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 18 939 подписчиков, занимая 6 785 место в категории Технологии и приложения и 34 730 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 18 939 подписчиков.
Согласно последним данным от 31 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -151, а за последние 24 часа — -7, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 10.84%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.11% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 053 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 157 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 4.
- 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 01 сентября, 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.
gg.annotate(
'text',
x=exceeds100 + 2, y=5000 - 600,
label='Total coal production first\nexceeds 100 million tonnes\nper year.',
color=text_col,
family=body_font,
ha='left',
size=9,
va='top'
)
#факты
@zen_of_pythondef get_mean_salary(salaries):
return int(sum(srt_tr:=(srt:=sorted(salaries))[srt.count(srt[0]):-srt.count(srt[-1])])/len(srt_tr))
NB! Многие предложенные решения не прошли проверку, поскольку в списке зарплат возможны повторы, что искажает вычисление среднего.
Отдельный респект @Python3k за решение, учитывающее алгоритмическую сложность. И @GeorKu за неявную ситуацию с повтором зарплат в списке.
@zen_of_pythonarr1 и arr2 и целое число d. Напишите функцию find_arr_distance(), которая вернёт расстояние между двумя массивами.
Расстояния определяется как количество элементов arr1[i] таких, что не существует элемента arr2[j], где arr1[i] - arr2[j]| <= d.
Для проверки:
>>> arr1 = [4,5,8],
>>> arr2 = [10,9,1,8]
>>> d = 2
>>> find_arr_distance(arr1, arr2, d)
... 2
Объяснение:
Для arr1[0]=4 имеем:
|4-10|=6 > d=2
|4-9|=5 > d=2
|4-1|=3 > d=2
|4-8|=4 > d=2
Для arr1[1]=5 имеем:
|5-10|=5 > d=2
|5-9|=4 > d=2
|5-1|=4 > d=2
|5-8|=3 > d=2
Для arr1[2]=8 имеем:
|8-10|=2 <= d=2
|8-9|=1 <= d=2
|8-1|=7 > d=2
|8-8|=0 <= d=2
#задача
@zen_of_pythondef turn_matrix(grid, k):
return [[grid[(place:=(_n+(n:=len(grid[0]))*_m-k))%(n*len(grid))//n][place%n] for _n in range(len(grid[0]))] for _m in range(len(grid))]
#задача
@zen_of_python