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 19 246 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, 19 246 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.
19 246
Obunachilar
-924 soatlar
-167 kunlar
-1230 kunlar
Postlar arxiv
19 246
5 способов отладки с IPython
Существуют разные способы отладки кода, начиная от повсеместного использования
print и заканчивая отладчиком, встроенным в среду разработки.
Автор этой статьи остановился на использовании IPython для отладки и обосновывает свой выбор различными примерами:
https://tprg.ru/JOr719 246
Создаём Telegram бота с помощью Python
Telegram обладает множеством возможностей. Одна из них — это использование крутых ботов на все случаи жизни.
Прочитав эту статью, вы пошагово научитесь создавать своих собственных ботов:
https://tprg.ru/MTxY
19 246
Что такое дескрипторы и их использование в Python 3.6+
Дескрипторы редко используются в Pyhton-проектах напрямую, но крайне часто через сторонние библиотеки. Обычно они необходимы при создании фреймворка или ORM, а ещё на собеседованиях любят задавать вопросы о них.
В этой статье автор постарался максимально понятно объяснить что же такое дескриптор, зачем он нужен и где применяется:
https://tprg.ru/AtwB
19 246
12 YouTube-каналов для бесплатного изучения Python
Полезная подборка для тех, кто только начинает изучать Python. Здесь вы сможете найти полезный контент не только по Python, но и по связанным с ним технологиям:
https://tprg.ru/Rd1x
19 246
7 самых популярных библиотек обработки изображений в Python
Для Python написано огромное количество библиотек, в том числе и для работы с изображениями. Умение работать хотя бы с частью из них, может сильно повысить вашу значимость на рынке труда.
В этой статье представлены наиболее популярные:
https://tprg.ru/ClrM
#библиотека
19 246
Создание виртуального помощника с помощью Python
Автор статьи создал демо-версию TARS из фильма «Интерстеллар». TARS способен автоматизировать различные задачи, такие как поиск видео на YouTube и их воспроизведение, отправка электронных писем, поиск материалов в Википедии и их чтение и многое другое.
Как сделать себе такого же помощника читайте здесь:
https://tprg.ru/yrSp
19 246
Три (обманчиво) простые задачи на Python
В этой статье предлагается рассмотреть три задачи, которые кажутся простыми на первый взгляд, но на самом деле могут выдать совершенно не тот результат, который вы ожидаете:
https://tprg.ru/SbxZ
19 246
Python: декоратор
@retry
В Python существует очень простой и удобный способ создавать обёрточные функции — декоратор @retry. Он повышает и качество кода, и скорость разработки.
Посмотрите, как можно его использовать, и насколько понятнее и лаконичнее при этом становится код:
https://tprg.ru/no6G
#чистыйкод19 246
Разработан алгоритм для расшифровки «пикселизированных» изображений
Новый алгоритм Depix, написанный на языке Python, способен распознать в пикселях, скрываемую за ними информацию. Скоро шутки про «C.S.I.» перестанут быть шутками, хотя пока алгоритм работает только с текстом.
Ссылка на GitHub проекта и более подробная информация в нашей статье:
https://tprg.ru/J2Yi
19 246
Как при помощи Python научить нейросети обучать друг друга
Автор проекта создавал поколение из 200 машин, при этом каждой давалась своя случайная нейронная сеть с уникальными параметрами. После первого запуска применялся генетический алгоритм, который создавал улучшенное поколение автомобилей. Таким образом, через несколько итераций машины сами научились ездить по заданной трассе.
Стоит отметить, что и при смене трассы те же самые машины показали себя достаточно хорошо уже при первом запуске.
https://tprg.ru/4jdu
#ml
19 246
glitch-this!
Интересная утилита, написанная на Python, которая с помощью консоли позволит вам создать «загличенные» изображения и gif-анимацию.
Почитать документацию и скачать проект можно тут:
https://tprg.ru/l0xY
#инструменты
19 246
Когда и зачем использовать оператор := в Python
Недавно в Python 3.8 появился оператор присваивания
:=, аналогичный =.
Где использовать оператор «морж» и как он может упростить написание кода — читайте здесь:
https://tprg.ru/FULr19 246
Работа со строками в Python. Готовимся к собеседованию
Даже если вы не собираетесь проходить собеседование, освежить память никогда не бывает лишним.
Начиная с азов, вспомним основные способы работы со строками, а затем перейдём к рассмотрению задач и способам их решения.
Вспоминаем азы тут: https://tprg.ru/fw2h
Решаем задачи здесь: https://tprg.ru/aksH
19 246
Как работает память в Python
Понимая как устроена память, легче работать с кодом.
В этой статье вы сможете узнать что такое аллокатор, как работает счётчик ссылок и сборщик мусора:
https://tprg.ru/UGJj
19 246
Django Schema Graph
Удобный инструмент, написанный на Python, который позволит вам строить и визуализировать отношения ваших моделей и приложений. Помогает при документировании проекта.
Ссылка на GitHub: https://tprg.ru/yh9b
#инструменты #django
19 246
Менеджеры контекста в Python — выходим за пределы «with open() file»
Менеджер контекста — это такой оператор, который выполняет за вас рутинную работу при использовании определённых ресурсов.
О том, как правильно его использовать и в каких случаях — читайте в статье:
https://tprg.ru/531R
19 246
Хорошие и плохие практики программирования на Python
Грамотный и чистый код — признак хорошего программиста.
В этой статье представлены примеры различных способов программирования, как удачные, так и не очень:
https://tprg.ru/VUxR
#чистыйкод
19 246
Самая сложная задача в Computer Vision
Компьютерное зрение выполняет множество задач, но самая сложная на текущий день — трекинг.
Автор этой статьи предлагает рассмотреть какие основные проблемы трекинга существуют на сегодняшний день и какими способами их можно решать:
https://tprg.ru/l95T
#ml
