ru
Feedback
Zen of Python

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 19 258 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 19 258 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.

19 258
Подписчики
-624 часа
-327 дней
+2530 день
Архив постов
Свежие PEP, SQLAlchemy 2.0 и топ библиотек 2022 — обсуждают в прямом эфире Сегодня в 14:00 по Москве ребята из Moscow Python Podcast проведут прямую трансляцию и обсудят: — новый асинхронный фреймворк с Rust рантаймом; — релиз SQLAlchemy 2.0; — свежие PEP, особенно, сборку Python без GIL; — топ-10 Python библиотек 2022; — и другие новости. Гость: Илья Лебедев (евангелист MoscowPython, сооснователь Learn Python) В ходе трансляции Moscow Python Podcast ребята ответят на вопросы и комментарии в прямом эфире. Присоединяйтесь по ссылке! Реклама ИНН 774335272286 LjN8KQWtF

Дайджест Python: чем плох Django и как создать бота на GPT-3 Собрали дайджест из лучших материалов, гайдов и новостей по Python. Узнайте, с чем сталкиваются джуниоры на собеседованиях, как создать чат-бота на основе GPT-3 и собственный SEO-анализатор: https://tproger.ru/articles/dajdzhest-python-chem-ploh-django-i-kak-sozdat-bota-na-gpt-3/ #дайджест

Обновлённая дорожная карта по Python на 2023 год: теперь интерактивная Новичкам она будет полезна для уверенного старта, а опытным разработчикам подскажет, куда развиваться дальше. Это не новость, ребята обновляют роадмап каждый год. Да и вообще, это классный проект, в котором есть куча других дорожных карт, не только Python. Но только недавно появилась возможность понажимать кнопочки и почитать подробнее. И этого не хватало давно. Так что если ещё не сохранили себе, рекомендуем: https://roadmap.sh/python #шпаргалки

Самые полезные навыки для Python-разработчика в 2023 году В статье собрано 7 советов, которые помогут вам понять, в каких случаях лучше использовать библиотеки NumPy и NumExpr, как улучшить производительность функции pandas apply() или разобраться в плюсах и минусах Numba. И в целом улучшить свои навыки программирования на Python: https://towardsdatascience.com/speed-up-your-python-skills-in-2023-e680f4c56f37 #советы

Внезапно очень интересный тред на Reddit, в котором Python-разработчики рассказывают, над чем они работали на прошлой неделе Как минимум, это очень мотивирует — видишь, как разработчики с абсолютно разным опытом что-то делают, спотыкаются и ошибаются. Даже возникает желание что-нибудь эдакое написать, чтобы скорее поделиться с сообществом. Как максимум, можно найти идею для пет-проекта, задать вопрос или, наоборот, помочь кому-то: https://www.reddit.com/r/Python/comments/10ntjak/sunday_daily_thread_whats_everyone_working_on/

Лучшие open-source инструменты для Python проектов Open-source проекты, сторонние инструменты и библиотеки — это то, за что мы действительно любим Python. И вот полезная статья, в которой собраны самые полезные, валидированные сообществом и проверенные временем инструменты, конфигурации которых можно встретить в популярных проектах с открытым исходным кодом: https://habr.com/ru/post/708916/ #библиотека

Вопросы с собеседований: Как сортировать словарь по значению? Загвоздка в том, что словари в Python не имеют специальных методов, позволяющих сортировать элементы по значениям. Поэтому сортировку словаря по значению хочется сделать при помощи других структур данных. Например, первое, что приходит на ум — списки. Но этом медленное и неэффективное решение. И если вы ответите так на собеседовании, считайте, что лучше было промолчать. Вот небольшая заметка, в которой вы найдёте несколько оптимальных способов отсортировать словарь по значению в Python: https://pythonist.ru/sortirovka-slovarya-po-znacheniyu-2/

Уберите детей от экрана...

Дорожная карта: изучение Python с нуля Вообще, изучение основ Python почти ничем не отличается от любого другого языка. Но дальше в ход идёт разделение на сферы, синхронное/асинхронное программирование, тестирование и инструменты, часто индивидуальные для каждого языка. Вот такие вот роадмапы помогают окончательно не запутаться и структурировать обучение. На картинке общий план развития. А в статье — подробности с пояснениями: https://tproger.ru/articles/python-roadmap/ #шпаргалки

Хотите вырасти в разработке на Python? Без новых знаний и навыков не обойтись Начните прокачивать скиллы с открытого урока «Схемы аутентификации», который пройдет 1 февраля в 20:00 мск. А продолжить сможете на практическом онлайн-курсе «Python Developer. Professional» в OTUS. Во время занятия с Станиславом Ступниковым, руководителем разработки в VK, на примере FastAPI приложения вы обсудите различные способы аутентификации пользователей: basic, token (с jwt и без), OAuth2. Пройдите вступительное тестирование и присоединяйтесь https://otus.pw/S6Ez/ Реклама ООО «Отус Онлайн-Образование» LjN8Juat7

Как генерировать музыку из изображений с помощью Python Гайд, из которого вы узнаете, как можно делать музыку из изображений и экспортировать её в wav-файлы для последующей обработки. Конечно, это не тот гайд, где с помощью нейросетей и пары строчек кода убивают всю музыкальную индустрию — в нём всё намного проще. Но зато все шаги подробно расписаны, а код есть на гитхабе. Для забавного пет-проекта на пару вечеров практики вполне подойдёт: https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/708890/

8 паттернов проектирования для ML-разработчиков Паттерны проектирования помогают быстрее и эффективнее создавать код, а не «изобретать велосипеды». Если разработчик может грамотно формализовать проблему с помощью ООП и выбрать подходящий паттерн для её решения, во-первых, это очень круто и профессионально, а во-вторых, это может серьезно ускорить сроки разработки. В статье — 8 паттернов проектирования с примерами кода на Python: https://proglib.io/p/8-patternov-proektirovaniya-kotorye-dolzhen-znat-kazhdyy-ml-razrabotchik-2022-10-27 Изначально паттерны рассматриваются в контексте ML, но будут полезны и другим Python-разработчикам. #ml #паттерны

Когда возвращаешься к коду спустя месяц и пытаешься вспомнить что каждая функция делает:

Бесконечно можно смотреть на три вещи: горящий огонь, бегущую воду и на шпаргалки по регуляркам Держите объёмную шпаргалку дл
+2
Бесконечно можно смотреть на три вещи: горящий огонь, бегущую воду и на шпаргалки по регуляркам Держите объёмную шпаргалку для Python. #шпаргалка

Конструкция match-case в Python Начиная с версии 3.10, в Python наконец-то появилась конструкция match-case. С помощью неё можно избавиться от громоздких цепочек if-elif-else. Например: http_status = 400 if http_status == 400: print("Bad Request") elif http_status == 403: print("Forbidden") elif http_status == 404: print("Not Found") else: print("Other") Вместо этого можно использовать компактное выражение match-case: http_status = 400 match http_status: case 400: print("Bad Request") case 403: print("Forbidden") case 404: print("Not Found") case _: print("Other") Если ещё не разобрались, как работает конструкция, вот отличная статья, в которой рассказали подробнее. А также разобрали распространенные проблемы с if-else и варианты их решения при помощи match-case: https://pythonist.ru/konstrukcziya-match-case-v-python-polnoe-rukovodstvo/

В дополнение про производительность В прошлом посте поделились статьёй, в которой рассказали, как сегодня можно ускорить код на Python. И вот ещё одно интересное видео на эту тему. Это более глубокий разбор вопроса от Карла Мейера, инженера-программиста из одной запрещённой соцсети. Несколько лет назад Карл и его команда начали работать над проектом под названием Cinder, стремясь повысить эффективность через оптимизацию работы на уровне Python runtime. Видео на английском, но если с языком у вас беда, в том же Яндекс браузере можно включить нейросетевой лайв-перевод. Видео точно того стоит. https://youtu.be/RQAFpUM3EoE

Как можно ускорить Python сегодня Перевод интересной статьи от Intel, в которой разобрали: — Почему важно думать о «будущем разнородных вычислений». — Две ключевых сложности, которые необходимо преодолеть в открытом решении. — Параллельное выполнение задач для более эффективного задействования CPU. — Использование ускорителя для дополнительного повышения быстродействия. Один только третий пункт позволит увеличить быстродействие в 12 раз, четвёртый — ещё больше за счёт ускорителя. Техники простые, но очень полезные, когда нужно дополнительно ускорить программу: https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/708358/

С чего начать изучать Python? Одна из важных тем в Python — декораторы. Именно с ними вы можете познакомиться на открытом уроке 25 января в 20:00 мск в рамках специализации «Python Developer». Сурен Хоренян, опытный Python-разработчик из МТС, расскажет, что из себя представляют декораторы и как работают, а также научит создавать их самостоятельно. Программа предназначена для тех, кто хочет с нуля освоить востребованную профессию Python-разработчик до компетенций, соответствующих Middle-уровню. Записаться на урок можно тут: https://otus.pw/u1Ig/ Реклама ООО «Отус Онлайн-Образование» LjN8KHDTt

Мощная и простая в использовании библиотека Python для работы с 3D-облаками точек и сетками Point Cloud Utils — ценный инструмент, который поможет вам эффективно обрабатывать и анализировать 3D-данные. Point Cloud Utils умеет работать с различными форматами файлов, что упрощает импорт и экспорт данных из различных источников. Особенно полезна библиотека будет для тех, кто работает с компьютерным зрением, робототехникой, лидарным сканированием и фотограмметрия. #библиотека

VK Cloud устраивает Weekend Offer для Go- и Python-разработчиков Weekend Offer — это отличная возможность за выходные попасть в команду VK Cloud, которая создаёт высоконагруженные сервисы для миллионов пользователей и десятков тысяч компаний. 28 января, в субботу пройдут технические собеседования. Техлиды, технический директор и директор по продукту расскажут про структуру компании, процессы и задачи. А уже 29 января пройдут финальные собеседования, где лучшие кандидаты получат офферы. Отклики принимают до 26 января, а узнать подробнее о вакансиях, условиях и подать заявку можно по ссылке: https://tprg.ru/FS9J Реклама «ВК ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ» LjN8KNvRU