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 19 246 подписчиков, занимая 6 971 место в категории Технологии и приложения и 34 978 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 246 подписчиков.
Согласно последним данным от 23 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -12, а за последние 24 часа — -9, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 11.48%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.16% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 209 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 993 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 15.
- 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 24 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.
19 246
Подписчики
-924 часа
-167 дней
-1230 день
Архив постов
19 246
5 способов отладки с IPython
Существуют разные способы отладки кода, начиная от повсеместного использования
print и заканчивая отладчиком, встроенным в среду разработки.
Автор этой статьи остановился на использовании IPython для отладки и обосновывает свой выбор различными примерами:
https://tprg.ru/JOr719 246
Создаём Telegram бота с помощью Python
Telegram обладает множеством возможностей. Одна из них — это использование крутых ботов на все случаи жизни.
Прочитав эту статью, вы пошагово научитесь создавать своих собственных ботов:
https://tprg.ru/MTxY
19 246
Что такое дескрипторы и их использование в Python 3.6+
Дескрипторы редко используются в Pyhton-проектах напрямую, но крайне часто через сторонние библиотеки. Обычно они необходимы при создании фреймворка или ORM, а ещё на собеседованиях любят задавать вопросы о них.
В этой статье автор постарался максимально понятно объяснить что же такое дескриптор, зачем он нужен и где применяется:
https://tprg.ru/AtwB
19 246
12 YouTube-каналов для бесплатного изучения Python
Полезная подборка для тех, кто только начинает изучать Python. Здесь вы сможете найти полезный контент не только по Python, но и по связанным с ним технологиям:
https://tprg.ru/Rd1x
19 246
7 самых популярных библиотек обработки изображений в Python
Для Python написано огромное количество библиотек, в том числе и для работы с изображениями. Умение работать хотя бы с частью из них, может сильно повысить вашу значимость на рынке труда.
В этой статье представлены наиболее популярные:
https://tprg.ru/ClrM
#библиотека
19 246
Создание виртуального помощника с помощью Python
Автор статьи создал демо-версию TARS из фильма «Интерстеллар». TARS способен автоматизировать различные задачи, такие как поиск видео на YouTube и их воспроизведение, отправка электронных писем, поиск материалов в Википедии и их чтение и многое другое.
Как сделать себе такого же помощника читайте здесь:
https://tprg.ru/yrSp
19 246
Три (обманчиво) простые задачи на Python
В этой статье предлагается рассмотреть три задачи, которые кажутся простыми на первый взгляд, но на самом деле могут выдать совершенно не тот результат, который вы ожидаете:
https://tprg.ru/SbxZ
19 246
Python: декоратор
@retry
В Python существует очень простой и удобный способ создавать обёрточные функции — декоратор @retry. Он повышает и качество кода, и скорость разработки.
Посмотрите, как можно его использовать, и насколько понятнее и лаконичнее при этом становится код:
https://tprg.ru/no6G
#чистыйкод19 246
Разработан алгоритм для расшифровки «пикселизированных» изображений
Новый алгоритм Depix, написанный на языке Python, способен распознать в пикселях, скрываемую за ними информацию. Скоро шутки про «C.S.I.» перестанут быть шутками, хотя пока алгоритм работает только с текстом.
Ссылка на GitHub проекта и более подробная информация в нашей статье:
https://tprg.ru/J2Yi
19 246
Как при помощи Python научить нейросети обучать друг друга
Автор проекта создавал поколение из 200 машин, при этом каждой давалась своя случайная нейронная сеть с уникальными параметрами. После первого запуска применялся генетический алгоритм, который создавал улучшенное поколение автомобилей. Таким образом, через несколько итераций машины сами научились ездить по заданной трассе.
Стоит отметить, что и при смене трассы те же самые машины показали себя достаточно хорошо уже при первом запуске.
https://tprg.ru/4jdu
#ml
19 246
glitch-this!
Интересная утилита, написанная на Python, которая с помощью консоли позволит вам создать «загличенные» изображения и gif-анимацию.
Почитать документацию и скачать проект можно тут:
https://tprg.ru/l0xY
#инструменты
19 246
Когда и зачем использовать оператор := в Python
Недавно в Python 3.8 появился оператор присваивания
:=, аналогичный =.
Где использовать оператор «морж» и как он может упростить написание кода — читайте здесь:
https://tprg.ru/FULr19 246
Работа со строками в Python. Готовимся к собеседованию
Даже если вы не собираетесь проходить собеседование, освежить память никогда не бывает лишним.
Начиная с азов, вспомним основные способы работы со строками, а затем перейдём к рассмотрению задач и способам их решения.
Вспоминаем азы тут: https://tprg.ru/fw2h
Решаем задачи здесь: https://tprg.ru/aksH
19 246
Как работает память в Python
Понимая как устроена память, легче работать с кодом.
В этой статье вы сможете узнать что такое аллокатор, как работает счётчик ссылок и сборщик мусора:
https://tprg.ru/UGJj
19 246
Django Schema Graph
Удобный инструмент, написанный на Python, который позволит вам строить и визуализировать отношения ваших моделей и приложений. Помогает при документировании проекта.
Ссылка на GitHub: https://tprg.ru/yh9b
#инструменты #django
19 246
Менеджеры контекста в Python — выходим за пределы «with open() file»
Менеджер контекста — это такой оператор, который выполняет за вас рутинную работу при использовании определённых ресурсов.
О том, как правильно его использовать и в каких случаях — читайте в статье:
https://tprg.ru/531R
19 246
Хорошие и плохие практики программирования на Python
Грамотный и чистый код — признак хорошего программиста.
В этой статье представлены примеры различных способов программирования, как удачные, так и не очень:
https://tprg.ru/VUxR
#чистыйкод
19 246
Самая сложная задача в Computer Vision
Компьютерное зрение выполняет множество задач, но самая сложная на текущий день — трекинг.
Автор этой статьи предлагает рассмотреть какие основные проблемы трекинга существуют на сегодняшний день и какими способами их можно решать:
https://tprg.ru/l95T
#ml
