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
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.
>>> 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.
#задачаimport 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 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
#библиотекаcustomers[customers["age"] <= 25]
Теперь можно фильтровать датафрейм так:
import pandasql as ps
sql_query = '''SELECT * FROM customers WHERE "age" <= 25'''
ps.sqldf(sql_query)
#библиотекаimport 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
#библиотекаcopy() / deepcopy().
#факты>>> 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>>> 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"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.
#задачаtry:
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
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
