Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Zen of Python
Відкрити 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
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 19 241 підписників, посідаючи 6 971 місце в категорії Технології та додатки та 34 978 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 241 підписників.
За останніми даними від 23 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -12, а за останні 24 години на -9, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 11.48%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.16% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 209 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 993 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 15.
- 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 24 червня, 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.
19 241
Підписники
-924 години
-167 днів
-1230 день
Архів дописів
19 244
Машинное обучение простыми словами
Словосочетания «программирование на Python» и «машинное обучение» неразрывно связаны. Большинство ML проектов написаны на Python.
Эта статья идеально подойдёт вам, если вы:
— хотите начать изучать машинное обучение, но не до конца понимаете, как это работает;
— хотите попробовать на Python что-то новое;
— уже бросили попытки объяснить своим близким, что это такое;
— пытаетесь успокоить кота и доказать ему, что робот-пылесос не научится залезать в шкаф, где пушистый прячется;
— не знаете, нужно ли уже лезть в бункер пережидать восстание машин или пока подождать.
https://tprg.ru/VD4N
#ml
19 244
Как быстро создать бессерверное приложение
AWS Chalice — это платформа, которая позволяет создавать бессерверные приложения и развёртывать их на AWS.
Следуя инструкции из этой статьи, вы сможете создать своё бессерверное приложение на Python:
https://tprg.ru/DaE019 244
Срезы в Pandas
Это вторая часть статьи об индексации и работе с данными. В первой части автор прошёлся по основам работы с данными, а теперь он расскажет непосредственно о создании срезов и возможных проблемах с этим:
https://tprg.ru/AYr3
#pandas
19 244
Как сделать на Python простую программу для напоминания
Изучив эту статью, вы сможете создать свой собственный reminder, который будет одним своим существованием напоминать какой вы молодец:
https://tprg.ru/6F7k
19 244
Вытаскиваем данные из Instagram
Официальное API для Instagram не отличается простотой и дружелюбностью, поэтому в этой статье будет рассмотрен альтернативный вариант извлечения данных:
https://tprg.ru/HXuL
19 244
Начните новый год с игры в «сапёра» в нашем боте.
Не упустите свой шанс выиграть ценные подарки:
t.me/tproger_official_bot?start=minegame
19 244
Обучение нейросети генерированию тени на фотографии
С каждым днём появляется всё больше нейросетей и программ, построенных на основе машинного обучения, которые выполняют совершенно разные задачи.
Автор этой статьи рассказывает, как его команда обучала нейросеть создавать реалистичные тени объектам, добавленным на фото:
https://tprg.ru/r64G
#ml
19 244
Чтение и запись HTML-таблиц с помощью Pandas
Python имеет обширные возможности и подходит не только для машинного обучения, но и для веб-разработки. Так, с помощью библиотеки Pandas мы можем взаимодействовать с HTML, например, читая и записывая различные данные.
В этой статье мы поработаем с HTML-таблицами, используя Pandas:
https://tprg.ru/WEOe
#pandas
19 244
10 приемов для эффективного программирования на Python
Одно из основных отличий опытного разработчика от новичка — опытный знает несколько способов решения одной и той же задачи, а также какой из способов наиболее эффективен.
В этой статье собраны 10 способов оптимального решения конкретных задач, зная которые, вы сможете прокачать свою эффективность:
https://tprg.ru/Bikm
19 244
Распознавание и верификация по лицу с помощью Python
Одно из самых популярных направлений в Python — машинное обучение и нейронные сети.
В этой статье автор расскажет, как, используя
RESnet и dlib, настроить нейронную сеть на распознавание лиц на фото и их последующую верификацию по заготовленным данным:
https://tprg.ru/iOGu
#ml19 244
Индексация и отбор данных в Pandas
В Pandas существует несколько способов выбора данных —
DataFrame или Series. Поскольку документация у этой библиотеки не самая простая, то разобраться может быть не просто. Да и понять, когда воспользоваться тем или иным лучше, тоже не всегда очевидно.
В этой статье автор подробно разбирает примеры использования различных методов индексации и отбора данных:
https://tprg.ru/ZiUS
#pandas19 244
Простое НЛП в Python с TextBlob
В наше время мы ежедневно сталкиваемся с колоссальным объёмом информации — текстовой, визуальной, аудио и так далее.
Для того, чтобы нам было проще взаимодействовать с текстовой информацией в Python существует библиотека TextBlob, которая берёт на себя задачу по анализу текста.
В этой статье что такое N-граммы, какое значение они имеют при анализе и как их применять с помощью TextBlob:
https://tprg.ru/tuWo
19 244
Адресная книга на Python
Продолжаем расширять навыки и изучаем новые проекты! Сегодня у вас есть возможность создать свою собственную адресную книгу.
В результате у вас должна получиться программа, в которой можно будет:
— записать контакт;
— отредактировать;
— удалить;
— и просмотреть список всех контактов.
Заходите и пробуйте:
https://tprg.ru/rQjU
19 244
Агрегатор новостей на Django
Агрегатор новостей — это веб-приложение, которое собирает данные (новостные статьи) с нескольких веб-сайтов. Сегодня вы пошагово научитесь создавать такое приложение, используя различные библиотеки. Ваш агрегатор новостей будет:
— искать статьи в интернете;
— сохранять определённые данные;
— представлять полученные данные в установленном формате.
https://tprg.ru/6gJm
#django
19 244
Закончим год на позитивной ноте! Для этого мы сделали для вас игру «Сапёр» с приятными призами.
А выиграть вы сможете:
— наш фирменный pdf-календарь;
— футболки с логотипом Tproger;
— фирменный бумажный календарь;
— а самым лучшим наушники JBL Quantum 200 или Bluetooth JBL Tune 750 BTNC на ваш выбор.
Скорее заходите в бота и участвуйте: https://t.me/tproger_official_bot?start=minegame
19 244
Использование PyQt QThread для предотвращения зависания GUI
Приложения с графическим интерфейсом пользователя (GUI) PyQt имеют основной поток выполнения, который запускает цикл событий и графический интерфейс. Если запустить длительную задачу в этом потоке, то ваш графический интерфейс зависнет, пока задача не завершится. Но этого можно избежать с помощью класса
QThread.
В этом руководстве вы узнаете, как:
— использовать QThread для предотвращения зависания графических интерфейсов;
— создавать многоразовые потоки с помощью QThreadPool и QRunnable;
— управлять межпотоковой связью с помощью сигналов и слотов;
— и многое другое.
Подробнее в статье: https://tprg.ru/C2rk
#PyQT