uz
Feedback
Zen of Python

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 19 250 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 993-o'rinni va Rossiya mintaqasida 35 022-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 19 250 obunachiga ega bo‘ldi.

18 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 10 ga, so‘nggi 24 soatda esa 0 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 13.51% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.28% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 601 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 016 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 19 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.

19 250
Obunachilar
Ma'lumot yo'q24 soatlar
-317 kunlar
+1030 kunlar
Postlar arxiv
Манга-учебник по базам данным и никакой семпай не нужен Любите ли вы комиксы так, как их любят Японцы? Похоже, их тяга ко все
Манга-учебник по базам данным и никакой семпай не нужен Любите ли вы комиксы так, как их любят Японцы? Похоже, их тяга ко всему необычному распространяется и на IT-сферу. Посудите сами, вы когда-нибудь видели учебник по базам данным с принцессой и сюжетом? «The Manga Guide to Databases» поможет в простой форме освоить непростую науку. Мы, кстати, нашли эту мангу в открытом доступе, можете почитать: https://tprg.ru/SlkR #книга

Нюансы распознавания речи. Восстанавливаем пунктуацию, числа и заглавные буквы В задачах распознаваниях речи при переводе аудио в текст есть дополнительные этапы, делающие этот текст более человекочитаемым. Например, добавление пунктуации и капитализации нужных слов. В этой статье речь как раз пойдёт о том, как научить машину правильной расстановке знаков препинания, заглавных букв и чисел в автоматическом режиме: https://habr.com/ru/company/ods/blog/660041/ #ml

Создайте средство проверки подключения к сайту на Python Создание средства проверки подключения к сайту на Python — интересный проект для повышения уровня ваших навыков. В этом проекте вы объедините знания, связанные с обработкой HTTP-запросов, созданием интерфейсов командной строки (CLI) и организацией кода вашего приложения с использованием распространенных методов компоновки проекта Python. https://realpython.com/site-connectivity-checker-python/ #веб

Топ-5 лучших графических (GUI) фреймворков Python В Python очень много схожих инструментов, отличающихся в нюансах. Из-за этого можно продолжать пользоваться инструментом, который недостаточно хорошо выполняет необходимые вам задачи, в то время как существуют идеальное для вас решение, о котором вы можете просто не знать. В этом видео вы узнаете топ-5 лучших GUI фреймворков Python, которые позволяют реализовывать красивый и удобный интерфейс для вашего приложения. Вы изучите особенности каждого фреймворка и узнаете, в каких случаях использовать определенную технологию. https://www.youtube.com/watch?v=tT2ikZDvH1k #видео

Понимание сети обнаружения объектов в реальном времени: You Only Look Once (YOLOv1) Подробный разбор систем распознавания объектов, в частности архитектуры YOLOv1. Вы узнаете не только принцип его работы, но также познакомитесь с другими версиями архитектуры. Подробнее: https://pyimagesearch.com/2022/04/11/understanding-a-real-time-object-detection-network-you-only-look-once-yolov1/ #ml #yolo

Как взломать кикшеринг легально Классная статья о том, как автор занялся этичным хакингом и в качестве «жертвы» выбрал один из крупнейших сервисов шеринга самокатов в РФ. С помощью реверс-инжиниринга ему удалось получить доступ к API сервиса. Разумеется, сейчас уязвимость уже устранена и воспроизвести её не получится, но сам процесс хакинка крайне занятный. Убедитесь сами: https://habr.com/ru/post/660575/

​​Это я составляю себе план обучения программированию на три месяца:

Подборка актуальных вакансийQA Automation Engineer в Outlines Tech Где: Москва Опыт: от 1 года — Продуктовый аналитик в МТС Где: Москва, можно удалённо Опыт: от 1 года — DevOps-инженер в МТС Где: Удалённо Опыт: от 1 года — Middle DevOps-инженер в Outlines Tech Где: Москва Опыт: от 2 лет — Middle Data Scientist в МТС Где: Москва Опыт: от 2 лет — Middle Data Engineer в МТС Где: Москва Опыт: от 2 лет — Middle QA Engineer в МТС Где: Москва Опыт: от 2 лет — Middle Администратор Tableau в МТС Где: Москва Опыт: от 2 лет — Преподаватель на курс «Буткэмп Python» в OTUS Где: Удалённо Опыт: от 5 лет #вакансии #работа

Парсинг FIT файлов c данными тренировок Если вы активно занимаетесь спортом и при этом используете носимую электронику и всякие умные устройства, то у вас, вероятно, найдётся достаточно много различных данных о ваших тренировках. Другой вопрос, можете ли вы правильно их проанализировать и сопоставить, особенно если данные разрозненные и никак между собой не взаимодействуют? Такую задачу можно решить с помощью Python, распарсив эти данных из различных файлов и затем объединив их и проанализировав. Как это сделать можно узнать тут: https://habr.com/ru/post/658675/ #парсинг

Идеи для проектов на Python С помощью Python можно создать самые разные проекты. Огромное количество библиотек позволяет окунуться в любую сферу разработки, не меняя язык. Если вы хотите попрактиковаться в разработке на Python, но не знаете, что именно сделать, то эта статья вам поможет. Здесь собраны различные идеи проектов с разным уровнем сложности: https://pythonist.ru/idei-dlya-proektov-na-python-aktualnye-v-2020-godu/

​​Уменьшение использования памяти NumPy с помощью сжатия без потерь Если работаете с большими массивами данных в NumPy, то можете столкнуться с тем, что в какой-то момент у вас закончится память. Одним из главных методов сокращения использования памяти является сжатие. Например, это можно сделать с помощью меньших dtypes и разреженных массивов. Подробнее: https://pythonspeed.com/articles/numpy-memory-footprint/ #numpy

Создание чат-бота на Python Чат-боты повсюду, будь то банковский сайт, пиццерия или магазины электронной коммерции. Они помогают обслуживать клиентов в режиме реального времени по ряду заранее определенных вопросов, относящихся к сфере деятельности компании. При этом боты используют естественный язык и создают иллюзию общения с человеком. Это стало возможным благодаря развитию машинного обучения и алгоритмов обработки естественного языка. Сегодня даже дома можно создать аналогичного бота, который сможет вести диалог с людьми. О том, как это сделать, читайте в этой статье: https://pythonist.ru/sozdanie-chat-bota-v-python/

Python-разработчик Олег Соколов из FUNCORP поделился простыми способами ускорения нейросетей в продакшене И вот, что он рекомендует: — отказаться от нейросетей в части логики. Зачастую разработчики хотят решить всё с помощью современного ИИ, но его опыт говорит, что нейросети хорошо работают и помогают в 20% случаев, а 80% задач бизнеса можно решать более простыми моделями или без них; — использовать GPU. Видеокарты дают выигрыш по скорости на порядок, но возможно проигрыш по деньгам. Надо считать в каждом отдельном случае; — взять/обучить нейросеть поменьше. У многих нейросетей авторы выставляют среднюю или наиболее точную версию модели. Можно брать архитектуру поменьше, но, вероятно, с этим упадет и точность сети; — берём onnxruntime и не паримся. Для этого достаточно конвертировать модель в onnx формат. Минус — не все слои конвертируются правильно, нужно брать самые последние версии движка, а также считать отклонения ответов onnx-модели на тысячах примеров; — квантизация — понижение точности вычислений. Способ, когда веса модели переводим, например, из float32 в float16. Но нужно следить за деградацией точности, а также степенью ускорения на вашей конкретной платформе; — Knowledge Distillation — один из сложных способов, когда большая модель учит маленькую модель повторять ее ответы. На выходе получаем сопоставимую точность, но с меньшим размером, а, значит, и скоростью. — Pruning — подход, при котором зануляем малозначимые веса модели (которые дают слабый вклад в финальный ответ модели). На личном опыте Олега подход работал плохо, либо сильно влиял на метрики модели. Но возможно просто не повезло. Напишите в комментарии, если здесь нет ещё какого-то способа ускорения. Кстати, в команде Олега открыта вакансия Python-разработчика. Если интересно, переходи читать требования и присылай резюме на job@fun.co. Это #партнёрский пост

Бэкендеры, согласны?
Бэкендеры, согласны?

Как включить CORS в Django REST Framework Если мы создаём API с использованием Django REST framework и обращаемся к этим API в интерфейсном приложении, нам нужно включить CORS в Django Rest Framework, иначе мы получим ошибку «Cross-Origin Request Blocked: The Same Origin Policy disallows reading the remote resource at $somesite». В этой статье вы узнаете, как избежать подобной проблемы: https://itsmycode.com/enable-cors-on-django-rest-framework/ #cors #django

Синтаксический сахар против повторяющегося кода в Python Сделайте свой код чище и более читаемым, добавив в него пару ложек синтаксического сахара. Автор этой статьи рассказал, как это сделать: https://medium.com/using-pythons-syntactic-sugar-to-remove-code/using-pythons-syntactic-sugar-to-remove-code-repetition-ad90313d5eed

Путь к пониманию декораторов в Python Декораторы — это обёртки вокруг Python-функций (или классов), которые изменяют работу того, к чему они применяются. Один из самых часто встречаемых декораторов — @property. Эта статья поможет вам разобраться в том, как работают декораторы, чтобы вы могли эффективнее применять их, а также создавать собственные: https://habr.com/ru/company/wunderfund/blog/657355/

Строим математический график на Python Хотите научиться строить математические графики всего за 10 минут? Благодаря этой статье, Python и нескольким полезным библиотекам, вы сможете построить любой математический график: https://pythonist.ru/kak-postroit-matematicheskij-grafik-v-python-za-10-minut/

Websocket-сервер для геолокации на asyncio Вебсокеты нужны там, где идет взаимодействие с пользователем в режиме реального времени. С их помощью клиент может послать запрос к серверу, как в обычном HTTP. Но самое интересное, что используя вебсокеты, сервер тоже может послать данные клиенту, не дожидаясь от него HTTP-запроса. В этой статье вы узнаете, как создать веб-сервис, который позволяет делиться своим местоположением и отслеживать местоположение всех остальных подключенных к нему людей на карте мира в режиме реального времени: https://habr.com/ru/company/kts/blog/659341/ #веб #websocket #asyncio

Метаклассы в Python Метакласс в Python — это класс классов, определяющий поведение класса. То есть класс сам по себе является экземпляром метакласса. Непонятно? Тогда открывайте статью, ведь там вы узнаете, что такое метаклассы в Python, зачем они нужны и как их создавать: https://pythonist.ru/metaklassy-v-python/ #junior