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 18 718 подписчиков, занимая 7 007 место в категории Технологии и приложения и 35 217 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 18 718 подписчиков.
Согласно последним данным от 27 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -91, а за последние 24 часа — -3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.24%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 4.26% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 168 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 797 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 1.
- 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 октября, 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.
18 718
Подписчики
-324 часа
-387 дней
-9130 дней
Архив постов
18 718
Шаблон для ультра-строгих Python‑проектов — что‑то вроде
--strict из TypeScript, но на стеке uv + ruff + basedpyright. Идея простая: вместо того, чтобы каждый раз настраивать линтеры, типизацию и менеджер окружений вручную, вы копируете готовый pyproject.toml и сразу получаете очень агрессивные правила по стилю и типам.
В этом шаблоне uv отвечает за управление проектом и зависимостями, ruff — за линтинг и форматирование, а basedpyright — за строгую статическую типизацию с максимальным количеством включённых проверок.
Забрать можно в репозитории, там же инструкции по использованию.
Для новых проектов просто копируете pyproject.toml, меняете секцию [project] под себя, создаёте src/your_package и tests/. Затем установка:
uv venv
.venv\Scripts\activate # Windows
# или source .venv/bin/activate
uv pip install -e ".[dev]"uv run ruff format .
uv run ruff check . --fix
uv run basedpyright
uv run pytest18 718
Сейчас обсуждается интересный pre‑PEP о внедрении Rust в CPython, с перспективой сделать Rust обязательной зависимостью при сборке в Python 3.17 после переходного периода в 3.15–3.16. В черновике расписан план: в 3.15 — предупреждение при сборке без Rust, в 3.16 — сборка без Rust только с явным флагом, в 3.17 — Rust может стать обязательным.
Зачем это нужно по версии авторов: безопасность памяти и потоков (важно на пути к free‑threaded Python), возможность писать быстрые части стандартной библиотеки на Rust. Есть референс‑имплементация: модуль _base64 на Rust, показывающий ускорение относительно C‑версии, и зафиксирован план FFI через новый crate cpython‑sys для доступа к C‑API CPython с минимальными unsafe‑участками.
@zen_of_python
18 718
Свежий гайд от CodSpeed про то, как по‑нормальному бенчмаркать Python‑код, а не просто крутить timeit в REPL. Автор разбирает, чем отличается разовая прикидка скорости от «продакшен‑бенчмарков», которые гоняются в CI и ловят регрессии по перформансу между коммитами.
Фокус на подходе через тесты: пишете бенчмарки как pytest‑тесты, помечаете их маркером или используете benchmark‑фикстуру, а дальше CodSpeed через pytest-codspeed и GitHub Actions (или другой CI) автоматически собирает результаты, строит историю и подсвечивает, где вы случайно замедлили код. Плюс есть кейсы вроде параллельного прогонов, шардинга бенчей по нескольким CI‑джобам и интеграции в существующий пайплайн без переписывания уже имеющихся pytest-benchmark тестов.
Сам инструмент платный, но до 5 человек для коммерческих проектов доступен без проблем. Для опенсорса без ограничений.
@zen_of_python
18 718
T-строки в Python — новая техника форматирования, которая появилась в 3.14 и стала пятой в списке после
%, str.format, string.Template и f-строк. Синтаксис очень похож на f-строки (те же {} и выражения), но результатом выражения t"..." будет уже не str, а объект шаблона.
Главное отличие: t-строка сама по себе не делает готовую строку, а возвращает объект Template, внутри которого по отдельности лежат куски текста и интерполяции со всеми их метаданными. Это даёт библиотекам возможность сначала пройтись по этим частям (экранировать, валидировать, форматировать), а уже потом собирать финальный вывод.
Из-за этого t-строки полезны в первую очередь авторам библиотек: логированию, шаблонизаторам, SQL/HTML-обёрткам и любому коду, где хочется контролировать интерполяцию до склейки в строку. Для обычного прикладного кода ничего не меняется — продолжаете использовать f-строки, пока конкретная библиотека явно не попросит передать ей t-строку вместо готового текста.
Нырнуть поглубже можно в статье или на видео к посту.
@zen_of_python18 718
Обвязка вокруг SQLAlchemy Core — sqla-fancy-core. Это не очередной ORM, а надстройка для тех, кто любит писать запросы сам, но хочет строгую типизацию, поддержку асинхронности и понятные транзакции без «магии» сессий.
Главная фишка — другой способ описывать таблицы вместо
table.c.column, который нормально дружит с проверкой типов и делает код понятнее. Плюс поверх движка добавлены обёртки и декораторы: они берут на себя создание подключений и управление транзакциями.
Пример:
import sqlalchemy as sa
from sqla_fancy_core import TableBuilder
tb = TableBuilder()
class Author:
id = tb.auto_id()
name = tb.string("name")
created_at = tb.created_at()
updated_at = tb.updated_at()
Table = tb("author")
18 718
Занятный проект на Python из категории «потому что могу»: Rubiksolver
Коротко: это десктоп-приложение, которое через веб-камеру считывает состояние перемешанного кубика Рубика и показывает пошаговое решение с анимацией в окне на PySide6 с отрисовкой через OpenGL и обработкой изображения в OpenCV. Проект позиционируется как учебный — подойдёт тем, кто хочет понять базовые приёмы компьютерного зрения и графики на практике.
Сканирование: показываете камере по одной грани по заранее заданным правилам. После скана жмёте Play, чтобы запустить анимацию, или листаете шаги кнопками Previous/Next — так удобно проверять, что распознание и сама сборка идут корректно.
Установка: клонируете репозиторий, выполняете
uv sync для зависимостей и запускаете uv run rubiksolver — автор использует современный менеджер uv, так что установка занимает минимум времени.
Автор отмечает, что на Android встречаются решалки, но чаще всего там состояние кубика приходится вбивать руками, без автосканирования камерой — здесь как раз закрыта эта боль.
@zen_of_python18 718
Вы знали, что у нас есть канал с хитрыми задачками по Python?
Вот прямо сейчас там в комментариях обсуждаем задачу с подвохом: @quiz_python
Каждый рабочий день по одной задачке с квизом, можно сразу проверить себя. И через час пост с подробным объяснением, почему именно так.
18 718
Repost from Типичный программист
С кем знакомятся типичные программисты: 2D-тян или живая девушка?
Согласно недавним исследованиям Vantage Point Counseling Services, треть американцев хотя бы раз состояла в романтических отношениях с ИИ. Появилось даже приложение Loverse для виртуальных знакомств, где вместо реальных людей роль партнёров выполняют чат-боты с искусственным интеллектом.
Мы решили провести своё исследование и выяснить где и с кем сегодня знакомятся пользователи стран СНГ. Пожалуйста, пройдите наш небольшой опрос. Это поможет нашему исследованию.
Пройти опрос.
18 718
Статья «Building a CI/CD Pipeline Runner from Scratch in Python»
Автор показал, как собрать с нуля свой мини‑раннер для CI/CD на Python для случаев без доступа к GitHub Actions/GitLab Runner, чтобы понять, что происходит под капотом и запускать пайплайны в изолированных окружениях без облака. Ключевая идея простая: раннер — это оркестратор, который парсит YAML, строит граф зависимостей, запускает задачи в контейнерах, стримит логи и пробрасывает артефакты между задачами.
Из примеров: классика со стадиями build/test/deploy, где build кладёт сборку в dist/, тесты берут контент из dist/ и запускаются параллельно, а деплой на прод запускается только в ветке main. Артефакты складываются во внутреннюю .pipeline_artifacts и перед каждым шагом подтягиваются по списку нужных задач, при этом рабочая папка монтируется в контейнер, а команды шага объединяются в одну строку shell.
Такой раннер пригодится для локального теста конфигов или учебных задач, когда хочется гибкости без внешних сервисов. До продакшен уровня остаются распределённое выполнение, кеши зависимостей, матричные сборки, секреты, сервис‑контейнеры и ретраи, но базовая архитектура — парсер, планировщик, исполнитель и менеджер артефактов — уже закрывает основные потребности.
@zen_of_python
18 718
В этот четверг: онлайн-конференция «Проектная исповедь»
Что будет: разбор проектных ошибок в ИТ-индустрии и совместный поиск путей, как с ними справляться.
Организаторы обещают истории, которые обычно остаются за кадром. Тот самый шанс научиться на чужих ошибках и учесть в своих проектах.
Участие бесплатное, но нужна регистрация. Сделайте это прямо сейчас, чтобы иметь возможность подключиться.
Это #партнёрский пост
18 718
Гвидо ван Россум рассказал о Structured RAG — подходе, когда мы не просто режем документ на куски и превращаем в векторные эмбединги, а заранее вытаскиваем из текста структурированные «знания» (сущности, типы, действия, связи) и храним их в обычной базе. На этапе запроса вопрос тоже приводится к такому же структурному виду, ищутся совпадения по полям, а при достаточном лимите токенов добавляются исходные фрагменты текста. По словам Гвидо, это даёт более точные ответы, выдерживает длинные диалоги и ускоряет сложные запросы.
Почему это лучше классического RAG с векторами: векторы громоздки, по большим документам совпадения «размываются», а полнота (recall) заметно проседает; озвучена оценка порядка 60%. В Structured RAG основная работа переносится на этап индексации, поэтому сам поиск получается дешевле и легче масштабируется. Плюс можно делать простые выводы по типам (например, если кто-то указан как artist, то это person), что помогает отвечать на вопросы «кто из людей…».
На демо Гвидо показывал поиск по скетчам Monty Python и по собственной почте: система умеет пополнять память на лету, так что к фактам и диалогам можно возвращаться спустя время. Эмбеддинги при этом используются минимально — как вспомогательный механизм для синонимов и родственных терминов; а GraphRAG здесь не конкурент, а соседний подход: Structured RAG выигрывает инкрементальной индексацией без тяжёлой кластеризации.
Код открыт: пакет
typeagent уже доступен на PyPI. Исходники лежат в репозитории. Это ранний прототип; для запуска нужен ключ к LLM‑провайдеру (в докладе — OpenAI).
В посте дубляж на русский, оригинал на YT.
@zen_of_python18 718
ArgMan — легковесный менеджер аргументов командной строки для Python. Позиционируется как более простая замена argparse для небольших проектов.
Из коробки поддерживаются позиционные и опциональные параметры, короткие и длинные флаги вроде
-v/--verbose, а также хуки для преобразования типов и валидации. Установка стандартная: pip install argman.
Сейчас не поддерживается парсинг из списка строк (не только из sys.argv) — автор обещает, что сначала допилит подкоманды, а затем добавит более универсальный парсинг. Исходники на GitHub, автор активно отвечает и готов вносить правки и дорабатывать.
На картинке к посту пример использования.
@zen_of_python18 718
Бро, ты можешь тут реализоваться и т.д.
Став частью ОТП Банка, именно ты сделаешь сильнее всю команду! Расти, учись и пробуй новое — это твой шанс создать что-то по-настоящему крутое.
Присоединяйся к ребятам и делись роликом с теми, кто тоже готов к переменам 🚀
18 718
Гвидо ван Россум дал интервью на Python-конфе PyBay
Основные темы:
— почему Python стал языком ИИ и что помогает ему быстро адаптироваться под новые задачи;
— надстройки типизации вроде Pydantic;
— функциональные примитивы а-ля lambda/map/reduce и отношение Гвидо к ним.
Ну и, конечно, про вайб-кодинг тоже поговорили.
В посте видео с дубляжом на русский, а оригинал на YT.
@zen_of_python
18 718
В экосистеме Python есть несколько разных файлов, которые отвечают за зависимости:
requirements.txt, uv.lock, pyproject.toml, да сами библиотеки установленные в venv в конце концов, это тоже некоторая фиксация зависимостей.
Всем этим можно управлять с помощью uv: на картинке граф переходов, как из одного набора перейти к другому. Сохраняйте как шпаргалку.
Под «libs in env» подразумевается виртуальное окружение, созданное с помощью uv venv.
@zen_of_python
18 718
Да, venv это круто и удобно, но есть проблемы:
— чтобы посмотреть какие внутри пакеты, надо активировать конкретное окружение;
— нет удобного способа посмотреть все venv и что в них творится;
— сколько всё это места на диске занимает непонятно.
Вас это тоже волнует? Нет? А вот один программист настолько устал вбивать постоянно
activate бла-бла, что закодил venv-rs — менеджер виртуальных окружений для Python. Написан на Rust, работает быстро. Показывает все окружения в удобном виде прямо в терминале.
Главная фишка venv-rs в том, что это именно интерфейс с навигацией, а не просто набор CLI-команд. Можно быстро просмотреть список всех окружений, установленные пакеты в каждом, узнать размер на диске и скопировать команду активации в буфер одним нажатием. Инструмент рекурсивно ищет окружения в указанной папке и кэширует, чтобы при следующем запуске не тормозить.
В посте автора на Reddit есть сравнительная таблица с другими решениями вроде virtualenvwrapper, venv-manager и uv. Основное отличие — визуальный интерфейс вместо команд. Правда, venv-rs пока не умеет создавать и удалять окружения, только управлять существующими. Также есть нюансы: Mac не поддерживается, а первый запуск может быть долгим, если у вас много окружений с кучей пакетов.
@zen_of_python