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 19 273 مشترک است و جایگاه 6 989 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 35 057 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 19 273 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 11 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 44 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 11.97% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.03% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 308 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 970 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 8 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 12 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.
for sentence in sentences:
if set(sentence.casefold()).issuperset('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'):
yield sentence
#задачаcolor = (42, 165, 160) #2aa5a0
#задачаcat staff.txt |ppp 'i, line.upper()'
— Превратим .txt в словарь:
cat staff.jsonlines.txt |ppp -j 'dic["Name"]
— Создадим кастомную команду:
pypipe custom -N NAME
#библиотекаfrom lazypredict.Supervised import LazyClassifier
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = load_breast_cancer()
X = data.data
y= data.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,test_size=.5,random_state =42)
clf = AdaBoostClassifier(verbose=0,ignore_warnings=True, custom_metric=None)
models,predictions = clf.fit(X_train, X_test, y_train, y_test)
models
Репозиторий на GitHub
А знаете ли вы инструменты, упрощающие подготовку данных? Поделитесь в комментариях.
#библиотека
اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
