Zen of Python
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 19 291 مشترک است و جایگاه 6 982 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 35 074 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 19 291 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 07 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 37 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 12.78% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.66% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 464 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 092 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 08 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.
import enlighten
manager = enlighten.get_manager()
pbar = manager.counter(total=100, desc='Basic', unit='ticks')
Цена: бесплатно
Репозиторий проекта
@zen_of_pythonnumpy.matvec() для перемножения матрицы и вектора;
— появилась функция numpy.vecmat() для перемножения вектора и матрицы;
— Улучшенная поддержка StringDType (специальный строковый тип данных в Numpy) в контексте Ufuncs (универсальные функции для эффективные вычислений в массивах без необходимости явного зацикливания).
Release Notes
#инструмент
@zen_of_pythonplt.xkcd(). Она строит графики в стиле одноименных комиксов (как на картинке).
with plt.xkcd():
# Based on "Stove Ownership" from XKCD by Randall Munroe
# https://xkcd.com/418/
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes((0.1, 0.2, 0.8, 0.7))
ax.spines[['top', 'right']].set_visible(False)
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
ax.set_ylim([-30, 10])
data = np.ones(100)
data[70:] -= np.arange(30)
ax.annotate(
'THE DAY I REALIZED\nI COULD COOK BACON\nWHENEVER I WANTED',
xy=(70, 1), arrowprops=dict(arrowstyle='->'), xytext=(15, -10))
ax.plot(data)
ax.set_xlabel('time')
ax.set_ylabel('my overall health')
fig.text(
0.5, 0.05,
'"Stove Ownership" from xkcd by Randall Munroe',
ha='center')
А если вам захотелось покекать, то вот ссылка на официальный сайт создателя Монро.
#кек
@zen_of_pythondef имеется возможность создавать объекты функций в форме выражений. Из-за сходства с аналогичной возможностью в языке LISP она получила название lambda.
lambda x, y, z: x + y + z
Это выражение создает функцию, которая будет вызываться позднее, но в отличие от инструкции def, выражение не связывает ее с именем. Именно поэтому lambda-выражения иногда называют анонимными (то есть безымянными) функциями.
На практике они часто используются, как способ получить встроенную функцию или отложить выполнение фрагмента программного кода.
В общем виде lambda-выражение состоит из ключевого слова lambda, за которым следуют один или более аргументов (точно так же, как список аргументов в круглых скобках в заголовке инструкции def) и далее, вслед за двоеточием, находится выражение:
lambda argument1, argument2,... argumentN : выражение, использующее аргументы
lambda – это выражение, а не инструкция. По этой причине это ключевое слово может появляться там, где синтаксис языка Python не позволяет использовать инструкцию def – внутри литералов или в вызовах функций, например.
Тело lambda-выражения сродни тому, что вы помещаете в инструкцию return внутри определения def, – вы просто вводите результат в виде выражения вместо его явного возврата.
Вследствие этого ограничения lambda-выражения менее универсальны, чем инструкция def – в теле lambda-выражения может быть реализована только логика, не использующая такие инструкции, как if. Такая реализация предусмотрена заранее – она ограничивает возможность создания большого числа уровней вложенности программ: lambda-выражения предназначены для создания простых функций, а инструкции def – для решения более сложных задач.
Если отвлечься от этих различий, def и lambda выполняют одну и ту же работу. Как создаются функции с помощью инструкции def:
def func(x, y, z): return x + y + z
func(2, 3, 4) # 9
Того же эффекта можно достигнуть с помощью lambda-выражения, явно присвоив результат имени, которое позднее будет использоваться для вызова функции:
f = lambda x, y, z: x + y + z
f(2, 3, 4) # 9
@zen_of_python
اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
