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 18 685 підписників, посідаючи 6 986 місце в категорії Технології та додатки та 35 144 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 18 685 підписників.
За останніми даними від 04 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -115, а за останні 24 години на -3, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.88%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 4.30% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 285 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 804 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 1.
- 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 05 листопада, 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.
from itertools import chain
chained = chain('ab', [33])
next(chained) # a
next(chained) # b
next(chained) # 33
Какие еще фишки itertools вы знаете? Поделитесь в комментариях.
#лучшиепрактики$ git clone https://github.com/AngelSecurityTeam/Cam-Hackers
$ cd Cam-Hackers
$ pip install -r requirements.txt
Использование:
$ python3 cam-hackers.py
Скрипт вернет список из стран, останется лишь выбрать нужную вам.
#фактыtxt = "apple#banana#cherry#orange"
x = txt.split("#")
print(x)
>>> ['apple', 'banana', 'cherry', 'orange']
#лучшиепрактикиTickerPrice.objects.filter(
models.Q(price__gt=1000),
(models.Q(close_date=today) | models.Q(close_date=yesterday)),
)
#djangoimport argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("square", help="display a square of a given number", type=int)
args = parser.parse_args()
print(args.square**2)
>>> 16
#лучшиепрактикиimport asyncio
# Новое в Python 3.11.
async with asyncio.timeout(delay):
await long_running_task()
А в каких ситуациях вам пригождался asyncio? Нужен ли был ему таймер обратного отсчета? Поделитесь в комментариях.
#лучшиепрактикиSELECT
TIMESTAMP_TRUNC(Timestamp, day) Timestamp,
COUNT(1) `Count`
FROM table
GROUP BY 1
ORDER BY Timestamp
TIMESTAMP_TRUNC() обрежет столбец даты и времени до выбранного диапазона, в нашем случае, дня. COUNT(1) создаст служебный столбец Count и выставит все значения столбца, равными единице. Затем мы сгруппируем все ряды по этой единице, тем самым произведя подсчёт числа рядов.
В результате мы получим вот такой полезный вывод данных ниже:
#SQL