Zen of Python
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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Zen of Python
Канал Zen of Python (@zen_of_python) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 18 939 підписників, посідаючи 6 785 місце в категорії Технології та додатки та 34 730 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 18 939 підписників.
За останніми даними від 31 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -151, а за останні 24 години на -7, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 10.84%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.11% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 053 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 157 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 4.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, rust, pip, api, install.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 01 вересня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
gg.annotate(
'text',
x=exceeds100 + 2, y=5000 - 600,
label='Total coal production first\nexceeds 100 million tonnes\nper year.',
color=text_col,
family=body_font,
ha='left',
size=9,
va='top'
)
#факты
@zen_of_pythondef get_mean_salary(salaries):
return int(sum(srt_tr:=(srt:=sorted(salaries))[srt.count(srt[0]):-srt.count(srt[-1])])/len(srt_tr))
NB! Многие предложенные решения не прошли проверку, поскольку в списке зарплат возможны повторы, что искажает вычисление среднего.
Отдельный респект @Python3k за решение, учитывающее алгоритмическую сложность. И @GeorKu за неявную ситуацию с повтором зарплат в списке.
@zen_of_pythonarr1 и arr2 и целое число d. Напишите функцию find_arr_distance(), которая вернёт расстояние между двумя массивами.
Расстояния определяется как количество элементов arr1[i] таких, что не существует элемента arr2[j], где arr1[i] - arr2[j]| <= d.
Для проверки:
>>> arr1 = [4,5,8],
>>> arr2 = [10,9,1,8]
>>> d = 2
>>> find_arr_distance(arr1, arr2, d)
... 2
Объяснение:
Для arr1[0]=4 имеем:
|4-10|=6 > d=2
|4-9|=5 > d=2
|4-1|=3 > d=2
|4-8|=4 > d=2
Для arr1[1]=5 имеем:
|5-10|=5 > d=2
|5-9|=4 > d=2
|5-1|=4 > d=2
|5-8|=3 > d=2
Для arr1[2]=8 имеем:
|8-10|=2 <= d=2
|8-9|=1 <= d=2
|8-1|=7 > d=2
|8-8|=0 <= d=2
#задача
@zen_of_pythondef turn_matrix(grid, k):
return [[grid[(place:=(_n+(n:=len(grid[0]))*_m-k))%(n*len(grid))//n][place%n] for _n in range(len(grid[0]))] for _m in range(len(grid))]
#задача
@zen_of_python