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 18 685 подписчиков, занимая 6 986 место в категории Технологии и приложения и 35 144 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 18 685 подписчиков.
Согласно последним данным от 04 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -115, а за последние 24 часа — -3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.88%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 4.30% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 285 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 804 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 1.
- 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 05 ноября, 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.
18 685
Подписчики
-324 часа
-337 дней
-11530 дней
Архив постов
18 683
Как устроена RecTools — OpenSource–библиотека для рекомендательных систем
В этой статье мы рассмотрим открытую библиотеку RecTools для рекомендательных систем, позволяющую разработчикам и исследователям создавать эффективные алгоритмы машинного обучения.
Рассказываем о достоинствах и недостатках RecTools и как она может быть использована в ваших проектах: https://tprg.ru/CgJX
#ml
18 683
Тестируем на Python: unittest и pytest
Ничего нельзя сделать без ошибок, и с программами — то же самое. Если вы написали рабочий код, как узнать, что будет при реальном использовании? Поведёт ли себя программа так, как от неё ожидают, или что-нибудь выкинет?
Именно поэтому при создании программ 75% времени уходит вовсе не на программирование, а как раз-таки на тесты. И если вы не хотите тратить время на тесты в самом начале, вы всё равно потратите его потом, только в большем количестве.
И вот отличная статья, в которой рассказывают, как правильно проводить тестирование приложений в Python, используя unittest и pytest:
https://tproger.ru/articles/testiruem-na-python-unittest-i-pytest-instrukcija-dlja-nachinajushhih/
#qa
18 683
Repost from Python: задачки и вопросы
Объяснение:
Списки — изменяемый тип данных. Поэтому под два разных списка создаётся отдельный объект. Даже если их значения одинаковые18 683
Repost from Python: задачки и вопросы
Каким будет результат выполнения кода выше?
18 683
Подборка актуальных вакансий для Python-разработчиков:
— Python-разработчик
Где: Москва
Опыт: от 3 лет
— Специалист информационной безопасности ИТ-инфраструктуры
Где: Москва
Опыт: от 1 года
— Senior Python-разработчик
Где: Москва
Опыт: от 3 лет
— Middle DevOps Engineer (Big Data)
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: от 3 лет
— Data Engineer (Big Data)
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: от 1 года
#вакансии #работа
18 683
Особенности семантики exactly-once при разработке для Kafka на Python
Exactly-once — это подход, при котором сообщение доставляется получателю строго один раз, без дублирования и потери данных.
В статье рассказали про особенности семантики exactly-once на примере разработки проекта на Kafka и Python для сортировки данных: https://tproger.ru/articles/osobennosti-semantiki-exactly-once-pri-razrabotke-dlja-kafka-na-python/
18 683
Внезапно, но сервис, в котором можно выучить «всё»
Просто вбиваете запрос и сервис выводит небольшой роадмап. Админ попробовал «питонические» запросы а-ля Python, Pandas и др. И это как минимум забавно. Но что интересно, там есть информация практически по любому запросу — пусть местами скудно, но всё равно есть.
В общем, попробуйте: https://learn-anything.xyz/
#инструменты
18 683
Стек технологий для Python
Просто небольшая заметка, где Senior Python Developer советует инструменты и технологии, которые повсеместно применяют разработчики на Python:
https://tproger.ru/articles/stek-tehnologij-dlja-python-sovetuet-jespert/
#начинающим #инструменты
18 683
Самые популярные вопросы на собеседовании: «Как выполняется обработка исключений в Python?»
Это база, но всё равно новички часто плавают в исключениях или используют их не в полной мере. Давайте разбираться, как делать это правильно.
Для обработки исключений Python предоставляет конструкцию из трех слов:
try, except и finally.
Синтаксис выглядит примерно так:
try:
# пробуем это
except:
# если try не сработал, пробуем это
finally:
# в любом случае делаем это
Например, код:
try:
val = 1 + 'A'
except:
val = 10
finally:
print('complete')
print(val)
Выдаст:
#=> complete
#=> 10
Здесь блок try терпит неудачу, ведь мы не можем складывать целые числа со строками. Блок except устанавливает val = 10, а затем блок finally выводит complete.
#собеседование18 683
Что скажет ChatGPT: Почему Python такой популярный?
Кто-то с помощью ChatGPT пишет дипломы, кто-то — код, а мы попросили ChatGPT написать целую статью про то, как Python набирал популярность с 1990-х годов и почему стал популярен в Data Sceince, Machine Learning, веб-разработке и разработке игр.
Пока человеческий админ пошёл собирать вещи, посмотрите, как получается у ChatGPT писать целые статьи: https://tproger.ru/articles/pochemu-python-takoj-populjarnyj/
#chatgpt #ml
18 683
Разбираем Теорию Игр с Python-библиотеками nashpy и axelrod
Наверняка вы хоть когда-нибудь играли в «Камень, ножницы, бумага»? Может показаться, что победа в этой игре случайна. Но на самом деле игроки часто пытаются предсказать, какой будет стратегия противник, и выбрать выигрышный ход.
Что самое интересное, эти стратегии могут быть смоделированы с помощью теории игр. А сама теория применима, не только к играм, но и к политическим сценариям, ситуациям в бизнесе и даже экономике.
И вот одна из немногих интересных статей на эту тему: https://habr.com/ru/post/713120/
18 683
5 лучших ресурсов для изучения Python
Помимо этого лампового канала, есть куча других интересных источников, которые помогают прокачаться в Python. И хотя тут уже собираются лучшие практики и самые интересные материалы, этого может быть недостаточно.
Админ всё понимает, поэтому делится лучшими ресурсами, которые помогут прокачаться в Python. Некоторые из них уже мелькали здесь, другие — объективно считаются лучшими ресурсами для изучения Python.
Так что сохраняйте себе и учитесь на здоровье:
1. Code Academy
Code Academy — это бесплатный учебный ресурс для изучения программирования. Там есть уроки по многим языкам, не только по Python. Удобно, что можно писать прямо в браузере и сразу смотреть результаты. Лучше всего подходит для начинающих и программистов среднего уровня.
2. TutorialsPoint
TutorialsPoint похож на Code Academy. Но база знаний TutorialsPoint больше — там есть и довольно сложные темы, такие как доступ к базам данных, CGI, игры, многопоточность, сети, дизайн и т. п.
3. Codementor.io
Codementor — платформа больше для разработчиков от среднего уровня до экспертов. А каждый пост на этом сайте — отдельное руководство по какой-либо теме, например, об интеграции Node.js с Python, использовании декораторов и т. п.
4. PythonChallenge
Сайт точно вам понравится, если вы не ищете легких путей и предпочитаете учиться, преодолевая трудности. Это не самый современный и красивый сайт. Но там вы найдёте отличные задачи и уроки, которые помогут вам в изучении Python.
5. Python Class от Google
Это — учебник по Python от Google. Материал в нём предназначен для опытных программистов. Здесь в основном теория, но написанная простым и доступным английским. Как вспомогательный материал для изучения Python точно подойдёт.
#подборка
18 683
Как писать чистый и читаемый код на Python: 3 самых важных принципа
Даже опытные программисты с трудом пишут чистый код. И зачастую это похоже на бесконечную гонку за недостижимым идеалом. Но существует несколько принципов, методов и лучших практик, которые пусть и не сделают ваш код на Python идеальным, но сделают его чище, понятнее и удобнее.
Подробнее: https://proglib.io/p/3-principa-napisaniya-chistogo-koda-na-python-2022-12-26
#советы
18 683
Самые популярные вопросы на собеседовании: «В чем разница между списком и кортежем?»
С этого дня решил попробовать новую рубрику — вопросы с собеседований. В ней буду рассказывать о популярных вопросах и ответах на них. Такая минимальная посильная нагрузка, которая со временем поможет увереннее чувствовать себя в самый важный момент перед будущим тимлидом :)
И начнём с одного из самых простых, но самых частых вопросов с собеседований по Python/Data science. Тем не менее, его просто важно знать даже просто для себя.
Вот несколько отличительных черт кортежей и списков:
— Список можно изменить после создания. Кортеж — нельзя.
— Список упорядочен. Он представляет собой упорядоченные последовательности объектов часто одного и того же типа. Например, все имена пользователей упорядочены по дате создания:
["Seth", "Ema", "Eli"].
— У кортежа есть структура. В каждом индексе могут сосуществовать различные типы данных. Например, такая запись базы данных в памяти: (2, "Ema", "2020–04–16") # id, name, created_at.
#собеседование18 683
Задача коммивояжера — точное решение через метод целочисленного линейного программирования
Если коротко, задача комивояжёра — это классический пул задач на поиск кратчайшего маршрута среди нескольких городов. Или маршрута по городу. В общем — это задачи о том, как принимать решения в ситуациях со множеством переменных.
Задачу коммивояжёра можно решить несколькими способами. Например, простым перебором. Но чем больше будет городов, тем медленнее будет расчёт. Уже на 10 городах мы получим миллионы выполнений цикла. А на 13 городах таких — уже несколько миллиардов, и компьютер может их считать неделю и даже больше.
Чуть более оптимальное решение — метод динамического программирования и метод ветвей и границ. Результат получается неплохой, но всё равно он слабоват.
Вот интересная статья, которая показывает, что точное решение этой задачи можно получить гораздо более оптимальным способом. Всё с понятными объяснениями и кодом на Python: https://habr.com/ru/post/711708/
#задачи
18 683
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
18 683
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
18 683
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
