Python 🇺🇦
قناة بسيطة
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python 🇺🇦
تُعد قناة Python 🇺🇦 في القطاع اللغوي أوكراني لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 20 062 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 429 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 3 057 في منطقة أوكرانيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 20 062 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 10 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -175، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 0، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.77%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.22% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 760 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 047 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 8.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“▪️Вивчаємо Python разом.
▪️Високооплачувана професія
▪️Допомагаємо з пошуком роботи
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 11 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
20 062
المشتركون
لا توجد بيانات24 ساعات
-247 أيام
-17530 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
![[PYTHON:TODAY]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1e8JKN%2F5465241907756731355%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
أكتوبر '26أكتوبر '26
أكتوبر '26
+8
في 0 قنوات
سبتمبر '26
+18
في 1 قنوات
Get PRO
أغسطس '26
+6
في 3 قنوات
Get PRO
يوليو '26
+1
في 2 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+5
في 2 قنوات
Get PRO
مايو '26
+38
في 6 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+9
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '26
+23
في 2 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+37
في 2 قنوات
Get PRO
يناير '26
+54
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+39
في 2 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+51
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+40
في 5 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+10
في 2 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+14
في 2 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+21
في 4 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+14
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '25
+384
في 11 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+190
في 2 قنوات
Get PRO
مارس '25
+84
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+37
في 1 قنوات
Get PRO
يناير '25
+30
في 2 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+26
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+23
في 2 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+18
في 1 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+54
في 2 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+77
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+66
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+65
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '24
+82
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+89
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '24
+104
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+112
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '24
+114
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+96
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+101
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+159
في 1 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+64
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+59
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+84
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+6 182
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+634
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+809
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+114
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+2 299
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+2 649
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+47
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+5 102
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+8 205
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+154
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+4 833
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+13 439
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+3 182
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+67
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+16 366
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 09 أكتوبر | 0 | |||
| 08 أكتوبر | +1 | |||
| 07 أكتوبر | +1 | |||
| 06 أكتوبر | +2 | |||
| 05 أكتوبر | +2 | |||
| 04 أكتوبر | 0 | |||
| 03 أكتوبر | 0 | |||
| 02 أكتوبر | 0 | |||
| 01 أكتوبر | +2 |
منشورات القناة
The PyCharm Blog — корисний блог для Python-розробників
Офіційний блог PyCharm із новинами, гайдами та порадами для розробників
Тут публікують матеріали про нові можливості PyCharm, Django, оптимізацію коду, сучасні інструменти та способи пришвидшити розробку
Корисне джерело, якщо працюєте з Python і PyCharm або стежите за розвитком інструментів JetBrains
Python
| 2 |  Amazing Python Scripts — колекція практичних скриптів
Велика добірка готових Python-рішень для різних задач: автоматизації, парсингу сайтів, роботи з файлами, аналізу даних, створення GUI, безпеки та AI
Є приклади як для початківців, так і для досвідчених розробників
Можна використовувати готові скрипти у власних проєктах або розбирати їх як практичні приклади
Python | 873 |
| 3 |  Програмістський спосіб викликати диявола
Python | 1 153 |
| 4 |  Шпаргалка по Python `map()`: Definition — функція map() застосовує задану функцію до кожного елемента ітерабельного об'єкта, Syntax — використання у форматі map(function, iterable), Example — перетворення елементів списку за допомогою lambda, Use Cases — зручний спосіб трансформувати елементи списку або іншого ітерабельного об'єкта, Benefits — компактний код, відмова від ручних циклів for та зручне поєднання з lambda
Python | 1 168 |
| 5 |  📊 Data Analytics — одна з тих сфер, де попит на спеціалістів зростає швидше, ніж ринок встигає їх готувати.
Причина проста.
Компанії вже давно навчилися збирати дані.
Тепер їм потрібні люди, які можуть ці дані зрозуміти та перетворити на конкретні рішення для бізнесу.
Саме тому аналітиків шукають у:
▪️ IT
▪️ e-commerce
▪️ маркетингу
▪️ фінансах
▪️ логістиці
▪️ продуктових компаніях
На безкоштовному марафоні від GoIT покажемо, як виглядає професія зсередини та які навички потрібні для розвитку в цьому напрямі.
Ви дізнаєтесь:
🔖 як працюють аналітики даних
🔖 де використовується SQL
🔖 які кар'єрні можливості відкриває Data Analytics
🕓 Онлайн | Безкоштовно
👉 Реєстрація: https://i.goit.global/gaZ5F | 1 175 |
| 6 | Класифікація текстів у Python за допомогою TF-IDF та Logistic Regression
Класичний підхід до задач NLP: перетворюємо текст на числові ознаки за допомогою TF-IDF, а потім навчаємо логістичну регресію
Такий метод простий, швидкий і часто дає сильну базову модель без складних нейромереж
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = Pipeline([
("tfidf", TfidfVectorizer(stop_words="english")),
("clf", LogisticRegression(max_iter=1000))
])
model.fit(X_train, y_train)
prediction = model.predict(["You won a free gift card"])[0]
probability = model.predict_proba(["You won a free gift card"])[0][1]
· TF-IDF визначає вагу слів у тексті
· Logistic Regression класифікує повідомлення
· Pipeline об’єднує підготовку даних і модель в один процес
· predict_proba() дає змогу налаштовувати поріг спрацьовування
Підхід добре підходить для спам-фільтрів, категоризації звернень, аналізу відгуків та інших задач класифікації тексту
Для реальних даних варто додати крос-валідацію та окрему валідаційну вибірку
Python | 1 124 |
| 7 | Що таке JWT?
JWT (JSON Web Token) — це токен для передачі даних про користувача або сесію. Він складається із заголовка, payload і підпису та часто використовується для авторизації, коли клієнт передає токен із запитами до сервера
Python | 1 292 |
| 8 |  😁
Python | 1 485 |
| 9 |  Шпаргалка по Python Lists: Definition — списки є впорядкованими, змінюваними колекціями, які можуть містити різні типи даних і дублікати, Creating Lists — створення порожніх, числових, змішаних, вкладених списків та списків із дублікатами, Accessing List Elements — доступ до елементів за допомогою позитивної та негативної індексації, а також зрізів start:end:step, Common Operations — додавання, вставка, об'єднання, видалення, очищення, пошук, сортування та реверс списків, List Methods — append(), insert(), extend(), remove(), pop(), clear(), index(), count(), sort() та reverse(), List Comprehension — швидке створення списків за допомогою виразів і умов, List vs Tuple — відмінності між змінюваними списками та незмінюваними кортежами, Important Points — особливості індексації, зрізів, типів даних та роботи зі списками
Python | 1 399 |
| 10 | Працюємо зі змінними середовища в Python
Змінні середовища використовують для зберігання ключів, токенів, конфігурації та інших чутливих даних. Це важлива практика як під час розробки, так і в продакшені
Отримати значення можна через os.getenv():
import os
api_key = os.getenv("API_KEY")
За потреби можна вказати значення за замовчуванням:
api_key = os.getenv("API_KEY", "default_key")
Для обов’язкових змінних зручно додати перевірку:
def require_env(name):
value = os.getenv(name)
if not value:
raise RuntimeError(f"{name} is required")
return value
db_url = require_env("DATABASE_URL")
· ключі та токени не зберігаємо безпосередньо в коді
· обов’язкові змінні краще перевіряти під час запуску
· конфігурацію зберігаємо окремо від коду
Python | 1 389 |
| 11 |  ШІ-аналіз кодової бази
RepoWise індексує код, граф залежностей та історію Git, щоб ШІ-агенти могли відповідати з посиланнями на джерела й знаходити проблеми з якістю коду
Python | 1 387 |
| 12 |  Як летить час...
Python | 1 518 |
| 13 |  Python-бібліотека для роботи з обличчями
Uniface об’єднує в одній бібліотеці автоматичне виявлення та розпізнавання облич, а також аналіз ключових точок обличчя
Зручно, коли все потрібне для роботи з обличчями доступне через один Python-інструмент
Python | 1 658 |
| 14 |  Дешева версія джина
Python | 1 824 |
| 15 | Які є способи об’єднання рядків у Python?
Рядки можна об’єднувати через оператор +, f-рядки та метод .join(). Також є старий спосіб форматування через %, але він використовується рідше
Python | 1 956 |
| 16 |  «Керування складністю — суть програмування» — Браян Керніган
Python | 1 959 |
| 17 |  Ловіть добірку ресурсів для AsyncIO
Велика колекція ресурсів та інструментів для асинхронного програмування в Python
У репозиторії зібрані фреймворки, бібліотеки, утиліти, приклади, гайди, патерни, інструменти для тестування та інтеграції
Корисно, якщо працюєте з мережевими сервісами або хочете краще розібратися з асинхронністю в Python
Python | 1 909 |
| 18 |  Він обернув її ж зброю проти неї
Python | 1 890 |
| 19 |  Шпаргалка Pandas vs PySpark: перегляд даних, форма та схема, вибір і фільтрація рядків, сортування, групування й агрегація, підрахунок унікальних значень, робота з пропущеними даними, об’єднання DataFrame, видалення дублікатів, додавання та перейменування стовпців
Python | 1 805 |
| 20 | Анімації для математики та науки
Manim — Python-бібліотека для створення анімованих візуалізацій і математичних демонстрацій
За її допомогою можна наочно показувати алгоритми, математичні перетворення, фізичні явища та різні процеси
На виході — готове відео з анімацією, яку ви описуєте кодом
Python | 1 760 |
