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 18 682 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 983-o'rinni va Rossiya mintaqasida 35 138-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 18 682 obunachiga ega bo‘ldi.
04 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -115 ga, so‘nggi 24 soatda esa -3 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.88% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.30% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 285 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 804 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 1 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 Noyabr, 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.
18 682
Obunachilar
-324 soatlar
-337 kun
-11530 kun
Postlar arxiv
18 682
Инструмент для удобного парсинга данных YouTube с помощью Google API
Если вы задумывались, как можно скрапить данные с YouTube, то этот инструмент вам поможет. С помощью него вы можете получить комментарии, субтитры из видео и так далее.
Здесь вы найдёте инструкции по установке и более подробную информацию:
https://tprg.ru/G7dN
18 682
Microsoft: программирование на Python в Visual Studio теперь быстрее, чем когда-либо
На днях компания Microsoft выпустила обновление Python Extension для VS Code, которое вводит расширение Pylance, как языковой сервер по умолчанию. Это обновление должно сделать запуск более быстрым, а также добавляет отладчик с автоматической перезагрузкой скриптов.
Подробности тут:
https://tprg.ru/w5Y1
#новости #vscode
18 682
Скрапинг сайта с помощью Python: гайд для новичков
Мы подготовили статью, которая поможет вам научиться скрапить данные с сайтов, используя Python.
Вам понадобится библиотека с необычным названием Beautiful Soup, общее понимание Python и немного времени:
https://tprg.ru/QEq3
18 682
Различия между Pyglet и Pygame в Python
Часто при создании игр на Python используются два фреймворка — Pyglet и Pygame.
В этой статье рассмотрели их основные особенности, а также сходства и различия, чтобы вы лучше понимали какой инструмент максимально подходит под ваши задачи:
https://tprg.ru/5JYj
18 682
Создание автообновляемого атрибута
Небольшой урок, в котором вы научитесь создавать автообновляемые атрибуты. В отличие от стандартных атрибутов объекта, значения которым присваиваются единожды, такой атрибут будет пересчитываться при изменении входных значений.
Подробнее тут:
https://tprg.ru/3JML
18 682
Составление документации для проектов на Python
Хорошая документация — не менее важная составляющая проекта, чем сам код. Она позволяет быстро разобраться постороннему человеку в незнакомом коде, облегчает отладку багов, добавление новых возможностей и так далее.
В этой статье вы узнаете, как писать грамотную документацию на Python:
https://tprg.ru/fgpE
18 682
Как использовать функции all() и any() в Python
В Python существует множество полезных небольших функций, которые помогают решать самые разные задачи. Так, с помощью функций
any() и all(), можно проверить на истинность итерируемые элементы для дальнейшей работы с ними.
Подробнее узнать о возможностях этих функций можно тут:
https://tprg.ru/naQ318 682
Обучитесь Data Science с нуля
Освойте за 1,5 года Data Science и начните решать прикладные задачи в области искусственного интеллекта. А если после успешного обучения вы не найдёте работу, вам вернут деньги за учёбу.
До 31 мая получить курс можно со скидкой 40%.
Успейте записаться: https://tprg.ru/yimV
18 682
10 бесплатных ресурсов для обучения обработке естественного языка
Обработка естественного языка, или Natural Language Processing, позволяет программе извлекать смысл из текстовых данных, а также анализировать их. Например, без обработки естественного языка современные голосовые помощники с трудом бы понимали наши вопросы и просьбы, но это не единственное применение данной технологии.
В этой подборке вы найдёте несколько ресурсов, которые помогут вам бесплатно разобраться в NLP:
https://tprg.ru/kWfd
#nlp
18 682
Топ 6 библиотек Python для визуализации: какую и когда лучше использовать
Для Python существует большое количество библиотек для визуализаций данных. В зависимости от задачи одна библиотека может оказаться более подходящей, чем другие.
В этой статье представлены 6 таких библиотек, а также их сравнение. Изучив её вы сможете подобрать для себя наиболее подходящий инструмент:
https://tprg.ru/oh4Q
18 682
Протоколы в Python: утиная типизация по-новому
Утиная типизация — это концепция, согласно которой важны лишь свойства и методы, которыми этот объект обладает. То есть при работе с объектом проверяется не его тип, а его свойства и методы.
В этой статье вы можете подробнее ознакомиться с этой концепцией, её работой в Python, пользовательскими протоколами и так далее:
https://tprg.ru/YkG2
18 682
Использование мемоизации в Python для ускорения медленных функций
С помощью мемоизации можно ускорить выполнение работы кода за счёт кэширования результатов выполнения предыдущих вызовов функций.
В этой статье на примере вычисления чисел Фибоначчи объясняется принцип работы мемоизации:
https://tprg.ru/M8EU
18 682
Держите инструкцию, как получить одну из самых востребованных IT-профессий:
1. Поступайте на факультет Python-разработки.
2. По окончании с гарантией получаете трудоустройство.
3. Всё.
Также за время обучения вы получаете 6 проектов в портфолио и помощь в составлении резюме. До 31 мая действует скидка 20%.
Детальнее: https://tprg.ru/x9Fa
Это #партнёрский пост
18 682
Гвидо ван Россум: не надейтесь на выход Python 4.0
После болезненного опыта перехода с Python 2.0 на версию 3.0, команда разработки языка не в восторге о возможности перехода на версию 4.0. Вместо этого, по словам Гвидо ван Россума, они хотят продолжить нумерацию третьей версии, как минимум до 3.33.
Подробнее об этом и планируемых улучшения языка можно прочитать здесь:
https://tprg.ru/oGOr
#новости
18 682
Как запустить C# код из Python
Для этого существует специальная библиотека
pythonnet. Конечно, этот способ не всем может подойти, потому что может повлиять на скорость работы, но в некоторых ситуациях он может быть действительно полезен.
О том, как ею пользоваться и в чём её особенность читайте в этой статье:
https://tprg.ru/HNCh