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 18 951 подписчиков, занимая 6 781 место в категории Технологии и приложения и 34 780 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 18 951 подписчиков.

Согласно последним данным от 28 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -157, а за последние 24 часа — -4, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 11.75%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.24% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 227 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 183 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 29 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.

18 951
Подписчики
-424 часа
-297 дней
-15730 день
Архив постов
Вышел Python 3.14.0a4 Среди фичей: — «Ленивая» интепретация аннотаций (на скриншоте, см. документацию); — API языка C вместо
Вышел Python 3.14.0a4 Среди фичей: — «Ленивая» интепретация аннотаций (на скриншоте, см. документацию); — API языка C вместо C-подобных методов и функций; — Депрекатнули PGP-подписи и проч. Это ранняя версия ЯП для тестирования разработчиками. Release Note #факт @zen_of_python

PGQueuer | Автоматизация для PostgreSQL Это минималистичная библиотека на Python позволяет создавать воркфлоу (потоки задач)
PGQueuer | Автоматизация для PostgreSQL Это минималистичная библиотека на Python позволяет создавать воркфлоу (потоки задач) по расписанию с использованием механизмов LISTEN / NOTIFY и FOR UPDATE SKIP LOCKED PostgreSQL, а также упрощать обработку больших объемов данных. #инструмент Репозиторий проекта @zen_of_python

Как читать чужой код и понимать его Как думаете, что делает этот код?

from tests.test_catalog import run_basic_tests 

if __name__ == "__main__":
    run_basic_tests()
Ответ не такой, как вы думаете, смотрите статью. #основы @zen_of_python

Подборка лучших вымышленных обложек в стиле o'Reilly, описывающих жизнь типичного Python-разработчика. Полный список книг зде
+8
Подборка лучших вымышленных обложек в стиле o'Reilly, описывающих жизнь типичного Python-разработчика. Полный список книг здесь.

Максимальная жиза. @neuro_channel
Максимальная жиза. @neuro_channel

Придумайте подпись к фото, но так, чтобы это относилось к языку программирования. Победители прошлого интерактива — @kirillka
Придумайте подпись к фото, но так, чтобы это относилось к языку программирования. Победители прошлого интерактива@kirillkasparyants1 и @insigmo. #кек

79 рублей в месяц за Ubuntu 1 Гб RAM, 8 Гб SSD, 1 ядро, публичный IP-адрес. Аптайм весьма высокий. А вы где берете минимальны
79 рублей в месяц за Ubuntu 1 Гб RAM, 8 Гб SSD, 1 ядро, публичный IP-адрес. Аптайм весьма высокий. А вы где берете минимальные сервера? Поделитесь в комментариях. #обсуждение @zen_of_python

Вопросы подписчиков Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает: — Спрашивайте
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; #вопросыновичков @zen_of_python

По просьбе подписчика Вопрос задает подписчик Лёша Трошин: «Расскажите как правильно работать с аргументами функции. Если в приложении например есть КОНСТАНТА то нужно ли ее передавать в функцию или же достаточно просто вызвать из глобальной области? Кажется это называется «чистота функции», расскажите про это пожалуйста. И может рекомендации по именованию аргументов внутри - передали аргумент в функцию, внутри функции имя аргумента такое же с суффиксом делать?» От админа: сначала расскажем про (не)чистые функции, затем вернемся к вопросу про константы. Про рекомендации к именованию в разберем в отдельном посте. Есть два важных подхода к проектированию: «чистые» и «нечистые» функции. Это способ описать её взаимодействие с окружающими ее потенциальными объектами. Чистые функции не имеют «побочных эффектов» и всегда возвращают одинаковый результат для одних и тех же входных данных. Их можно свободно вызывать в любой среде, зная, что они не повлияют на состояние программы за пределами своей области. Они изолированы от остального кода. Пример: a = 1 b = 2 def add(a, b): return a + b add(a, b) Эта функция берет два аргумента и возвращает их сумму. Результат зависит только от входных данных, и add() не изменяет ничего вне своей области. Нечистые функции могут изменять состояние программы (то есть объектов в ней) или иметь побочные эффекты, такие как модификация глобальных переменных, вывод данных в консоль или работа с файлами. Предсказать результат программы с такой «участницей» порой бывает очень трудно, и потому в учебниках часто рекомендуют избегать таких функций в первые годы программирования. Пример: def append_element(lst, element):   lst.append(element) my_list = [1, 2, 3] append_element(my_list, 4) print(my_list) # [1, 2, 3, 4] В этом примере функция append_element() изменяет глобальную переменную my_list. Каждый раз при вызове функции, состояние программы (то есть списка) изменяется. Идеальная программа должна сочетать в себе как можно больше чистых функций для большей предсказуемости, в то время как нечистые функции следует использовать только при необходимости взаимодействия с внешним миром. Теперь к вопросу про константы (если верно понимаю вопрос). В этой теме критически важно помнить про изменяемые и неизменяемые объекты, поскольку это влияет на их способность меняться под действием «грязных» функций: Изменяемые объекты — списки, словари, множества, байтовые массивы. Неизменяемые объекты — числа, строки, кортежи, фиксированные множества. В первом примере мы возьмем переменные a и b, равные 1 и 2 соответственно, и отправить аргументами add(): a = 1 b = 2 def add(a, b): a += 1 return a + b print(add(a, b)) # 4 print(a) # 1 Намеренно слегка модифицируем add() и добавим увеличение a на единицу (a += 1), чтобы вы могли сравнить работу «чистой» и «грязной» функций. В локальной области видимости add() фактически создаются другие аргументы a и b. Поэтому при вызове a вне функции мы получим исходное ее значение — единицу. Если теперь сделать add() «грязной», то таким образом: a = 1 b = 2 def add(): global a # Указываем, что будем использовать глобальную переменную a a += 1 # Изменяем значение глобальной переменной return a + b print(add()) # Вывод: 4 print(a) # Теперь вывод: 2, так как a была изменена Обратите внимание, что в аргументы в скобки add() при объявлении функции теперь не подаются. Если вызывать из глобальной функции a, то она фактически больше не является константой (становится переменной). #основы @zen_of_python

По просьбе подписчика Вопрос задает подписчик Лёша Трошин: «Расскажите как правильно работать с аргументами функции. Если в приложении например есть КОНСТАНТА то нужно ли ее передавать в функцию или же достаточно просто вызвать из глобальной области? Кажется это называется «чистота функции», расскажите про это пожалуйста. И может рекомендации по именованию аргументов внутри - передали аргумент в функцию, внутри функции имя аргумента такое же с суффиксом делать?» От админа: сначала расскажем про (не)чистые функции, затем вернемся к вопросу про константы. Есть два важных подхода к проектированию: «чистые» и «нечистые» функции. Это способ описать её взаимодействие с окружающими ее потенциальными объектами. Чистые функции не имеют «побочных эффектов» и всегда возвращают одинаковый результат для одних и тех же входных данных. Их можно свободно вызывать в любой среде, зная, что они не повлияют на состояние программы за пределами своей области. Они изолированы от остального кода. Пример:

a = 1
b = 2

def add(a, b):
    return a + b

add(a, b)
Эта функция берет два аргумента и возвращает их сумму. Результат зависит только от входных данных, и add() не изменяет ничего вне своей области. Нечистые функции могут изменять состояние программы (то есть объектов в ней) или иметь побочные эффекты, такие как модификация глобальных переменных, вывод данных в консоль или работа с файлами. Предсказать результат программы с такой «участницей» порой бывает очень трудно, и потому в учебниках часто рекомендуют избегать таких функций в первые годы программирования. Пример:

def append_element(lst, element):
  lst.append(element)

my_list = [1, 2, 3]
append_element(my_list, 4)
print(my_list) # [1, 2, 3, 4]
В этом примере функция append_element() изменяет глобальную переменную my_list. Каждый раз при вызове функции, состояние программы (то есть списка) изменяется. Идеальная программа должна сочетать в себе как можно больше чистых функций для большей предсказуемости, в то время как нечистые функции следует использовать только при необходимости взаимодействия с внешним миром. Теперь к вопросу про константы (если верно понимаю вопрос). В этой теме критически важно помнить про изменяемые и неизменяемые объекты, поскольку это влияет на их способность меняться под действием «грязных» функций: Изменяемые объекты — списки, словари, множества, байтовые массивы. Неизменяемые объекты — числа, строки, кортежи, фиксированные множества. В первом примере мы возьмем переменные a и b, равные 1 и 2 соответственно, и отправить аргументами add():

a = 1
b = 2

def add(a, b):
    a += 1
    return a + b


print(add(a, b)) # 4
print(a) # 1
Намеренно слегка модифицируем add() и добавим увеличение a на единицу (a += 1), чтобы вы могли сравнить работу «чистой» и «грязной» функций. В локальной области видимости add() фактически создаются другие аргументы a и b. Поэтому при вызове a вне функции мы получим исходное ее значение — единицу. Если теперь сделать add() «грязной», то таким образом:

a = 1
b = 2

def add(): 
    global a  # Указываем, что будем использовать глобальную переменную a
    a += 1    # Изменяем значение глобальной переменной
    return a + b


print(add())  # Вывод: 4
print(a)      # Теперь вывод: 2, так как a была изменена
Обратите внимание, что в аргументы в скобки add() при объявлении функции теперь не подаются. Если вызывать из глобальной функции a, то она фактически больше не является константой (становится переменной). Вы можете использовать суффиксы в именах аргументов (например, _copy или _mod) или именовать аргументы так, чтобы они подсказали, что это копии или измененные версии переменных. Это неформальная практика, так как сама по себе особая конвенция об именовании аргументов для «чистых» и «грязных» функций не установлена в литературе, но она полезна для повседневного кодирования, чтобы избегать побочных эффектов и путаницы. #основы @zen_of_python

Python 1.0.0 вышел 31 год назад: с чего всё начиналось Взгляните, как отличался язык 1.0.0 от сегодняшней «тройки»: много вод
Python 1.0.0 вышел 31 год назад: с чего всё начиналось Взгляните, как отличался язык 1.0.0 от сегодняшней «тройки»: много воды утекло, но даже тогда главная фича была та же — простой синтаксис. Сегодня язык возглавляет рейтинг TIOBE самых популярных ЯП. #факт @zen_of_python

По просьбе подписчика Вопрос от подписчика @andrul1kk: «Не совсем понимаю разницу между yield и return». Надеюсь, с английски
По просьбе подписчика Вопрос от подписчика @andrul1kk: «Не совсем понимаю разницу между yield и return». Надеюсь, с английским у вас все в порядке, ибо короткое и действительно понятное видео про разницу между операторами есть в этом трехминутном видео. Непросто понять и легко забыть (если не используешь) — yield, или оператор генераторной функции. @zen_of_python

1. Создание генератора:

G = gen()
В этой строке создается объект генератора G, но код внутри функции gen() не начинает выполняться, пока не будет вызван next(G). 2. Первый вызов next(G):

print(next(G)) # 0
Когда вы вызываете next(G) в первый раз, генератор начинает выполнение с начала функции gen(). Внутри функции запускается цикл for и выполняется первая итерация, где i становится равным 0. Затем происходит yield i, что означает, что значение 0 возвращается, и генератор приостанавливается. Значение 0 выводится на экран. 3. Второй вызов next(G):

print(next(G))  # None 1
Теперь, когда вы вызываете next(G) во второй раз, генератор продолжает выполнение с той точки, где он был приостановлен (после yield). В этот момент выполнение доходит до X = yield i, и так как вызывается next(G) без передачи аргумента, X будет установлено в значение None. Затем срабатывает print(X), и выводится None. Затем генератор продолжает выполнение, и значение X становится равным 1.

Что выведет код?
Anonymous voting

#ловушка
#ловушка

🍾 Разыскиваются авторы статей про IT Редакция tproger ищет авторов, которые разбираются в разных технологиях — от фронтенда
🍾 Разыскиваются авторы статей про IT Редакция tproger ищет авторов, которые разбираются в разных технологиях — от фронтенда до devops. Важно писать понятно и с пользой для читателей. Мы поможем с редактированием, оплатим работу и продвинем ваши статьи на большую it-аудиторию. Если у вас есть опыт и желание писать для разработчиков и программистов, заполняйте анкету и присоединяйтесь к tproger: https://forms.gle/nGwi92sepAqGuE1U9 #tproger

Вопрос подписчика Задает @Evgen_Lapot: «Всех приветствую, не совсем новичок, но и не спец. Перейду к вопросу. Как сделать код
Вопрос подписчика Задает @Evgen_Lapot: «Всех приветствую, не совсем новичок, но и не спец. Перейду к вопросу. Как сделать код более безопасным, кроме того, чтобы использовать переменные окружения». @zen_of_python