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 18 953 подписчиков, занимая 6 786 место в категории Технологии и приложения и 34 781 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 18 953 подписчиков.
Согласно последним данным от 27 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -157, а за последние 24 часа — 7, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 12.56%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.30% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 381 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 195 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 5.
- 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 28 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.
18 953
Подписчики
+724 часа
-317 дней
-15730 день
Архив постов
18 953
Repost from Типичный программист
Как искать работу в IT в 2025, не вызывая подозрений у санитаров
В отборе в IT страсти кипят не меньше, чем в хайлоаде. Вместе с Proglib мы провели исследование и спросили сотни айтишников: что реально выводит из себя в найме?
Собрали всё в удобный чек-лист:
– HR узнают, как не отпугивать сильных кандидатов.
– Айтишники поймут, где сразу маячат ред флаги и можно не терять время.
Надеемся, материал хоть и немного, но изменит процессы найма к лучшему. Поэтому сохраняйте, делитесь и прожимайте ❤️
18 953
Как по мнению Python-разработчика на самом деле должен работать Pip-Boy в игре Fallout.
#кек
@zen_of_python
18 953
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
18 953
pip vs. pip3 | Что выбрать?
Если вам вдруг стало очень важно понимать различие между этими менеджерами зависимостей, то все просто. Основное различие — это «прнадлежность» версиям Python 2 или 3:
pip — это менеджер пакетов по умолчанию для Python 2 / 3 (где «двойка» не установлена;
pip3 — это явно указанный менеджер пакетов для Python 3.
Если у тебя установлен только Python 3, pip и pip3 будут работать одинаково.
Как проверить, какая версия связана с pip
pip --version # pip 20.0.2 from /usr/lib/python2.7/site-packages/pip (python 2.7)
pip3 --version # pip3 21.2.4 from /usr/lib/python3.8/site-packages/pip (python 3.8)
18 953
asdf-vm | Переключаться между окружениями автоматом
Продвинутая система управления виртуальными окружениями, позволяющая в одну команду:
— устанавливать зависимости для НЕСКОЛЬКИХ ЯП в одном окне;
— при переходе в папку другого проекта переключится на соответствующее окружение и многое другое.
Цена: бесплатно
Репозиторий проекта
Сайт
🌚 — Если это уже слишком «дебри»
😎 — Если считаешь такое элегантным
18 953
TypedDict | Куда, зачем
Для тех, кто стремится писать поддерживаемый код, существует
TypedDict («Типизированный словарь»). В этом посте разберём, зачем нужен, как правильно использовать и какие возможности открывает.
TypedDict — это специальный тип данных, что позволяет создавать словари с явно заданными типами для ключей и значений. Таким образом, вы можете описать структуру словаря, как будто это объект с фиксированными полями.
from typing import TypedDict
class User(TypedDict):
name: str
age: int
email: str
TypedDict позволяет добавить статическую типизацию к словарям, тем самым снизить вероятность неожиданных ситуаций с вашими экземплярами.
В примере выше мы создаем класс User, который наследуется от TypedDict. Теперь словари типа User должны иметь ключи name, age и email с типами str, int и str соответственно.
Теперь при создании экземпляра:
user: User = {
"name": "Alice",
"age": 30,
"email": "alice@example.com"
}
mypy) выдадут ворнинг.
Опциональные ключи
Бывает, что не всегда все ключи словаря на месте. В TypedDict их можно сделать необязательными (total=False):
class User(TypedDict, total=False):
nickname: str
bio: str
18 953
Джависткие Virtual Threads в Python
На официальном форуме Python не на шутку разогнали тред про виртуальные потоки. Идея похожа на OpenJDK Project Loom: такое не потребляет много ресурса.
Предлагается создать соответствующее API, чтобы эффективно выполнять большое количество конкурентных задач. Посмотрим, выживет ли идея.
#факт
@zen_of_python
18 953
Streamlit v.1.46.0
Вышло массивное обновление BI-тула , и там теперь среди прочих:
— меню навигации можно разместить в верхней части приложения с помощью
st.navigation(position="top");
— поддерживается темная тема через st.context.theme;
— большинство виджетов и элементов теперь поддерживают параметр ширины width;
— добавлена настройка CORS для разрешённых источников;
— в сообщениях об ошибках появился удобный копипаст-кнопка;
— теперь можно запускать сервер Streamlit на порту 3000 без дополнительных настроек;
— добавлена поддержка форматов номеров для колонок с числами и прогрессбаров.
Release Note
#инструмент
@zen_of_python
🫡 — Если отдаю честь за такую работу18 953
Repost from Типичный программист
SQLZoo: интерактивный тренажёр по SQL
Если надоело читать теорию и хочется потрогать SQL ручками — SQLZoo станет идеальным выбором. Здесь сразу на сайте можно выполнять задания, строить запросы к реальным базам и видеть результат.
Есть пошаговые туториалы, задания на SELECT, JOIN, GROUP BY, подзапросы и задачки на логику.
18 953
Упорядочены ли словари в Python?
Что значит «упорядоченный»?
Когда говорят об упорядоченности, важно понять контекст. Например:
— Если просят расставить коробки, порядок — по размеру;
— Если вы в очереди – порядок по времени прихода.
Если структура упорядоченная, она в каком-то смысле сохраняет свой внутренний порядок. А как со словарями?
Исторический обзор
До Python 3.6: словари не сохраняли никакого порядка при выводе или переборе. Параметры key: value могли выводиться в совершенно произвольном порядке.
Начиная с Python 3.6 словари начали сохранять порядок вставки — но это считалось технической деталью реализации, а не официально гарантированным свойством. Позднее это стало частью официальной спецификации языка.
Это значит, что словари упорядочены?
Частично — да:: словари сохраняют порядок добавления элементов. Это позволяет, например, при переборе ключей получать их в том же порядке, что при вставке.
Важное «но»: порядок не влияет на сравнение словарей:
a = {"x": 1, "y": 2}
b = {"y": 2, "x": 1}
a == b # True
18 953
Общий сбор питонистов на митапе ЮMoney ™️
Питоняшки — бесплатный митап ЮMoney для Python-разработчиков.
✅ 3 июля, в четверг, в 19:00 (мск) — приходите на митап в Санкт-Петербурге или подключайтесь онлайн.
О чём будут доклады?
🟣 Это не те метрики, что вы ищете. Разберётесь, почему стандартного экспортёра может не хватать, и как написать свой на Python.
🟣 Кодогенерация: как компьютеры учатся писать код за нас. Узнаете про прошлое, настоящее и будущее кодогенерации в разных языках программирования.
🟣 Ruff: как не положить всё, переходя на новые правила? Узнаете больше про линтеры, форматтеры и подводные камни при переходе на Ruff.
🟣 Секреты успеха змеи в мире пауков. Узнаете, как команда ЮMoney применяла scrapy и playwright в продукте, чтобы создать сервис модерации сайтов.
Зарегистрируйтесь, чтобы принять участие. Все подробности — на сайте митапа Питоняшки 🔥
Это #партнёрский пост
18 953
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
18 953
Отслеживание неиспользуемых ключей в словаре Python
Словари — это фундаментальная структура данных, используемая для хранения пар «ключ-значение». В большинстве случаев мы просто читаем и записываем значения по ключам, не задумываясь о том, какие ключи были запрошены в процессе выполнения программы, а какие так и остались неиспользованными. Однако иногда в разработке возникает задача понять, какие ключи словаря так и не были использованы.
Представим, что у вас есть словарь с множеством параметров, который передаётся в функцию или класс. Вы хотите убедиться, что ваша логика действительно «потрогала» все ключи, и не осталось параметров, которые вы передали, но не использовали. Это особенно актуально, если словарь — это некий набор опций или конфигураций.
Без специальных инструментов проверить, какие ключи словаря не использовались, довольно сложно. Стандартный словарь в Python не хранит никакой информации о том, обращались ли к конкретному ключу.
Решения: словарь с учётом использования ключей
Для решения этой задачи можно создать класс-обёртку над обычным словарём, который при каждом запросе ключа будет отмечать этот ключ как «использованный».
Основные требования к такой структуре:
— При запросе значения по ключу отмечать ключ как использованный;
— Предоставлять метод, возвращающий ключи, к которым не обращались;
— Максимально просто и удобно использовать вместо обычного словаря.
Реализация: UsedDict
class UsedDict(dict):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
self._used_keys = set()
def __getitem__(self, key):
self._used_keys.add(key)
return super().__getitem__(key)
def get_unused_keys(self):
return set(self.keys()) - self._used_keys
dict, чтобы сохранить привычный интерфейс;
— При инициализации создаём пустое множество _used_keys, в котором будем хранить все ключи, к которым обращались;
— Переопределяем метод __getitem__, который вызывается при чтении значения по ключу mydict[key]. В этом методе сначала отмечаем ключ как использованный, а затем возвращаем значение;
— Добавляем метод get_unused_keys, который возвращает разницу между всеми ключами словаря и теми, которые использовались.
Пример использования:
config = UsedDict({
"host": "localhost",
"port": 8080,
"debug": True,
"timeout": 30
})
print(config["host"]) # используется
print(config["port"]) # используется
unused = config.get_unused_keys()
print("Неиспользованные ключи:", unused)
# Выведет: Неиспользованные ключи: {'debug', 'timeout'}
