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 19 270 подписчиков, занимая 6 995 место в категории Технологии и приложения и 35 071 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 270 подписчиков.

Согласно последним данным от 12 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 30, а за последние 24 часа — -11, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 12.38%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.03% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 385 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 970 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 8.
  • 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 13 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.

19 270
Подписчики
-1124 часа
+17 дней
+3030 день
Архив постов
Metabob: ещё один конкурент Copilot Расширение не только автодополняет ваш код, но и генерит код по промту, а также объясняет его. В бесплатную версию входит плагин для VSCode. Официальный сайт #факты

А вы знаете, чем ваша пра-пра-...-пра-бабушка платила за коммуналку? Уж точно не кредитной картой! Предлагаем узнать и позали
А вы знаете, чем ваша пра-пра-...-пра-бабушка платила за коммуналку? Уж точно не кредитной картой! Предлагаем узнать и позалипать в финтех-кликер от Газпромбанка. Окунитесь в историю финтеха: от оплаты ракушками до применения цифровых валют — клик. Реклама АО «Газпромбанк» erid: LjN8KEmF2

ghost: замена лиц Инструмент написан позволяет использовать качественный Deepfake как для картинок, так и для видо. Помимо самой замены также позволяет натренировать модель на собственных данных и в целом потюнить ее. Демо в Colab Репозиторий GitHub А вы встречали Deepfake-видео ультравысокого качества, что сразу и не понять? Поделитесь в комментариях. #библиотека

Помогаем подписчику: setuptools-scm Напоминаем: по пятницам вы можете поделиться не только своими радостями и горестями, но и задать вопрос. Самый интересный из них мы разбираем в отдельном посте. Наш подписчик @StSav012 просит вашей помощи насчёт setuptools-scm для генерации pyproject.toml. Подробности здесь. #библиотека

Книга «Веб-разработка с Django» Англоязычный гайд по Django 4 на 800+ страниц, с помощью которого можно: — узнать, чем отличаются друг от друга Model / View / Template; — освоить GET- / POST-запросы; — Написать свою систему авторизации; — кастомизировать админку и многое другое. Профиль на Ozon #django

GitMiner: слишком легко добраться до наших незащищённых токенов OSINT-утилита, отыскивающая в коде репозитория всевозможные креды: пароли, токены и все, что посчитает таковым. Автор репозитория выдаёт панчи: в качестве примеров ищет пароли в одном репозитории бразильского правительства и предлагает прочесать конфиги Joomla. Репозиторий на GitHub Инструмент освещается лишь с целью побудить разработчиков обратить внимание на инфобезопасность. #библиотека

Поздравляем верно решивших задачу Задачу про панграмы верно решили: — @StSav012; — @Jag_k; — @dev_ammv; — @impreza555; — @EPoY74. Самое лаконичное оптимальное решение выглядит так: for sentence in sentences: if set(sentence.casefold()).issuperset('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'): yield sentence #задача

Студент из Джорджии при помощи компьютерного зрения сделал бота, который наказывает его, если обнаружит отвлечение от заданий. Когда бот видит, что пользователь отвлёкся на телефон, то включает устройства, ослепляющие ярким светом и воспроизводящие неприятные звуки. А если ты тот самый заядлый прокрастинатор, то держи доступ к репозиторию. #cv #python

Задача: декодер RGB → HEX Дизайнер Алексей только что получил свой новый сайт — визитную карточку. Ему захотелось добавить на одну из страниц конвертер цветов, и ваша задача — написать функцию, переводящую сет RGB-цвета в шестнадцатеричную систему, причём без использования сторонних модулей: color = (42, 165, 160) #2aa5a0 #задача

data-nut-squirrel: как .env, но везде С помощью этой утилиты переменные становятся доступны постоянно в любом месте с общим сетевым диском и в любой период времени, даже после перезагрузки системы. Репозиторий на GitHub Как часто в вашей практике встречаются такие универсально нужные переменные и чем хороши классические решения вроде EXPORT? Поделитесь в комментариях. #библиотека

photo content

​Порядок выполнения SQL-операций Исчерпывающий гайд от dev-notes.ru, с помощью которого вы узнаете, почему в объединяющем запросе с фильтрацией порядок будет FROM — JOIN — WHERE — GROUP BY — HAVING — SELECT — ORDER — LIMIT, что такое SARGABLE-запросы и какие функции замедляют исполнение операций. #sql

Компиляция vs. интерпретация Ламповое десятиминутное видео про разницу между двумя способами перевода человекочитаемого языка в компьютерочитаемый. Если вы слышали имя американской разработчицы Грейс Хоппер, то узнаете, как её лингвистический бэкграунд и даже знание русского (!) помогли создать первый «переводчик» с человеческого на машинный. Видео #факты

Пятничный Win Share Что интересного у вас на этой неделе из мира Python и IT? Вы можете поделиться не только новостями, но и затыками. Сообщество Zen of Python постарается помочь. Самую интересную проблему мы разберём в отдельном посте. #winshare

А вы знаете, что у нас сейчас проходит розыгрыш подписок Telegram Premium? Чтобы принять участие, достаточно подписаться на 4
А вы знаете, что у нас сейчас проходит розыгрыш подписок Telegram Premium? Чтобы принять участие, достаточно подписаться на 4 канала, которые помогут быть в тренде и получать лучшее из мира IT: — тот самый Типичный программист: @tproger — полезные сохранёнки на все случаи жизни: @prog_stuff — нужные инструменты для ваших проектов: @prog_tools — новости из мира технологий: @your_tech

pypipe для управления пайплайнами Инструмент облегчает подготовку текстовых и не только данных к загрузке в модель. — Приведём к верхнему регистру: cat staff.txt |ppp 'i, line.upper()' — Превратим .txt в словарь: cat staff.jsonlines.txt |ppp -j 'dic["Name"] — Создадим кастомную команду: pypipe custom -N NAME #библиотека

sounddevice: аудиоплеер Инструмент использует asyncio + NumPy и позволяет взаимодействовать с аудиофайлами по полной: — запись и воспроизведение аудио; — создание стримов; — поддержка параллельных задач на asyncio и многое другое. Документация #библиотека

LazyPredict: ультралаконичный синтаксис ML-моделей Инструмент позволяет запускать 30 (!) видов моделей беспрецедентно коротким способом: from lazypredict.Supervised import LazyClassifier from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split data = load_breast_cancer() X = data.data y= data.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,test_size=.5,random_state =42) clf = AdaBoostClassifier(verbose=0,ignore_warnings=True, custom_metric=None) models,predictions = clf.fit(X_train, X_test, y_train, y_test) models Репозиторий на GitHub А знаете ли вы инструменты, упрощающие подготовку данных? Поделитесь в комментариях. #библиотека

И еще миллион кастомных ошибок от сторонних либ и фреймворков
И еще миллион кастомных ошибок от сторонних либ и фреймворков