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 19 241 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 19 241 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.
19 241
Подписчики
-924 часа
-167 дней
-1230 день
Архив постов
19 241
Использование переменных окружения в Python для настройки приложения
Переменные окружения — это переменные, содержащие информацию, которую могут использовать запускаемые программы Python, получая её извне. Переменные окружения позволяют получать различные параметры приложения и секретные ключи, не боясь, что они попадут в исходный код, а также работать вашему приложению где угодно.
О том, для чего ещё используются переменные окружения в Python, как их установить, настроить или удалить, читайте в этой статье:
https://tprg.ru/Y0fq
19 241
Использование Django Check Constraint для предотвращения хранения пустой строки
Если вы работаете с базами данных в Django, то может возникнуть потребность в ограничении добавления пустых строк в БД. Чтобы такое ограничение создать можно воспользоваться CheckConstraint, который позволит избежать пустых строк не только при единичном добавлении данных, но и при импорте.
О том, как это сделать, рассказывается в этой статье:
https://tprg.ru/73fx
#django
19 241
Data Science приложение с графическим интерфейсом с помощью PySimpleGUI
PySimpleGUI — это библиотека, которая позволяет быстро создавать простые графические интерфейсы, в том числе и при работе с Data Science. Она заменяет такие фреймворки, как Tkinter, PyQT и прочие, которые значительно сложнее в изучении и иногда излишне перегружены. Поэтому, если вам требуется создать быстро и просто несложный интерфейс на Windows, Linux, Android или Raspberry Pi, то эта библиотека вам может пригодиться.
В этой статье вы можете узнать о PySimpleGUI подробнее:
https://tprg.ru/3HFx
#datascience #библиотека
19 241
Вышло крупное обновление библиотеки NumPy
Новая версия библиотеки под номер
1.20 теперь поддерживает Python не ниже версии 3.7, обзавелась множеством новых функций в различных классах, а также прекратила поддержку некоторых устаревших модулей.
Почитать подробнее обо всех изменениях в библиотеке можно тут:
https://tprg.ru/dtm4
#numpy19 241
Форматирование числа в строку с денежным значением в Python
Если в вашем приложении предполагается работа с деньгами, то логичным решением будет настроить их отображение не просто, как число, а в виде денежных значений с указанием валюты и разбиением крупным чисел по разрядам. Для этого существуют разные способы — от настройки локали до использования Babel.
В этой статье вы можете изучить каждый из способов и использовать понравившийся:
https://tprg.ru/xI8U
19 241
Ускорение загрузки пакетов в Docker с помощью кэширования
Когда вы создаёте какое-либо приложение на Python, то неизбежно используете различные пакеты. И если они небольшие, то это не так больно, как в случае использования каких-то больших пакетов для машинного обучение, когда речь заходит о кэшировании во время сборки проекта в Docker.
Для решения проблемы постоянного перезаписи одних и тех же неменяющихся пакетов существует Docker BuildKit. В этой статье подробно рассказывается о принципе его работы, плюсах и недостатках:
https://tprg.ru/cS93
#docker
19 241
5 идей для проектов на Python
В этой статье рассматриваются несколько идей для проектов, которые вы можете создать для прокачки своих навыков программирования, а именно:
— программа определения цвета;
— чат-бот;
— генератор описания изображений;
— классические крестики-нолики;
— а также алгоритм обнаружения сонливости водителя.
Все подробности и способы реализации тут:
https://tprg.ru/soW2
19 241
Django Session-based аутентификация для одностраничных приложений
Объёмное руководство, которое поможем вам настроить аутентификацию на основе сессии в вашем SPA-приложении, используя Django и React несколькими способами:
— через шаблоны Django;
— отдельно от Django, но в том же домене;
— с применением Django DRF;
— с использованием междоменных запросов.
Изучить каждый способ, выбрать подходящий и применить, следуя инструкции, можно здесь:
https://tprg.ru/jDnN
#django #webdev
19 241
Видеоурок по машинному обучению на Python
Большое видео, посвящённое машинному обучению на Python — отличный способ узнать что-то новое и с пользой провести выходной. Автор рассказывает не только о принципах машинного обучения, но и показывает 12 алгоритмов для него.
Видео длится аж 5 часов, поэтому для вашего удобства в нём содержатся тайм-коды, чтобы вы могли удобно переключаться между различными частями этого большого урока:
https://tprg.ru/NuQb
19 241
Новая библиотека превосходит Pandas по производительности
Pandas возникла в 2008 году и на сегодняшний день является крайне популярной, если речь идёт о Data Science. Но ничто не вечно под луной и вот, появилась новая библиотека pypolars, которая уже сейчас может конкурировать с Pandas как минимум в плане производительности.
В этой статье провели сравнительные тесты скорости отработки одних и тех же действий с помощью этих двух библиотек и результаты заставляют задуматься:
https://tprg.ru/qvjG
#datascience #pandas19 241
Нейронная Сеть CLIP от OpenAI, или обучение без обучения
В машинно обучении наметился прогресс — нейронная сеть CLIP способна предоставлять ответ на текстовый запрос проанализировав его контекст, используя подход обучения без обучения.
О том, как это работает, вы можете прочитать в этой статье:
https://tprg.ru/SYG6
#ml
19 241
Каких дыр в безопасности надо бояться Python-разработчику
Написать код, который будет защищён от любых угроз сложно. Для того, чтобы избежать угроз безопасности необходимо быть крайне внимательным.
В этой статье собраны и рассмотрены частые ошибки, которые допускаются при разработке приложений на Python и несут им потенциальную угрозу:
https://tprg.ru/Ctkj
19 241
Что такое метаклассы в Python?
Если вы хотите лучше понимать, как работает код в Python, то необходимо углубиться в его структуру. Мы знаем, что при объявлении
класса создаётся объект. Но как он создаётся? Да и объявить класс можно с помощью type, которая вообще должна просто определять тип объекта. Так как же всё это работает?
В этой статье максимально доступно даются ответы на эти и другие вопросы:
https://tprg.ru/iJ0Y19 241
Создание статического сайта с помощью Flask и его развертывание в Netlify
Если вы решили запустить информационный сайт или сайт, где не требуется взаимодействие с пользователем, то хорошим решением может оказаться использования связки Flask с Frozen-Flask и Netlify. Так у вас появится возможность не только быстро развернуть его сейчас, но и в будущем быстро и без труда превратить ваш сайт в полноценное веб-приложение.
В этой статье автор подробно рассказывает, как это сделать:
https://tprg.ru/AHy9
#flask #webdev
19 241
5 ошибок при объявлении функций в Python
Для того, чтобы код было легко поддерживать и читать необходимо придерживаться определённых правил и стандартов. В противном случае вы можете усложнить жизнь не только себе, но и другим разработчикам, которые будут вынуждены работать с вашим кодом. Это касается и создания функций.
В этой статье содержатся 5 ошибок, которые нужно избегать для создания максимально читабельного, понятного и легко поддерживаемого кода:
https://tprg.ru/NysU
19 241
Icecream вместо print для отладки кода в Python
Бывает так, что отладка кода занимает больше времени, чем его написание. Чтобы сделать её проще можно воспользоваться библиотекой
Icecream.
Подробнее о библиотеке и о том, как с ней работать читайте в статье:
http://bit.do/tprg
#библиотека19 241
PULSE: Нейросеть, которая генерирует фото по мозаичной цензуре
Важным уточнением является, то, что
PULSE не восстанавливает фото, а генерирует новое постепенно повышая качество изображения. Но несмотря на это получаемые фотографии вымышленных людей получаются крайне детальными и реалистичными.
Изучить подробнее проект и установить исходники можно тут:
https://tprg.ru/jAgB
#ml