Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
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 19 256 подписчиков, занимая 7 001 место в категории Технологии и приложения и 35 054 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 256 подписчиков.
Согласно последним данным от 14 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 25, а за последние 24 часа — -6, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 12.36%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 4.86% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 380 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 936 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 11.
- 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 15 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.
19 256
Подписчики
-624 часа
-327 дней
+2530 день
Архив постов
19 256
Что почитать. Глубокое обучение на Python (2018)
Сегодня предлагаем вам познакомиться с одной интересной книгой, которая поможет вам разобраться в глубоком обучении на Python. Не понимаете о чём речь? Тогда рассказываем, глубокое обучение — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований.
Если вы ещё не знакомы с этой концепцией, то такое объяснение может показаться сложным. Но не переживайте, автор это книги умеет доходчиво объяснять даже сложные вещи. В ней вы познакомитесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей.
#книга #ml
19 256
Вряд ли найдётся человек, который ни разу не слышал про нейросети или не встречал системы, которые рекомендуют музыку, фильмы или книги. Хотите узнать, как устроены такие алгоритмы?
Приходите на бесплатный вебинар «Что скрывают деревья решений?». На занятии вы разберёте, как устроен популярный алгоритм машинного обучения — дерево решений — и примените его на практике для решения задачи классификации.
Дерево решений — это тип контролируемого машинного обучения, который в основном используется в задачах классификации. Дерево решений само по себе — это в основном жадное, нисходящее, рекурсивное разбиение. «Жадное», потому что на каждом шагу выбирается лучшее разбиение. «Нисходящее» — потому что мы начинаем с корневого узла, который содержит все записи, а затем делается разбиение.
Для участия зарегистрируйтесь: https://otus.pw/3uKf/
А продолжить осваивать Machine Learning и получить новую профессию вам поможет специализация «Machine Learning». Вы научитесь выполнять полный pipeline работ: от подготовки датасета до анализа результатов и подготовки к production. После обучения у вас будет 2 выпускных проекта для портфолио, а преподаватели проведут занятие по трудоустройству в Data Science и дадут советы по прохождению собеседования.
Подробнее: https://tprg.ru/AsJb
Реклама ООО «Отус онлайн-образование»
19 256
Если вы ломаете голову над тем, какой бы ещё проект реализовать на Python, то вот вам целых 190 проектов с исходным кодом, которые вы можете повторить
Чтобы стать лучшим в чём-либо, необходимо много практики. Лучшая практика для программиста — создавать различные проекты, будь то маленькие или большие.
В этой статье собраны 190 проектов с исходным кодом, которые разделены по уровню сложности, чтобы каждый мог найти подходящий для него:
https://amankharwal.medium.com/130-python-projects-with-source-code-61f498591bb
19 256
Создание мемов и информаграфики с помощью Python
Для создания изображений будь то мемы, инфографика или что-то ещё, нам потребуется библиотека, которая позволяет обрабатывать и создавать изображения. В данном случае мы будем использовать популярную библиотеку Pillow, которая обладает достаточно широкими возможностями.
Подробная инструкция по её использованию с готовыми кейсами уже тут:
https://rk.edu.pl/en/generating-memes-and-infographics-with-pillow/
#pillow
19 256
Подборка актуальных вакансий
— Data Engineer
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: можно без опыта
— DevOps Engineer
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: можно без опыта
— Аналитик DWH
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: можно без опыта
— Auto QA-инженер
Где: удалённо
Опыт: от 1 года
— Специалист группы дежурных администраторов выноса изменений
Где: Москва
Опыт: от 1 года
— DevOps / SRE-инженер
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: от 3 лет
— Senior DevOps Engineer
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: от 3 лет
#вакансии #работа
19 256
Скачиваем медиа из веба с помощью CLI
You-Get — это пакет, который даёт возможность скачать различный медиа-контент с веб-страницы, если стандартные способы скачивания не работают. Видео, музыка или изображения могут быть скачаны с помощью просто и удобного интерфейса командной строки.
Подробнее:
https://github.com/soimort/you-get
#инструмент
19 256
AiPainter — цифровой AI-художник
Приложение AiPainter является удобной обёрткой для трёх нейросетей: StableDiffusion (используется её форк InvokeAI), lama-cleaner и rembg. Первая умеет генерировать изображения по текстовому описанию, вторая удалять объекты с изображения, а третья удаляет фон.
Что в итоге получилось можно посмотреть тут:
https://habr.com/ru/post/694212/
#ml
19 256
Вы разработчик, который давно хотел изучить Kubernetes?
Специально для такого случая Слёрм подготовил собственный курс — «Kubernetes для разработчиков». И до конца года даже можно пройти через один его поток.
Во время обучения вас научат:
— базовым абстракциям K8s и устройству кластера;
— запуску приложений в кластере;
— локальной разработке в Kubernetes;
— особенностям языков программирования при запуске в Kubernetes (Java, Python, Go).
Начало обучения уже 17 ноября. Сам же поток будет длиться до 29 декабря. Узнать подробности и записаться можно по ссылке: https://slurm.club/3SQg7yp
Реклама ООО «Слёрм»
19 256
Визуализация дерева решений на Python
Подобная визуализация отлично помогает понять, как именно нейросеть принимает решения и анализирует данные. О том, как сделать такое дерево, рассказали тут:
https://youtu.be/R15Rm_aW1jM
#видео #ml
19 256
Telegram бот с оффлайн-распознаванием голосовых и генерацией аудио из текста
Сегодня уже существуют готовые решения по распознаванию голосовых, более того, Telegram и сам уже обладает этой встроенной функцией на Premium-подписке. Однако, мы не можем пощупать, как это работает с точки зрения кода.
Эта статья покажет вам, как можно написать бота, который будет не только распознавать текст, но и наоборот, переводить текст в голосовые сообщения. Отдельно стоит отметить, что проект полностью работает на одной машине и не использует сторонние сервисы, кроме Telegram.
https://habr.com/ru/post/694632/
#бот #telegram
19 256
Как сделать циклы в Python более питоническими
Иногда в погоне за красотой кода на Python страдает его производительность. Поэтому важно соблюдать баланс между его читаемостью и скоростью работы. Здесь представлены 5 методов, которые помогут вам достичь этого баланса при работе с циклами:
https://idiomaticprogrammers.com/post/idiomatic-python-programming/
19 256
Создание детализированной фотографии по пикселизированному изображению
PULSE — самоконтролируемая генеративная модель дискретизации фотографий. Она позволяет создать воображаемые лица несуществующих людей на основе пикселизированного изображения. Да, это не позволит, как в шпионских фильмах восстановить лицо преступника по одному пикселю, но может подсказать примерные черты лица.
Подробнее о проекте и его использовании можно почитать тут:
https://github.com/adamian98/pulse
#ml #библиотека
19 256
Как запустить сервер PostgreSQL прямо в браузере
В данной статье речь пойдёт о новом инструменте, созданном с использованием Python, который называется
postgres-wasm. Это запускаемый в браузере сервер PostgreSQL с полным набором функционала, включая сохранение состояния в браузере, восстановление из pg_dump и логическую репликацию из удалённой базы данных.
Подробнее о проекте можно узнать в этой статье:
https://habr.com/ru/company/skillfactory/blog/693332/
#sql #веб19 256
Освойте профессию Python-разработчика всего за 12 часов в неделю на курсе от SkyPro
В программе много практики в среде коммерческой разработки, знания соответствуют требованиям к вакансиям работодателей, а курс под силу даже если у вас нет опыта в IT.
Узнать подробнее о курсе, выпускниках и преподавателях, и записаться на курс: https://tprg.ru/Aol7
Реклама ОАНО ДПО СКАЕНГ
19 256
Python 3.11: новые интересные функции, которые вы можете попробовать
Новая версия Python была опубликована 24 октября. Как и в любой версии, Python 3.11 содержит множество новшеств и изменений.
Предлагаем вам познакомиться с самыми интересными из них в этой статье:
https://realpython.com/python311-new-features/
19 256
JupyterHub, или как перестать бояться pip install
JupyterHub — это тот же Jupyter, который ставится он на отдельный сервер и работает как клиент-серверное веб-приложение, позволяя автоматизировать и изолировать рабочее окружение каждого пользователя. Благодаря этому вам надо думать об установке Jupyter и тратить локальные ресурсы.
Подробнее:
https://habr.com/ru/company/rostelecom/blog/689596/
#jupyter #datascience
19 256
Собрали для вас небольшую подборку полезных Telegram-каналов от Tproger
Она пригодится и начинающим, и опытным разработчикам, которые хотят быть в курсе происходящего в мире IT и учиться новому:
— канал для веб-разработчиков: @tproger_web;
— для увлекающихся мобильной разработкой: @mobi_dev;
— всё о Java: @a_cup_of_java;
— тем, кто ищет интересные инструменты и библиотеки: @prog_tools.
Выбирайте то, что интересно вам и вступайте!
19 256
Расширяем Python с помощью Cython, Rust и других языков
Когда чистого кода Python оказывается недостаточно, на помощь могут прийти другие языки, которые можно использовать через специальное расширение. В зависимости от вашей ситуации это может быть C, C ++, Rust или что-то ещё.
Давайте посмотрим, какие у нас есть варианты на такой случай и в каких сценариях они могут пригодиться:
https://pythonspeed.com/articles/rust-cython-python-extensions/
19 256
Управление файлами в Django
Если с файлами, находящимися в вашем проекте всё более-менее понятно, то что делать с теми, которые могут загружать пользователи? Как реализовать функциональность приёма и обработки пользовательских файлов?
В этой статье вы узнаете, как Django обрабатывает файлы такого типа и как с ними безопасно обращаться:
https://www.mattlayman.com/django-riffs/accepting-files/
#django
