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
Как искать работу в IT
Лучше всего — в профессиональном сообществе. Если в вашем окружении нет опытных спецов, познакомиться с ними можно в карьерных группах, которые создают IT-компании.
«Карьера в Ростелекоме» — канал, на который стоит подписаться всем, кто ищет полезные контакты, следит за IT-рынком и мониторит предложения работодателей в этой сфере.
Каждую неделю здесь публикуют дайджест вакансий и интервью с сотрудниками. Они делятся опытом, рассказывают о важных софт-скилах и интересных проектах, над которыми работают.
Например, команда разработчиков рассказала, как не нашла подходящий конструктор дашбордов и создала свой.
Подписывайтесь, если хотите знать больше о новых технологиях и разработках
Реклама ПАО «Ростелеком» LjN8Kaa7b
18 683
Дайджест Python #5: как сделать свой Copilot и работать с данными в Pandas
Собрали свежий дайджест из лучших материалов по Python.
В нём вы узнайте, как написать свой аналог GitHub Copilot без знаний об искусственном интеллекте, как работать с данными и памятью в Pandas и как написать нейросеть, которая сможет самостоятельно распознавать объекты.
#python #нейросети
18 683
Repost from Типичный программист
+2OpenAI представила GPT-4 и расскажет о ней подробнее на презентации в 23:00 по мск
Как и обещали, разработчики Microsoft и OpenAI, в целом улучшили GPT-4 и внедрили мультимодальные модели. Теперь GPT-4 может взаимодействовать ещё и через изображения (пример, на 1 скриншоте), звуки и видео. А ещё она свободно общается на разных языках, гораздо лучше сдаёт экзамены и лучше пишет о сложных вопросах, а не только общих темах.
Рассказываем, что ещё нового в новой модели от OpenAI, как получить к ней доступ и где посмотреть презентацию: https://tproger.ru/articles/openai-predstavila-gpt-4-chto-novogo-i-kak-poprobovat-novinku/
#нейросети #openai #microsoft
18 683
5 полезных, но малоизвестных библиотек для Python
Многие из нас работали с Flask, NumPy, OpenCV и другими популярными библиотеками питона. Они хорошо поддерживаются, постоянно развиваются, у них большое коммьюнити и огромное количество гайдов.
Но есть несколько очень крутых, но пока малоизвестных библиотек, которые могут оказаться очень полезными.
И вот 5 самых интересных из них:
— Funcy содержит более 100 полезных методов и декораторов, собранных в одной библиотеке.
— JsonObject — удобная библиотека для быстрого преобразования json в объекты Python.
— Pdir2 — отличная библиотека для замены работы со стандартным dir().
— NetworkX — это очень большая и удобная библиотека для Python с множеством встроенных функций для работы с графами и их выводом.
— You-get — удобный инструмент для скачивания видео, фото и аудио файлов с большинства популярных платформ.
А вот статья, в которой на примерах показали, как с ними работать и чем они могут быть полезны: https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/721834/
Берите на заметку, чтобы через полгода-года смело сказать, что вы юзали их, пока это ещё не было мейнстримом.
#подборка #библиотека
18 683
Cоздаём свою канбан-доску на Django, DRF и Alpine.js
Наверняка вы уже работали с канбан-досками? Это сервисы типа Jira или Trello, они помогают здорово структурировать и мониторить рабочие процессы. А особенно они полезны, когда задачи состоят из кучи этапов, например, согласования, выполнения, ревью и продакшена.
А почему нам не сделать свою канбан-доску с блекджеком, так сказать, и всем прилегающим? Вот отличная статья, которая поможет разработать собственную канбан-доску и развернуть её на облачном сервере:
https://habr.com/ru/company/selectel/blog/721022/
#django #петпроект
18 683
Новый выпуск программы для IT-инженеров avito.code!
В этом видео программист из Авито объясняет, как искать элементы, добавлять и удалять теги и структуры, парсить код через редактор NeoVim. А ещё вы узнаете, какие плагины помогут в работе и почему treesitter нужен вообще всем:
https://tprg.ru/3cPK
Реклама ООО «Авито Тех»
18 683
Большая подборка книг по Python от сообщества
В подборке есть книги как для новичков, так и для опытных специалистов. Репозиторий постоянно обновляется, так что велик шанс найти что-нибудь свеженькое.
https://github.com/pamoroso/free-python-books
#книги #подборка
18 683
Самые популярные вопросы на собеседовании: «В чём разница между func и func()?»
Это совсем несложный вопрос, но многих новичков он ставит в ступор. На самом деле вопрос нужен только для того, чтобы проверить ваше понимание, что все функции в Python также являются объектами:
def func():
print('Im a function')
func
#=> function __main__.func>
func()
#=> Im a function
func — это представляющий функцию объект, который можно назначить переменной или передать другой функции. А вот функция func() уже вызывает функцию и возвращает результат. Вот и всё :)
#собеседование18 683
Чем больший объем данных используют на проекте, чем выше нагрузка на систему – тем более продвинутый SQL нужен разработчикам
Изучить SQL и свободно использовать его в работе поможет курс Практикума.
После 3 месяцев курса разработчики смогут:
— уверенно пользоваться простыми селектами, джоинами, индексами и оконными функциями;
— отладить запрос, который сгенерирован через ORM;
— составить сложные запросы на нативном SQL;
— применить продвинутый SQL, чтобы писать код для высоконагруженных систем,
— чувствовать себя спокойно на собеседованиях.
Записывайтесь и развивайтесь в карьере
Реклама АНО ДПО «Образовательные технологии Яндекса»
18 683
Repost from Python: задачки и вопросы
Объяснение:
Значение
varTwo передаётся в функцию func(). varOne[1, 2, 3] передаётся туда же как ещё одно значение
При этом внутри функции arr[0] = 0 изменяет значение по индексу [0] в списке. Отсюда следует, что varOne = [0,2,3]18 683
Repost from Python: задачки и вопросы
Каким будет результат выполнения кода выше?
18 683
Самые популярные вопросы на собеседовании: «В чем разница между методами экземпляра, класса и статическими методами в Python?»
Методы экземпляра: принимают параметр
self и относятся к определенному экземпляру класса.
Статические методы: используют декоратор @staticmethod, не связаны с конкретным экземпляром и являются автономными (атрибуты класса или экземпляра не изменяются).
Проиллюстрируем разницу на вымышленном классе CoffeeShop:
class CoffeeShop:
specialty = 'espresso'
def __init__(self, coffee_price):
self.coffee_price = coffee_price
# instance method
def make_coffee(self):
print(f'Making {self.specialty} for ${self.coffee_price}')
# static method
@staticmethod
def check_weather():
print('Its sunny')
# class method
@classmethod
def change_specialty(cls, specialty):
cls.specialty = specialty
print(f'Specialty changed to {specialty}')
У класса CoffeeShop есть атрибут specialty (фирменный напиток), установленный по умолчанию в значение 'espresso'. Каждый экземпляр CoffeeShop инициализируется с атрибутом coffee_price. У него также три метода: метод экземпляра, статический метод и метод класса.
Давайте инициализируем экземпляр с атрибутом coffee_price, равным 5. Затем вызовем метод экземпляра make_coffee:
coffee_shop = CoffeeShop('5')
coffee_shop.make_coffee()
#=> Making espresso for $5
Теперь вызовем статический метод. Статические методы не могут изменять состояние класса или экземпляра, поэтому обычно используются для служебных функций, например, сложения двух чисел. Наши проверяют погоду. Говорят, что солнечно:
coffee_shop.check_weather()
#=> Its sunny
Теперь используем метод класса для изменения фирменного напитка (specialty), а затем сделаем кофе (make_coffee):
coffee_shop.change_specialty('drip coffee')
#=> Specialty changed to drip coffee
coffee_shop.make_coffee()
#=> Making drip coffee for $5
Обратите внимание, что make_coffee раньше делал эспрессо, а теперь заваривает капельную кофеварку (drip coffee).18 683
Поздравляем с международным женским днём!
И делимся с вами несколькими хорошими материалами:
— Если не знали, до 1984 года женщин-программистов было больше, чем мужчин. Интересное исследование и краткий исторический экскурс про вклад женщин в IT: https://mel.fm/deti/shkolniki/987324-women_programming
— Минутка ностальгии. Женщины в Bell Labs 1960-х годов — в фотографиях на фоне огромных ЭВМ тех времён: https://tproger.ru/articles/women-of-bell-labs-in-the-1960s/
— Как относятся к девушкам-программистам сейчас, и сложно ли девушке устроиться на работу в IT-отрасль, особенно если она хочет быть именно программистом: https://tproger.ru/experts/36/
#история
18 683
Если ещё не видели, делюсь большим питоном!
birp (борп) — большой русский питон, судя по всему, чей-то мемный проект, который позволяет писать код на русском, но всё ещё пользоваться всеми преимуществами Питона. Транслятор переводит не только ключевые слова, но и встроенные функции, типы, магические методы, а так же некоторые другие слова: https://github.com/evtn/birp
Например, код:
граница = целое(ввод("Введите верхнюю границу: "))
для число в диапазон(граница):
вывод(число)
Транслируется в:
bound = int(input("Введите верхнюю границу: "))
for number in range(bound):
print(number)
Если честно, даже не знаю, каким хэштегом помечать такие посты. Как думаете, как помечать такие посты, чтобы потом их можно было найти? #кек, #треш, #угар, #зверобой? Помогите придумать достойный тег в комментах, чтобы не терять годноту :)18 683
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
18 683
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
18 683
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
