ru
Feedback
Zen of Python

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

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Zen of Python

Канал Zen of Python (@zen_of_python) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 19 270 подписчиков, занимая 6 995 место в категории Технологии и приложения и 35 071 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 270 подписчиков.

Согласно последним данным от 12 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 30, а за последние 24 часа — -11, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 12.38%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.03% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 385 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 970 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 8.
  • 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 13 июня, 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.

19 270
Подписчики
-1124 часа
+17 дней
+3030 день
Архив постов
Инженер команды SQL в AvitoTech в рамках проекта avito.code подготовил серию роликов про PostgreSQL и DBA В первой части эксперт рассказывает о инициализации реплик без прямого использования pg_basebackup. Она уже доступна на канале AvitoTech. Смотрите, ставьте пальцы вверх и стройте отказоустойчивую инфраструктуру: https://tprg.ru/uBnI Реклама ООО «Авито Тех»

Задача о животных Ноя Как и в библейские времена, нам нужно доставлять животных в ковчег парами. Мы заинтересованы только в том, чтобы получить по одной паре каждого животного, и не заинтересованы в животных, которых меньше двух… в конце концов, им нужно спариваться, чтобы заново заселить планету! Вам будет предоставлен список животных, в котором нужно проверить, каких животных по двое, а затем вернуть словарь, содержащий название животного и их четное количество: >>> two_by_two(['goat', 'goat', 'rabbit', 'rabbit', 'rabbit', 'duck', 'horse', 'horse', 'swan']) ... {'goat': 2, 'horse': 2, 'rabbit': 2} Если список животных пуст, нужно вернуть False: >>> two_by_two([]) ... False Если у животного нет пары, нужно вернуть пустой словарь: >>> two_by_two(['goat']) ...{} Ждем ваши решения в комментариях. #задача

functime для построения прогнозирования временных рядов Утилита принимает многостолбцовые датафреймы, «дружит» с OpenAI и поддерживает метрики MASE, SMAPE и другие: import polars as pl import functime.llm y = pl.read_parquet("../data/commodities.parquet") context = "Этот датасет содержит данные о стоимости товаров за период 1980 - 2022." Анализируем тренд и сезонность двух товаров: analysis = y_pred.llm.analyze( context=dataset_context, basket=["Aluminum", "Banana, Europe"] ) print("Analysis:\n", analysis) Сравним группы товаров: basket_a = ["Aluminum", "Banana, Europe"] basket_b = ["Chicken", "Cocoa"] comparison = y_pred.llm.compare( basket=basket_a, other_basket=basket_b ) print("Comparison:\n", comparison) Репозиторий на GitHub #библиотека

PyDork для сбора результатов из поисковиков Утилита позволяет автоматизировать сбор поисковых результатов для Google, Bing, DuckDuckGo, Baidu и Yahoo Japan: >>> pydork search -n 10 -t google -- 'super mario' ... Google: Text Search: super mario ... Google: Finally got 10 links. ... [GoogleSearch]: https://www.nintendo.co.jp/character/mario/ ... [GoogleSearch]: https://www.nintendo.co.jp/software/smb1/index.html ... [GoogleSearch]: https://www.nintendo.co.jp/switch/adala/index.html Репозиторий на GitHub #библиотека

drf_yasg: автоматическая документация API для Django Начиная с Django 2.2, Django Rest Framework 3.10 и Python 3.6 вы можете автоматически генерировать документацию API Django REST Framework. Репозиторий на GitHub #django

PandaSQL, чтобы обращаться к датафрейму на SQL Инструмент позволяет использовать язык запросов SQL для обработки табличных данных pandas: Вместо customers[customers["age"] <= 25] Теперь можно фильтровать датафрейм так: import pandasql as ps sql_query = '''SELECT * FROM customers WHERE "age" <= 25''' ps.sqldf(sql_query) #библиотека

Пятничный Win Share Что интересного получилось у вас в Python и IT в целом за прошедшую неделю? Поделитесь в комментариях. #winshare

Книга «Django 3 на примерах» (2020) Автор: Антонио Меле Следуя за автором, вы создадите несколько проектов на базе фреймворка и познакомитесь с возможностями Django 3. Репозиторий книги #django

Умение работать с FastAPI является важным навыком для Python разработчиков, занимающихся веб разработкой Этот фреймворк позво
Умение работать с FastAPI является важным навыком для Python разработчиков, занимающихся веб разработкой Этот фреймворк позволяет быстро разрабатывать надежные и эффективные веб-сервисы с автоматической генерацией документации, поддержкой асинхронной работы и встроенной валидацией данных, что упрощает процесс разработки и обеспечивает высокую производительность веб-приложений на Python. Начните знакомство с этим инструментом с открытого урока «Создание веб-приложения на FastAPI» от OTUS. Преподаватель Сурен Хоренян — опытный Python-разработчик из МТС ИИ. Занятие пройдёт 28 сентября в 20:00 мск в рамках онлайн-курса «Web разработчик на Python». На открытом уроке рассмотрят структуру проекта, аннотации типов, валидацию данных, инъекцию зависимостей при создании веб-приложения на FastAPI. Занятие будет полезно тем, кто хочет познакомиться с фреймворком и посмотреть на валидацию данных при помощи аннотаций типов Пройдите вступительный тест для регистрации и ставьте событие в календарь, чтобы не пропустить. Реклама ООО «Отус онлайн-образование» ОГРН 1177746618576

PyAutoGUI для снимков экрана import pyautogui screen = pyautogui.screenshot() screen.save("my_image.png") Скриншот всего экрана ляжет в текущий рабочий каталог, но путь можно изменить. Помимо этого инструмент поддерживает симуляцию нажатия клавиш, набора текста в поле ввода и проч. Репозиторий на GitHub #библиотека

Типы копирования в Python Лаконичная статья, рассказывающая о типах копирования (поверхностном и глубоком). С её помощью вы познакомитесь с разницей в поведении составляющих копируемого объекта, а также с поведением copy() / deepcopy(). #факты

whois для домена на Python Библиотека позволяет выводить те же сведения о сайте, что и одноимённый сервис. >>> import whois >>> domain = whois.query('google.com') >>> print(domain.__dict__) ... { ... 'expiration_date': datetime.datetime(2020, 9, 14, ... 0, 0), ... 'last_updated': datetime.datetime(2011, 7, 20, 0, 0), ... 'registrar': 'MARKMONITOR INC.', ... 'name': 'google.com', ... 'creation_date': datetime.datetime(1997, 9, 15, 0, 0) ... } >>> print(domain.expiration_date) ... 2024-09-14 00:00:00 Репозиторий на GitHub #библиотека

Unicaps: API для решения CAPTCHA Инструмент поддерживает несколько десятков видов капчи и асинхронность: >>> from unicaps import CaptchaSolver, CaptchaSolvingService >>> solver = CaptchaSolver(CaptchaSolvingService.TWOCAPTCHA, api_key="<API_KEY>") >>> solved = solver.solve_image_captcha(open("captcha.jpg", "rb"), is_phrase=False, is_case_sensitive=True) >>> solved.solution.text ... 'w93Bx' >>> solved.report_good() ... True Репозиторий на GitHub #библиотека

GIL: зачем он нужен и как с ним жить Тимлид Evrone Григорий Петров очень доступно знакомит с Глобальной блокировкой интерпретатора в своей 35-минутной лекции. С помощью видео можно узнать на доступном языке: — как засыпают и просыпаются потоки; — от чего защищает GIL; — как GIL работает изнутри. #GIL

SQL-запросы, которые вы рано или поздно погуглите Разобрали в статье на примерах самые популярные команды, связанные с модификацией таблиц, обновлением записей и условиями и проч. #SQL

Задача о вычурном регистре Напишите функцию, которая принимает строку и возвращает её же, причём все чётные символы в каждом слове записаны в верхнем регистре, а нечётные — в нижнем. Пример: "Строка" => "СтРоКа" Первый символ слова имеет нулевой индекс и является чётным, поэтому он должен быть в верхнем регистре. Вам предстоит начинать отсчёт заново для каждого слова. Переданная строка будет состоять только из букв алфавита и пробелов. Пробелы будут присутствовать только в том случае, если слов несколько. Слова будут разделены одним пробелом. #задача

FreezeGun: заморозка времени для тестов С помощью библиотеки freezegun можно «заморозить» время до определённой точки, обеспечив точную проверку тестируемых функций. Репозиторий на GitHub #библиотека

tqdm для прогресс-баров на Python Если вы создаёте свою библиотеку или автоматизируете процессы с помощью bash-скриптов, отобразить ход исполнения запущенных команд можно с помощью tqdm. Репозиторий на GitHub #библиотека

atexit для завершающей логики Хэндлер позволяет исполнять хуки при закрытии программы. Это подойдёт: — для завершения ожидающих процессов; — для отправки ожидающих сообщений в логи; — для сохранения истории интерпретатора. В примере ниже создаётся счётчик падений программы: try: with open('counterfile') as infile: _count = int(infile.read()) except FileNotFoundError: _count = 0 def incrcounter(n): global _count _count = _count + n def savecounter(): with open('counterfile', 'w') as outfile: outfile.write('%d' % _count) import atexit atexit.register(savecounter) #факты

Gooey: из CLI-приложения в GUI Gooey превратит вашу консольную программу в полноценное графическое приложение всего одной строкой кода. Ссылка на репозиторий #библиотека