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 18 946 підписників, посідаючи 6 776 місце в категорії Технології та додатки та 34 764 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 18 946 підписників.
За останніми даними від 29 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -149, а за останні 24 години на -2, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 11.26%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.22% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 133 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 179 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 30 серпня, 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.
plt.xkcd(). Она строит графики в стиле одноименных комиксов (как на картинке).
with plt.xkcd():
# Based on "Stove Ownership" from XKCD by Randall Munroe
# https://xkcd.com/418/
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes((0.1, 0.2, 0.8, 0.7))
ax.spines[['top', 'right']].set_visible(False)
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
ax.set_ylim([-30, 10])
data = np.ones(100)
data[70:] -= np.arange(30)
ax.annotate(
'THE DAY I REALIZED\nI COULD COOK BACON\nWHENEVER I WANTED',
xy=(70, 1), arrowprops=dict(arrowstyle='->'), xytext=(15, -10))
ax.plot(data)
ax.set_xlabel('time')
ax.set_ylabel('my overall health')
fig.text(
0.5, 0.05,
'"Stove Ownership" from xkcd by Randall Munroe',
ha='center')
А если вам захотелось покекать, то вот ссылка на официальный сайт создателя Монро.
#кек
@zen_of_pythondef имеется возможность создавать объекты функций в форме выражений. Из-за сходства с аналогичной возможностью в языке LISP она получила название lambda.
lambda x, y, z: x + y + z
Это выражение создает функцию, которая будет вызываться позднее, но в отличие от инструкции def, выражение не связывает ее с именем. Именно поэтому lambda-выражения иногда называют анонимными (то есть безымянными) функциями.
На практике они часто используются, как способ получить встроенную функцию или отложить выполнение фрагмента программного кода.
В общем виде lambda-выражение состоит из ключевого слова lambda, за которым следуют один или более аргументов (точно так же, как список аргументов в круглых скобках в заголовке инструкции def) и далее, вслед за двоеточием, находится выражение:
lambda argument1, argument2,... argumentN : выражение, использующее аргументы
lambda – это выражение, а не инструкция. По этой причине это ключевое слово может появляться там, где синтаксис языка Python не позволяет использовать инструкцию def – внутри литералов или в вызовах функций, например.
Тело lambda-выражения сродни тому, что вы помещаете в инструкцию return внутри определения def, – вы просто вводите результат в виде выражения вместо его явного возврата.
Вследствие этого ограничения lambda-выражения менее универсальны, чем инструкция def – в теле lambda-выражения может быть реализована только логика, не использующая такие инструкции, как if. Такая реализация предусмотрена заранее – она ограничивает возможность создания большого числа уровней вложенности программ: lambda-выражения предназначены для создания простых функций, а инструкции def – для решения более сложных задач.
Если отвлечься от этих различий, def и lambda выполняют одну и ту же работу. Как создаются функции с помощью инструкции def:
def func(x, y, z): return x + y + z
func(2, 3, 4) # 9
Того же эффекта можно достигнуть с помощью lambda-выражения, явно присвоив результат имени, которое позднее будет использоваться для вызова функции:
f = lambda x, y, z: x + y + z
f(2, 3, 4) # 9
@zen_of_pythonSpam', поскольку оператор nonlocal означает, что присваивание X внутри вложенной функции изменяет X в локальной области видимости объемлющей функции. Без этого оператора присваивания классифицировало X бы как локальную переменную во вложенной функции, делая ее другой переменной; тогда код выводил бы 'Ni'.OR / AND / NOT, причем намного быстрее Pandas.
Репозиторий проекта
#инструмент
@zen_of_pythontyping.Final накладывает ограничения на переопределение в подклассах;
— Применение свойства с @property требует дополнительного шаблона кода и неочевидно;
— Замороженные классы (например, с dataclass(frozen=True)) накладывают ограничения на весь класс, что может быть избыточно.
Читать PEP полностью
@zen_of_python