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 19 253 مشترک است و جایگاه 6 989 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 34 985 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 19 253 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 20 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 5 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 4 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 12.28% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.25% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 364 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 010 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 13 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 21 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.
19 253
مشترکین
+424 ساعت
-87 روز
+530 روز
آرشیو پست ها
19 254
Пишем свою нейросеть: пошаговое руководство
Отличная статья о том, что такое нейронная сеть, а также о том как её построить самому. Здесь и теория, и код, и математика:
https://tprg.ru/7Gi9
#ml
19 254
Топ-10 Python библиотек для Data Science
В Data Science широко распространён Python. В связи с этим для него существует множество различных библиотек, которые решают различные задачи специалистов по данным.
В этой подборке мы собрали популярные библиотеки и рассказали о том для чего они применяются и где их можно изучить:
https://tprg.ru/lU7m
#datascience
19 254
Вышел PyCharm 2021.2.1
Несмотря на минорность, обновление содержит ряд полезных улучшений. Так, улучшена поддержка Vue, отладчик в проектах Flask теперь работает корректно, а также добавлена поддержка Python 3.10.
Ознакомиться со всеми изменениями можно тут:
https://tprg.ru/TYCK
#новости
19 254
3 простых способа сделать вашу программу Python быстрее
Разработка на Python отличается своей высокой скоростью в сравнении с многими другими языками. А вот в плане производительности Python уступает, особенно в случае высоконагруженных программ.
В этой статье представлены 3 способа, которые помогут ускорить ваш код:
https://tprg.ru/irl5
19 254
Развёртывание и размещение модели машинного обучения с FastAPI и Heroku
В этом руководстве вы найдёте подробную инструкцию по тому, как развернуть модель машинного обучения на Heroku с помощью FastAPI:
https://tprg.ru/0vwV
#ml
19 254
Хорошие однострочники всегда в цене. Вот 12 красивых однострочников в вашу коллекцию:
https://t.me/prog_point/777
19 254
Пошаговое руководство по прохождению собеседования по Data Science
В этой статье не будет подборки вопросов, которые обычно задают соискателю. На этот раз речь пойдёт о том, как подготовиться и правильно ответить всего на один, но сложный вопрос:
https://tprg.ru/WjoP
19 254
Конференция «Moscow Python Conf ++ 2021» по Python
2 дня живого общения с профессионалами, обзор лучших практик, лайфхаков и перспективных технологий. А также интересные конкурсы, митапы и воркшопы.
Программа конференции построена вокруг 6 тематик:
— AI/ML и визуализация данных.
— Тестирование и автоматизация.
— Язык Python, его эволюция и использование.
— Сеть, бэкенд и web-разработка.
— Базы данных и ORM
— DevOps, контейнеры и развертывание
Когда: 27 сентября в 10:00
Количество мест ограничено, а участвовать можно как онлайн, так и офлайн. Подробности: https://tprg.ru/hL9d
#ивент
19 254
Python Launcher для Unix
Пользователи Windows могут даже не догадываться, но то, что они применяют при выборе версии Python уже много лет, в Unix ОС отсутствует.
Вернее отсутствовало. Один разработчик сделал аналог Python Launcher'а для Windows. Подробнее можно прочитать в его блоге:
https://tprg.ru/PgEJ
19 254
3 важные рекомендации Django-программистам
Django — очень эффективный и мощный фреймворк. Но благодаря его мощи он может показаться достаточно сложным для начинающих.
Эта статья создана специально для того, чтобы работа с Django не показалась кошмаром на первых порах:
https://tprg.ru/Z6nw
19 254
Способ найти работу по Python и быстро закрыть пробелы в знаниях
Сегодня многие хотят стать программистами. Если вы хотите найти работу или изучить язык программирования, то подписывайтесь на канал Python Работа.
Здесь вы найдёте как вакансии, так и туториалы для изучения языка: @pythonrabota
Это #партнёрский пост
19 254
Камера Polaroid, которая рисует мультфильмы с помощью Python
Проект «Draw This» представляет собой фотокамеру мгновенной печати, которая вместо привычных фотографий печатает картинки.
Вы можете изучить или даже повторить проект самостоятельно — автор выложил подробное руководство:
https://tprg.ru/r09R
19 254
Пять возможностей Python, которые полезно знать
Обо всех или некоторых возможностях опытные разработчики, вероятно, знают, но новичкам такие вещи могут быть неочевидны и незнакомы, поэтому лучше прочитать эту статью, чтобы быть во всеоружии:
https://tprg.ru/qbr2
19 254
Нормализация данных в Python
Используя метод нормализации данных, вы помогаете вашей программе тратить меньше времени и ресурсов при обработке данных за счёт сокращения их количества.
Для того, чтобы вы лучше поняли, как это работает и как применять, в этой статье рассмотрены несколько методов нормализации числовых данных:
https://tprg.ru/epNk
19 254
Машинное обучение для начинающих: алгоритм случайного леса
Алгоритм случайного леса один из самых простых способов познакомиться с машинным обучением — он не требует сложной теории и является достаточно гибким.
В этой статье вы изучите, как работает этот алгоритм, где используется и увидите, как он реализуется в Python:
https://tprg.ru/AGYh
#ml
19 254
Два тимлида Ваня Горбань и Артём Глазунов как-то собрались и решили создать подкаст о данных и людях
Подкасты будут проходить в voice-чатах Telegram-канала @bigdatapeople со спикерами из DS-сообщества, а затем монтироваться в выпуски подкаста «Данные люди». В каждом выпуске известные в сообществе Data Science и за его пределами, и просто очень интересных людей будут говорить об анализе данных.
У вас будет возможность поучаствовать в подкастах, задав вопрос в чате. Автор самого интересного получит подарок.
Вот расписание ближайших эфиров:
— 18 августа — Алексей Драль (Founder & CEO BigData Team);
— 24 августа — Рубен Ениколопов, PhD (Ректор Российской Экономической Школы);
— 1 сентября — Юрий Кашницкий (Senior ML Scientist @ Elsevier, к.т.н., лидер открытого курса по машинному обучению mlcourse.ai.
Обязательно приходите — будет интересно: @bigdatapeople
Это #партнёрский пост
19 254
Полнофункциональное приложение с VueJS и Flask
В этом видео вы на примере создания библиотеки игр сможете научиться делать фуллстак-приложение, используя библиотеку Flask для бэкенда и фреймворк Vue для фронтенда. Ну а если фронтенд вам не интересен, то можете взять готовый код из проекта в описании к видео и сосредоточиться на части, использующей Python:
https://tprg.ru/XExV
#бэкенд #flask
