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 19 241 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 971-o'rinni va Rossiya mintaqasida 34 978-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 19 241 obunachiga ega bo‘ldi.
23 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -12 ga, so‘nggi 24 soatda esa -9 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 11.48% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.16% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 209 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 993 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 15 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 24 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.
19 241
Obunachilar
-924 soatlar
-167 kunlar
-1230 kunlar
Postlar arxiv
19 244
Машинное обучение простыми словами
Словосочетания «программирование на Python» и «машинное обучение» неразрывно связаны. Большинство ML проектов написаны на Python.
Эта статья идеально подойдёт вам, если вы:
— хотите начать изучать машинное обучение, но не до конца понимаете, как это работает;
— хотите попробовать на Python что-то новое;
— уже бросили попытки объяснить своим близким, что это такое;
— пытаетесь успокоить кота и доказать ему, что робот-пылесос не научится залезать в шкаф, где пушистый прячется;
— не знаете, нужно ли уже лезть в бункер пережидать восстание машин или пока подождать.
https://tprg.ru/VD4N
#ml
19 244
Как быстро создать бессерверное приложение
AWS Chalice — это платформа, которая позволяет создавать бессерверные приложения и развёртывать их на AWS.
Следуя инструкции из этой статьи, вы сможете создать своё бессерверное приложение на Python:
https://tprg.ru/DaE019 244
Срезы в Pandas
Это вторая часть статьи об индексации и работе с данными. В первой части автор прошёлся по основам работы с данными, а теперь он расскажет непосредственно о создании срезов и возможных проблемах с этим:
https://tprg.ru/AYr3
#pandas
19 244
Как сделать на Python простую программу для напоминания
Изучив эту статью, вы сможете создать свой собственный reminder, который будет одним своим существованием напоминать какой вы молодец:
https://tprg.ru/6F7k
19 244
Вытаскиваем данные из Instagram
Официальное API для Instagram не отличается простотой и дружелюбностью, поэтому в этой статье будет рассмотрен альтернативный вариант извлечения данных:
https://tprg.ru/HXuL
19 244
Начните новый год с игры в «сапёра» в нашем боте.
Не упустите свой шанс выиграть ценные подарки:
t.me/tproger_official_bot?start=minegame
19 244
Обучение нейросети генерированию тени на фотографии
С каждым днём появляется всё больше нейросетей и программ, построенных на основе машинного обучения, которые выполняют совершенно разные задачи.
Автор этой статьи рассказывает, как его команда обучала нейросеть создавать реалистичные тени объектам, добавленным на фото:
https://tprg.ru/r64G
#ml
19 244
Чтение и запись HTML-таблиц с помощью Pandas
Python имеет обширные возможности и подходит не только для машинного обучения, но и для веб-разработки. Так, с помощью библиотеки Pandas мы можем взаимодействовать с HTML, например, читая и записывая различные данные.
В этой статье мы поработаем с HTML-таблицами, используя Pandas:
https://tprg.ru/WEOe
#pandas
19 244
10 приемов для эффективного программирования на Python
Одно из основных отличий опытного разработчика от новичка — опытный знает несколько способов решения одной и той же задачи, а также какой из способов наиболее эффективен.
В этой статье собраны 10 способов оптимального решения конкретных задач, зная которые, вы сможете прокачать свою эффективность:
https://tprg.ru/Bikm
19 244
Распознавание и верификация по лицу с помощью Python
Одно из самых популярных направлений в Python — машинное обучение и нейронные сети.
В этой статье автор расскажет, как, используя
RESnet и dlib, настроить нейронную сеть на распознавание лиц на фото и их последующую верификацию по заготовленным данным:
https://tprg.ru/iOGu
#ml19 244
Индексация и отбор данных в Pandas
В Pandas существует несколько способов выбора данных —
DataFrame или Series. Поскольку документация у этой библиотеки не самая простая, то разобраться может быть не просто. Да и понять, когда воспользоваться тем или иным лучше, тоже не всегда очевидно.
В этой статье автор подробно разбирает примеры использования различных методов индексации и отбора данных:
https://tprg.ru/ZiUS
#pandas19 244
Простое НЛП в Python с TextBlob
В наше время мы ежедневно сталкиваемся с колоссальным объёмом информации — текстовой, визуальной, аудио и так далее.
Для того, чтобы нам было проще взаимодействовать с текстовой информацией в Python существует библиотека TextBlob, которая берёт на себя задачу по анализу текста.
В этой статье что такое N-граммы, какое значение они имеют при анализе и как их применять с помощью TextBlob:
https://tprg.ru/tuWo
19 244
Адресная книга на Python
Продолжаем расширять навыки и изучаем новые проекты! Сегодня у вас есть возможность создать свою собственную адресную книгу.
В результате у вас должна получиться программа, в которой можно будет:
— записать контакт;
— отредактировать;
— удалить;
— и просмотреть список всех контактов.
Заходите и пробуйте:
https://tprg.ru/rQjU
19 244
Агрегатор новостей на Django
Агрегатор новостей — это веб-приложение, которое собирает данные (новостные статьи) с нескольких веб-сайтов. Сегодня вы пошагово научитесь создавать такое приложение, используя различные библиотеки. Ваш агрегатор новостей будет:
— искать статьи в интернете;
— сохранять определённые данные;
— представлять полученные данные в установленном формате.
https://tprg.ru/6gJm
#django
19 244
Закончим год на позитивной ноте! Для этого мы сделали для вас игру «Сапёр» с приятными призами.
А выиграть вы сможете:
— наш фирменный pdf-календарь;
— футболки с логотипом Tproger;
— фирменный бумажный календарь;
— а самым лучшим наушники JBL Quantum 200 или Bluetooth JBL Tune 750 BTNC на ваш выбор.
Скорее заходите в бота и участвуйте: https://t.me/tproger_official_bot?start=minegame
19 244
Использование PyQt QThread для предотвращения зависания GUI
Приложения с графическим интерфейсом пользователя (GUI) PyQt имеют основной поток выполнения, который запускает цикл событий и графический интерфейс. Если запустить длительную задачу в этом потоке, то ваш графический интерфейс зависнет, пока задача не завершится. Но этого можно избежать с помощью класса
QThread.
В этом руководстве вы узнаете, как:
— использовать QThread для предотвращения зависания графических интерфейсов;
— создавать многоразовые потоки с помощью QThreadPool и QRunnable;
— управлять межпотоковой связью с помощью сигналов и слотов;
— и многое другое.
Подробнее в статье: https://tprg.ru/C2rk
#PyQT