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 19 270 підписників, посідаючи 6 995 місце в категорії Технології та додатки та 35 071 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 270 підписників.
За останніми даними від 12 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 30, а за останні 24 години на -11, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 12.38%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.03% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 385 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 970 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 8.
- 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 13 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.
for sentence in sentences:
if set(sentence.casefold()).issuperset('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'):
yield sentence
#задачаcolor = (42, 165, 160) #2aa5a0
#задачаcat staff.txt |ppp 'i, line.upper()'
— Превратим .txt в словарь:
cat staff.jsonlines.txt |ppp -j 'dic["Name"]
— Создадим кастомную команду:
pypipe custom -N NAME
#библиотекаfrom lazypredict.Supervised import LazyClassifier
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = load_breast_cancer()
X = data.data
y= data.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,test_size=.5,random_state =42)
clf = AdaBoostClassifier(verbose=0,ignore_warnings=True, custom_metric=None)
models,predictions = clf.fit(X_train, X_test, y_train, y_test)
models
Репозиторий на GitHub
А знаете ли вы инструменты, упрощающие подготовку данных? Поделитесь в комментариях.
#библиотека
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
