Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Zen of Python
Kanalga Telegram’da o‘tish
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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Zen of Python analitikasi
Zen of Python (@zen_of_python) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 19 270 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 967-o'rinni va Rossiya mintaqasida 35 078-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 19 270 obunachiga ega bo‘ldi.
04 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 19 ga, so‘nggi 24 soatda esa 7 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 12.73% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.61% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 454 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 082 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 11 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent github, rust, pip, api, install kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 05 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
19 270
Obunachilar
+724 soatlar
+157 kunlar
+1930 kunlar
Postlar arxiv
19 269
Занятный проект на Python из категории «потому что могу»: Rubiksolver
Коротко: это десктоп-приложение, которое через веб-камеру считывает состояние перемешанного кубика Рубика и показывает пошаговое решение с анимацией в окне на PySide6 с отрисовкой через OpenGL и обработкой изображения в OpenCV. Проект позиционируется как учебный — подойдёт тем, кто хочет понять базовые приёмы компьютерного зрения и графики на практике.
Сканирование: показываете камере по одной грани по заранее заданным правилам. После скана жмёте Play, чтобы запустить анимацию, или листаете шаги кнопками Previous/Next — так удобно проверять, что распознание и сама сборка идут корректно.
Установка: клонируете репозиторий, выполняете
uv sync для зависимостей и запускаете uv run rubiksolver — автор использует современный менеджер uv, так что установка занимает минимум времени.
Автор отмечает, что на Android встречаются решалки, но чаще всего там состояние кубика приходится вбивать руками, без автосканирования камерой — здесь как раз закрыта эта боль.
@zen_of_python19 269
Вы знали, что у нас есть канал с хитрыми задачками по Python?
Вот прямо сейчас там в комментариях обсуждаем задачу с подвохом: @quiz_python
Каждый рабочий день по одной задачке с квизом, можно сразу проверить себя. И через час пост с подробным объяснением, почему именно так.
19 269
Repost from Типичный программист
С кем знакомятся типичные программисты: 2D-тян или живая девушка?
Согласно недавним исследованиям Vantage Point Counseling Services, треть американцев хотя бы раз состояла в романтических отношениях с ИИ. Появилось даже приложение Loverse для виртуальных знакомств, где вместо реальных людей роль партнёров выполняют чат-боты с искусственным интеллектом.
Мы решили провести своё исследование и выяснить где и с кем сегодня знакомятся пользователи стран СНГ. Пожалуйста, пройдите наш небольшой опрос. Это поможет нашему исследованию.
Пройти опрос.
19 269
Статья «Building a CI/CD Pipeline Runner from Scratch in Python»
Автор показал, как собрать с нуля свой мини‑раннер для CI/CD на Python для случаев без доступа к GitHub Actions/GitLab Runner, чтобы понять, что происходит под капотом и запускать пайплайны в изолированных окружениях без облака. Ключевая идея простая: раннер — это оркестратор, который парсит YAML, строит граф зависимостей, запускает задачи в контейнерах, стримит логи и пробрасывает артефакты между задачами.
Из примеров: классика со стадиями build/test/deploy, где build кладёт сборку в dist/, тесты берут контент из dist/ и запускаются параллельно, а деплой на прод запускается только в ветке main. Артефакты складываются во внутреннюю .pipeline_artifacts и перед каждым шагом подтягиваются по списку нужных задач, при этом рабочая папка монтируется в контейнер, а команды шага объединяются в одну строку shell.
Такой раннер пригодится для локального теста конфигов или учебных задач, когда хочется гибкости без внешних сервисов. До продакшен уровня остаются распределённое выполнение, кеши зависимостей, матричные сборки, секреты, сервис‑контейнеры и ретраи, но базовая архитектура — парсер, планировщик, исполнитель и менеджер артефактов — уже закрывает основные потребности.
@zen_of_python
19 269
В этот четверг: онлайн-конференция «Проектная исповедь»
Что будет: разбор проектных ошибок в ИТ-индустрии и совместный поиск путей, как с ними справляться.
Организаторы обещают истории, которые обычно остаются за кадром. Тот самый шанс научиться на чужих ошибках и учесть в своих проектах.
Участие бесплатное, но нужна регистрация. Сделайте это прямо сейчас, чтобы иметь возможность подключиться.
Это #партнёрский пост
19 269
Гвидо ван Россум рассказал о Structured RAG — подходе, когда мы не просто режем документ на куски и превращаем в векторные эмбединги, а заранее вытаскиваем из текста структурированные «знания» (сущности, типы, действия, связи) и храним их в обычной базе. На этапе запроса вопрос тоже приводится к такому же структурному виду, ищутся совпадения по полям, а при достаточном лимите токенов добавляются исходные фрагменты текста. По словам Гвидо, это даёт более точные ответы, выдерживает длинные диалоги и ускоряет сложные запросы.
Почему это лучше классического RAG с векторами: векторы громоздки, по большим документам совпадения «размываются», а полнота (recall) заметно проседает; озвучена оценка порядка 60%. В Structured RAG основная работа переносится на этап индексации, поэтому сам поиск получается дешевле и легче масштабируется. Плюс можно делать простые выводы по типам (например, если кто-то указан как artist, то это person), что помогает отвечать на вопросы «кто из людей…».
На демо Гвидо показывал поиск по скетчам Monty Python и по собственной почте: система умеет пополнять память на лету, так что к фактам и диалогам можно возвращаться спустя время. Эмбеддинги при этом используются минимально — как вспомогательный механизм для синонимов и родственных терминов; а GraphRAG здесь не конкурент, а соседний подход: Structured RAG выигрывает инкрементальной индексацией без тяжёлой кластеризации.
Код открыт: пакет
typeagent уже доступен на PyPI. Исходники лежат в репозитории. Это ранний прототип; для запуска нужен ключ к LLM‑провайдеру (в докладе — OpenAI).
В посте дубляж на русский, оригинал на YT.
@zen_of_python19 269
ArgMan — легковесный менеджер аргументов командной строки для Python. Позиционируется как более простая замена argparse для небольших проектов.
Из коробки поддерживаются позиционные и опциональные параметры, короткие и длинные флаги вроде
-v/--verbose, а также хуки для преобразования типов и валидации. Установка стандартная: pip install argman.
Сейчас не поддерживается парсинг из списка строк (не только из sys.argv) — автор обещает, что сначала допилит подкоманды, а затем добавит более универсальный парсинг. Исходники на GitHub, автор активно отвечает и готов вносить правки и дорабатывать.
На картинке к посту пример использования.
@zen_of_python19 269
Бро, ты можешь тут реализоваться и т.д.
Став частью ОТП Банка, именно ты сделаешь сильнее всю команду! Расти, учись и пробуй новое — это твой шанс создать что-то по-настоящему крутое.
Присоединяйся к ребятам и делись роликом с теми, кто тоже готов к переменам 🚀
19 269
Гвидо ван Россум дал интервью на Python-конфе PyBay
Основные темы:
— почему Python стал языком ИИ и что помогает ему быстро адаптироваться под новые задачи;
— надстройки типизации вроде Pydantic;
— функциональные примитивы а-ля lambda/map/reduce и отношение Гвидо к ним.
Ну и, конечно, про вайб-кодинг тоже поговорили.
В посте видео с дубляжом на русский, а оригинал на YT.
@zen_of_python
19 269
В экосистеме Python есть несколько разных файлов, которые отвечают за зависимости:
requirements.txt, uv.lock, pyproject.toml, да сами библиотеки установленные в venv в конце концов, это тоже некоторая фиксация зависимостей.
Всем этим можно управлять с помощью uv: на картинке граф переходов, как из одного набора перейти к другому. Сохраняйте как шпаргалку.
Под «libs in env» подразумевается виртуальное окружение, созданное с помощью uv venv.
@zen_of_python
19 269
Да, venv это круто и удобно, но есть проблемы:
— чтобы посмотреть какие внутри пакеты, надо активировать конкретное окружение;
— нет удобного способа посмотреть все venv и что в них творится;
— сколько всё это места на диске занимает непонятно.
Вас это тоже волнует? Нет? А вот один программист настолько устал вбивать постоянно
activate бла-бла, что закодил venv-rs — менеджер виртуальных окружений для Python. Написан на Rust, работает быстро. Показывает все окружения в удобном виде прямо в терминале.
Главная фишка venv-rs в том, что это именно интерфейс с навигацией, а не просто набор CLI-команд. Можно быстро просмотреть список всех окружений, установленные пакеты в каждом, узнать размер на диске и скопировать команду активации в буфер одним нажатием. Инструмент рекурсивно ищет окружения в указанной папке и кэширует, чтобы при следующем запуске не тормозить.
В посте автора на Reddit есть сравнительная таблица с другими решениями вроде virtualenvwrapper, venv-manager и uv. Основное отличие — визуальный интерфейс вместо команд. Правда, venv-rs пока не умеет создавать и удалять окружения, только управлять существующими. Также есть нюансы: Mac не поддерживается, а первый запуск может быть долгим, если у вас много окружений с кучей пакетов.
@zen_of_python19 269
Свежий опен-сорс проект от Python-энтузиаста — httpmorp. Это HTTP‑клиент с фокусом на имитацию браузера. Автор заточил код для маскировки запросов, чтобы всё выглядело так, как будто их делает Chrome 142. При этом API максимально совместим с обычным requests: те же get/post, Session, cookies, и ставится обычным
pip install httpmorph.
В проекте используется BoringSSL и nghttp2, чтобы TLS/HTTP2 сигнатуры совпадали с браузером. Есть поддержка асинхронных клиентов, пулов соединений и прокси с авторизацией. Цель инструмента — правдоподобная мимикрия TLS/HTTP, а не максимальная скорость; за перформансом лучше смотреть на httpx/aiohttp. Подробнее в документации.
Автор подчёркивает, что проект пока учебный и не для продакшена; из зрелых альтернатив рекомендует обратить внимание на curl_cffi. Тем не менее, инструмент полезен, если ваш скрипт блокируют несмотря на корректный User‑Agent.
@zen_of_python
19 269
Цепочка поставок в Python — это путь ваших зависимостей из публичного реестра до проекта. То, что вы ставите через pip. Если по дороге попадаются уязвимости или подмена артефактов, а сборка автоматизирована, проблемы могут внезапно прилететь прямо в прод.
Есть такая компания Chainguard — всячески топят за то, что открытые источники это опасно и их хорошо бы сделать безопасными. Что они делают: пересобирает популярные пакеты PyPI в своей контролируемой среде и публикует их как более безопасные артефакты. Есть и отдельный индекс с бэкпорт‑исправлениями High/Critical CVE для старых версий, чтобы не переходить на мажорные апгрейды только ради патча безопасности.
К сборкам прикладываются проверяемые метаданные: SBOM (понятный список компонентов пакета) и attestations/provenance (подписанное происхождение и способ сборки). Эти данные читают инструменты экосистемы, поэтому можно автоматически проверять, чем и где собран артефакт.
Подключение обычно делают через репозиторий‑менеджер вроде Artifactory, Nexus или Cloudsmith: ставите Chainguard приоритетным источником, а PyPI оставляете как резерв. Так вы получаете «чистые» сборки там, где они есть, и не ломаете процесс там, где нужного пакета пока нет.
Подробнее в официальной документации.
Аналогичный проект есть у Аnaconda. И тоже платный.
В целом это логично, если ты не доверяешь толпе авторов, то ответственность на себя берёт кто-то другой, выполняет работу и эта работа стоит денег. Но хотелось бы, конечно, что-то более доступное.
А как вы решаете вопросы безопасности? Вас пугает толпа зависимостей проекта, за которой реально не так то просто уследить?
#поделитесь_своим_опытом
на @zen_of_python
19 269
Узнали себя? Скорее всего вам нужно на «Проектную Исповедь»
Это не очередная строгая онлайн-конференция, а ежегодное откровение профессионалов в сфере ИТ. Вас ждут:
🔘 Честные истории о выгорании и сложных проектах;
🔘 Кейсы по управлению ресурсами без потери себя;
🔘 Воркшопы по расстановке приоритетов.
Среди самых активных и внимательных участников будут разыграны комплекты мерча для полной перезагрузки
Дата: 13 ноября в 11:00 | онлайн
Участие: бесплатно.
Регистрируйтесь, чтобы воссоединить рабочее и личное «я»: https://tprg.ru/SB5e
Это #партнёрский пост
19 269
OpenStax выложили кучу бесплатных учебников, и среди них есть «Introduction to Python Programming» — свежий вводный курс по Python для начинающих и тех, кто хочет подтянуть базу системно. Помимо него у них есть «Principles of Data Science» и ещё много книг по математике и программированию.
Книга интерактивная: в веб-версии есть встроенный OpenStax Python Code Runner, короткие видео-анимации, вопросы на понимание и практикумы прямо по ходу текста. Каждая секция компактная и по делу: цели обучения, 1–3 подпункта объяснения и 1–2 практических задания, чтобы закрепить без отрыва от браузера.
По охвату она идёт от основ ввода-вывода, типов, выражений, условий и циклов к функциям, модулям, строкам/спискам/словарам, ООП и рекурсии, плюс файлы и исключения. В конце есть вводная по data science с NumPy, pandas, EDA и визуализацией; издано в 2024 и доступно под лицензией CC BY 4.0.
И специально для всех, кто не понимает зачем в 2025 читать книги: даже если вы уже что-то программируете на Python: у учебника и курса есть плюс перед интуитивным гуглением — он закрывает то, что вы не знаете, что не знаете. Практика важна, но структурированная программа помогает не наработать кривые паттерны и быстрее выйти на результат.
PDF-версия прикреплена к этому посту.
