджитал — и море багов.
3. Приятный нетворкинг — истории провалов забудутся, а хорошие контакты сохранятся.
Мероприятие бесплатное, но мест мало, успевайте зарегистрироваться: https://t.me/mtsfintechjobs/863
Реклама ПАО МТС-Банк LdtCKQNHb
19 258
Как использовать оператор
match по полной?
match case — собрат if-else, но одна из фишек оператора заключается в том, что он поддерживает деконструкцию (destructuring). То есть он может использовать шаблон, чтобы извлекать значения из сложных объектов, таких как кортежи или словари.
Например:
def make_point(point):
match point:
case(x, y):
return Point3D(x, y, 0)
case (x, y, z):
return Point3D(x, y, z)
case _:
raise TypeError("Нет координат")
>>> make_point((1, 2))
Point3D(x=1, x=2, z=0)
>>> make_point((1, 2, 3))
Point3D(x=1, x=2, z=3)
>>> make_point((1, 2, 3, 4))
TypeError: Нет координат
Теперь make_point() способна справиться с неполными данными. Если первый раз она приняла все три параметра, то в последующие уже справлялась с недостатком и переизбытком.
С такой функцией вы значительно понизите шансы на падение программы и не потратите на обработку всех ситуаций много времени.
#лучшиепрактики19 258
10 фишек Python, которые поднимут ваш скилл на новый уровень
Работаете с Python и стремитесь улучшить свои навыки? Тогда эта статья для вас!
Мы разберем тонкости Enumeration, лямбда-функций, множественных присвоений, нарезки и других уникальных функций Python. Вы увидите, как словари, «моржовый» оператор
:=, F-строки, any() и all(), zip() могут полностью изменить ваш подход к программированию.
https://tproger.ru/articles/tryuki-python-kotorye-podnimut-tvoj-skill-na-novyj-uroven
#советы19 258
Как получить отрицательную длину len()≤0 на Python?
Встроенная функция
len() возвращает длину (количество элементов) объекта. Количество элементов в коллекции не может быть отрицательным. Оно должно быть равно 0 или больше.
Но возможно ли получить негативное значение из встроенной функции len() в Python? Но тут скорее правильный вопрос, а зачем?
Вот интересная заметка, в которой автор задался таким вопросом. И пришёл к очень необычному выводу, почему иногда всё-таки нужно задавать себе такие глупые вопросы.
#начинающим #лучшиепрактики19 258
Инвариантность, ковариантность и контравариантность на примере Python
До сих пор не понимаете, что такое ковариантность и контравариантность? Чувствуете, как они дышат вам в спину, но когда оборачиваетесь ничего не находите? Давайте попробую объяснить.
Всё просто:
1. Вариантность — перенос наследования исходных типов на производные от них типы.
2. Ковариантность — перенос наследования исходных типов на производные от них типы в прямом порядке.
3. Контравариантность — перенос наследования исходных типов на производные от них типы в обратном порядке.
4. Инвариантность — ситуация, когда наследование исходных типов не переносится на производные.
Всё равно не понятно? Тогда вот вам отличное видео, в котором объясняют инвариантность, ковариантность и контравариантность на примере Python.
19 258
Pandas AI — ИИ-библиотека для работы с Big Data
Большинство разработчиков на Python представляют, что такое pandas. Это главная библиотека в Python для работы с данными. Её активно используют аналитики данных и дата-сайентисты
А теперь представьте, что у вас есть огромная база данных на миллиарды строк, из которой нужно вытянуть одно нужное значение. Скорее всего, на это вы потратите много времени, не говоря уже об обработке данных.
Отличная новость, теперь можно «поговорить» со своей БД и просто задать нужный вопрос. А в ответ получить нужное вам значение. Звучит странно, но именно так и работает Pandas AI!
Рассказываем подробнее, что такое Pandas AI и как его использовать
#нейросети #инструменты
19 258
Как бесплатно хостить Telegram-ботов?
На днях делился инструкцией по созданию бота для мониторинга погоды. Внимательный читатель поинтересовался, можно ли хостить бота бесплатно — в статье предлагают покупать хостинг.
Я пообещал найти и поделиться гайдом. Собственно, вот гайд, который я использую, когда нужно завести небольшого личного бота на Replit. Чтобы он работал без остановки и его не сбрасывало каждые 20-30 минут.
Но по личному опыту скажу, что больше согласен со вторым комментарием — рано или поздно всё равно придётся задуматься о переезде и потратить 100-300 рублей на нормальный хостинг.
Далеко за примером ходить не буду, однажды Replit внезапно как-то странно перезапустил моего бота, и тот запросил код из сообщения. Я этого не делал, не подумал про Replit и сбросил все активные сеансы.
И теперь каждый раз, когда я запускаю бота на Replit, Telegram выкидывает все активные сеансы в моём аккаунте и исправить это нельзя. Видимо, Telegram счёл подозрительным IP/сервер Replit. Благо, ботом уже активно пользовались и другие люди, поэтому Replit только поторопил с переносом.
Надо ли говорить, что на нормальном платном хостинге такие вопросы всегда можно решить с поддержкой. Или, как минимум, взять сервер с другим IP/гео. Но тут, как говорится, на вкус и цвет.
#туториал #бот #telegram
19 258
Дайджест Python #9: PandasAI, телеграм-бот на Django и языковые модели на Python
Собрали дайджест из лучших материалов. Там есть полезные статьи, гайды и видео на русском и английском языках.
Узнайте, что такое PandasAI и почему он изменит Data Science, как написать Telegram-бота на Django и как сделать языковую модель на Python:
https://tproger.ru/articles/dajdzhest-python-9/
#дайджест
19 258
«Карманный синоптик за час»: пишем Telegram-бота для мониторинга погоды на Python
Небольшой гайд о том, как написать своего Telegram-бота для получения данных о погоде в любом городе.
В статье подробно рассмотрели работу с API, парсинг JSON и написали бота на асинхронной библиотеке aiogram. А после — загрузили на виртуальный сервер и запустили бота.
#туториал #бот #telegram
19 258
Ozon в поисках Go-разработчиков в команду Доставки
Чем занимается команда: полным циклом взаимодействия покупателя с Ozon, начиная с добавления товаров в корзину, заканчивая выдачей или возвратом, чтобы миллионы пользователей могли совершать сотни тысяч заказов в день и получать их вовремя. Есть разные отделы: чекаут, корзина, логистика, личный кабинет продавца, путь поставок и другие.
Что предлагают:
— Ресурсы, чтобы делать лучшие продукты на рынке e-com
— Бенефиты и льготы
— Удаленку, гибрид или офис (Россия, Казахстан) — выбирать только тебе
— Профессиональную команду
Ознакомиться с подробностями вакансии и откликнуться можно по ссылке ниже
Откликнуться
#вакансия
19 258
25 мини-проектов для практики Python
Пет-проекты обычно делают для себя в свободное время. Но основная проблема — это найти такие пет-проекты, чтобы научиться чему-нибудь полезному, не забить на них в процессе и сделать их так, чтобы в портфолио не стыдно было приложить.
Вот подборка из 25 идей мини-проектов для практики с готовым кодом
Там есть и генератор паролей, и добавление водяного знака на фото, и уведомление о низком заряде батареи и много других интересных идей. Для основы хватит, а если допилить интерфейс и добавить фич, получится вполне себе пет-проект.
#подборка #гайд #начинающим
19 258
Особенности работы с русской кодировкой при загрузке файлов через aiohttp
Если работали с aiohttp, вы наверняка натыкались на баги с битой кодировкой. Если да, то вот небольшая статья на несколько минут чтения, в которой разработчики рассказывают о своём опыте столкновения с этой ошибкой и её фиксом.
#лучшиепрактики #безопасность #библиотека
19 258
Что почитать на выходных: «Паттерны разработки на Python: TDD, DDD и событийно-ориентированная архитектура» Гарри Персиваля и Боба Грегори
Неплохая книга, в которой авторы познакомят вас с проверенными паттернами, чтобы вы могли управлять сложностью приложений и получать максимальную отдачу от тестов.
Отдельно хорошо то, что теория подкреплена примерами на чистом Python без синтаксической избыточности Java и C#.
#книги #паттерны
19 258
Компания Modular выпустила Mojo — Python-совместимый язык с производительностью Си
2 мая 2023 года компания Modular, одна из компаний-лидеров в сфере AI, анонсировала новый язык программирования Mojo.
Язык обещает полную совместимость с Python и (внимание!) сверх-высокую производительность. В компании утверждают, что автоматическое низкоуровневое распараллеливание, возможности строгой типизации и статической компиляции уже на самых ранних этапах развития языка позволяют достичь скорости, превосходящей Python в 35 000 раз.
В теории, как всегда, всё хорошо, но как на деле — давайте разбираться: https://habr.com/ru/articles/734318/
#новости
19 258
Основатель «Типичного программиста» в авторском канале рассказывает с чего начинался Tproger (спойлер: с мемов): @nostoppers
Кроме предпринимательства Алексей занимается менторингом, консультирует фаундеров стартапов, помогает бизнесам расти, а людям экономить время на достижение своих целей. В своём канале даёт советы по личной эффективности, рассуждает про бизнес, программирование, медиа и другие темы.
Несколько примеров постов:
— Есть идея по стартапу. Что дальше?
— Как быть с задачами, которые не делаются?
— Неочевидные правила Daily standup
— Пробежки как способ развития бизнеса
— Правила проведения демо разработки
19 258
Как использовать инструменты статического анализа в Python
Cтатические анализаторы кода здорово оптимизировали разработку приложений. Они избавляют от необходимости искать ошибки и уязвимости в системе продакшн или среде развертывания, указывая участок предполагаемого сбоя на основе типизации и других подсказок кода.
В статье подробно разобрали несколько инструментов статического анализа с открытым ПО для Python, включая Bandit и Radon. Bandit находит уязвимости в коде, а Radon генерирует метрики о сложности и удобстве сопровождения кода: https://nuancesprog.ru/p/17267/
#лучшиепрактики #безопасность
19 258
Как работает функция filter?
Вроде бы всё просто, функция делает буквально то, о чём говорит её название, — фильтрует элементы в последовательности. Но давайте разбираться, как именно она это делает.
Основная фишка функции
filter в том, что каждый элемент передается функции, которая включает его в последовательность, если по условию получает True, и отбрасывает в случае False.
Например:
def add_three(x):
if x % 2 == 0:
return True
else:
return False
li = [1,2,3,4,5,6,7,8]
[i for i in filter(add_three, li)]
Мы получим:
#=> [2, 4, 6, 8}
Для базового использования этого понимания должно хватить. Но у filter также есть несколько особенностей использования, которые важно учитывать при продвинутой разработке. О них подробнее можно почитать в статье.
#собеседование