Zen of Python
Открыть в 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
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Zen of Python
Канал Zen of Python (@zen_of_python) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 18 954 подписчиков, занимая 6 781 место в категории Технологии и приложения и 34 780 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 18 954 подписчиков.
Согласно последним данным от 28 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -157, а за последние 24 часа — -4, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 11.75%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.24% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 227 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 183 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 4.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как github, rust, pip, api, install.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 29 августа, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
18 954
Подписчики
-424 часа
-297 дней
-15730 день
Архив постов
18 954
django-action-triggers | Вебхуки для всего отовсюду на Django
Библиотека позволяет инициировать всевозможные события на вашем Django-сайте по триггеру — апдейту базы данных. В отличие от т.н. сигналов, могут управляться динамически, без редеплоя.
Репозиторий проекта
@zen_of_python
18 954
Коллекция питонических роадмапов
Вашему вниманию дорожные карты из Py-мира с небезызвестного сайта roadmap.sh.
По технологиям:
— Python;
— SQL;
По специальностям:
— Data Engineer (потребуется VPN);
— Data Analyst;
— Data Scientist;
И даже Prompt Engineer, если вы хотите позабавиться или ужаснуться.
#основы
@zen_of_python
18 954
PyXL | Python + Bare Metal
Код можно интерпретировать непосредственно на железе без виртуальной машины (VM) и JIT-компиляции. Это положительно скажется на скорости.
Среди возможностей:
— собственный процессор, исполняющий байт-код Python напрямую, минуя традиционные интерпретаторы;
— высокая скорость отклика GPIO: В тестах на плате Arty-Z7-20 с FPGA Zynq-7000 PyXL демонстрирует время отклика GPIO в 480 наносекунд, что в 30 раз быстрее, чем у MicroPython на PyBoard;
На сайт проекта
#инструмент
@zen_of_python
18 954
Кто из вас сильный? Признавайтесь, надо мебель в соседнем классе перенести.
#кек
@zen_of_python
😎 — как мощны мои лапищи
🌚 — пишу с нейрокопайлотами
18 954
Между гадалками и LLM для верстки сайтов есть нечто общее: обе оперируют узким проверенным словарем на ~1000 слов, чтобы выразить свои мысли и при этом попасть в "болевые точки" клиента.
#кек
@zen_of_python
18 954
Вашему вниманию — Змеиный культ Некрополиса, типичная IT-команда разработки
#кек
@zen_of_python
18 954
Раз вам зашел питонический фон для созвонов от ChatGPT, оцените, на что способен Midjourney, если не скупиться на слова в промте:
#кек
@zen_of_python
18 954
Вопросы подписчиков
Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает:
— Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов!
— Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте.
#вопросы_новичков
@zen_of_python
18 954
Вопросы подписчиков
Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает:
— Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов!
— Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте;
#вопросы_новичков
@zen_of_python
18 954
Repost from Код найма
Расскажите про свой опыт поиска работы
Мы сейчас проводим исследование — хотим разобраться, как айтишники ищут работу: на что обращаете внимание в вакансии, что для вас точно красный флаг, а что — зеленая простыня. Мы хотим из первых уст узнать про все боли, подводные камни и нюансы рекрутинга в ИТ в 2025 году, поэтому просим вашей помощи — пройдите опрос, который займет у вас около 15 минут.
Давайте поможем компаниям и специалистам эффективнее и быстрее находить друг друга.
18 954
pytest-testmon | Крохотная автоматизация тестов
Счастлив тот питонист, чей работодатель имеет ресурс на тестирование своего кода. Эта библиотека позволяет автоматически покрывать тестами только затронутые изменениями участки кода, снимая с вас эту нагрузку.
Проект на pypi.org
#инструмент
@zen_of_python
18 954
orbital | Обработка датасета прямо из БД
Если вам довелось готовить собственные датасеты перед загрузкой в модель и запускать пайплайны scikit-learn, то повторять такое на каждом банче из БД на SQL вы точно не захотите. Этот инструмент как раз превращает типовые операции StandardScaler, OneHotImputer, SimpleImputer и многие другие.
Проект на GitHub
#инструмент
@zen_of_python
18 954
pipask | pip, который не пропустит зловред
Дожили: через pypi.org можно слить свои креды / логопассы и дать возможность майнить крипту мошенникам. Пока админ плачет в сторонке вас еще миновала участь установить нечто злое, попробуйте вместо привычных менеджеров зависимостей pipask: он использует метаданные, чтобы оценить вероятность угрозы и подтягивает базу osv.dev (про уязвимости).
Ждем, когда PSF сшерлочат эту фичу.
Репозиторий проекта
#инструмент
@zen_of_python
18 954
Качество кода в эпоху LLM
Один из сеньоров сказал на одной конференции:
«Если разработчик не использует LLM для автоматизации рутины, то он просто тратит ресурсы своей компании»
Вот на таком прокрустовом ложе мы с вами оказались: c LLM база мгновенно забывается, без нее — пишешь / отлаживаешь медленнее.
ИИ-ассистенты:
— генерируют код по промту;
— предлагают автодополнение на основе контекста;
— подсказывают, как улучшить код.
Но они реактивные — не анализируют весь проект автоматически. ИИ не гарантирует соответствие стандартам проекта, превращая код в кашу.
Если вы уже не готовы отказаться от копайлотов вроде ChatGPT или Cursor, с качеством кода помогут несправедливо забытые:
— линтеры (pylint, flake8);
— тайпчекеры (mypy);
— security-сканеры (bandit);
— «покрыватели тестами» (coverage, pytest-cov);
— профилировщики (cProfile).
Вышеописанные инструменты:
— формализуют согласно стандарту PEP8;
— находят ошибки, неиспользуемые импорты, — «мертвый код», несоответствия типов (
mypy);
— работают без контекста задачи — поэтому «беспристрастны»;
#инструмент #основы
@zen_of_python18 954
Почему все реже встречается __init__
В питоническом комьюнити некоторые призывают отказаться от пользовательских методов
__init__ в контексте dataclasses.
До Python 3.7 разработчикам приходилось вручную определять этот метод для инициализации атрибутов экземпляра класса. Например, чтобы создать объект 2DCoordinate(x=1, y=2), необходимо было явно прописать метод init с параметрами x и y. Альтернативы — фабричные функции и абстрактные классы, были менее удобны и приводили к усложнению кода.
С появлением «структур данных» необходимость в ручном определении __init__ для простых структур данных отпала:
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Person:
name: str
age: int
person = Person(name="Alice", age=30)
print(person)
class FooBarWidget(FooWidget):
def __init__(self):
self.publisher = zmq.Context.instance().socket(zmq.PUSH)
self._init()
def _init(self):
def worker_thread_start():
FooWidget.__init__(self)
self.run()
worker_thread = Thread(target=worker_thread_start, daemon=True)
worker_thread.start()
FooWidget.__init__, могут быть недоступны в основном потоке до завершения инициализации в дочернем потоке, что вызывает ошибки при обращении к ним.
#основы
@zen_of_python18 954
Бывает, просыпаешься утром и понимаешь — хочется перемен. Сменить город, страну, климат. Поработать с видом на океан или встретить закат в кофейне где-нибудь в центре Европы. Только вот отпуска на всё не хватает.
А может, и не нужен отпуск? Есть компании, где работать можно откуда угодно — хоть с берега, хоть с балкона, хоть из уютного офиса, если так больше нравится.
Точка — как раз из таких. Здесь главное — результат, а не география. Ты сам выбираешь, где тебе комфортно: дома, в классном офисе или в другом часовом поясе.
В финтех-компании Точка работает 1300 IT-специалистов — разработчиков, продактов, дата-сайентистов и дизайнеров. Они создают IT-продукты, которым доверяют 700 000 предпринимателей. Здесь ценят инициативу, самостоятельность и продуманность решений.
Хочешь жить по своим правилам и при этом делать классные вещи вместе с командой?
Переходи по ссылке — там подробно расписано, как в Точке работают и кого сейчас ищут. Возможно, это именно твой путь.
Это #партнёрский пост
18 954
Апгрейд Win-установочника Python
Разработчики языка оптимизируют
процесса установки Python на Windows с помощью т.н. PyManager. Вот его ключевые:
— Единый инструмент установки. Ранее существовало несколько способов установки Python на Windows: традиционный установщик
.exe, пакет в Microsoft Store и NuGet-пакеты. PyManager объединяет их в один инструмент, упрощая процесс установки и управления версиями Python.
— Управление несколькими версиями
PyManager позволяет устанавливать и управлять несколькими версиями Python одновременно, включая возможность установки конкретных версий и архитектур (например, py install 3.11.4 --arch=arm64). Это особенно полезно для тестировщиков.
PEP-773
#факт
@zen_of_python18 954
Тестирование на Python для продвинутых: кейсы, инструменты, ошибки
22 мая в 20:00 — вебинар для тех, кто хочет вывести тестирование на новый уровень.
На вебинаре вы узнаете:
— как тестировать async-код, базы данных и работу с файлами
— частые ошибки: избыточные моки, хрупкие тесты и антипаттерны
— инструменты pro-уровня: pytest, tox, coverage и др.
— как ускорить прогон без потери качества
— реальные кейсы и подходы из продакшена
Подходит для опытных Python-разработчиков, лидов, архитекторов и всех, кто пишет тесты, но хочет делать это лучше, быстрее и стабильнее. Вебинар проходит в преддверии старта курса «Python Developer. Professional». Участникам — скидка на обучение!
Участие бесплатное
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
18 954
GlyphX | Старший брат Matplotlib
Альтернатива общепринятому инструменту визуализации, glyphx предлагает:
— SVG-рендеринг;
— интерактивность по умолчанию (как у plotly);
— палитры с темными темами и для людей с особенностями зрения.
Таргетировано на научные работы, где важна глубокая кастомизация и редкие типы диаграмм.
#инструмент
@zen_of_python
