لا تقع ضحية للمخادعين! تيليمتريو يكتشف ويُميّز هذه القنوات 👉 إذا كنت تريد رؤية العلامة، اشترك

Python 🇺🇦

قناة بسيطة

▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

إظهار المزيد

الشبكة:ChatGPT | Штучний нейрон أوكرانيا3 090 التكنولوجيات والتطبيقات6 570...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python 🇺🇦

تُعد قناة Python 🇺🇦 في القطاع اللغوي أوكراني لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 19 948 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 570 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 3 090 في منطقة أوكرانيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 19 948 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 26 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -193، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -9، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.25‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.33‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 846 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 063 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 27 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

19 948

المشتركون

-924 ساعات

-537 أيام

-19330 أيام

1 846

عرض المشاهدات

~ 1 06324 ساعات

~ 1 27248 ساعات

9.25%

معدل المشاركة

~ 2

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

19 950

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

19 950

😁 Python

19 950

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

19 950

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

19 950

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

19 950

Як летить час... Python

19 950

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

19 950

Дешева версія джина Python

19 950

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

19 950

«Керування складністю — суть програмування» — Браян Керніган Python

19 950

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

19 950

Він обернув її ж зброю проти неї Python

19 950

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

19 950

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

19 950

Який метод рядків в Python повертає версію рядка, де всі символи переведені у верхній регістр?

Anonymous voting

19 950

🤖 AI вже давно не просто чат-бот. Сьогодні від AI-інженера очікують уміння перетворити модель на повноцінну production-систему. Але як побудувати надійний AI pipeline? Навчіться працювати з RAG та агентами, контролювати якість, latency і cost, захищати систему та масштабувати її, — на курсі «AI Engineering» від robot_dreams. Протягом 18 занять ви: 🤖 інтегруватимете LLM через API та self-hosted рішення й працюватимете з prompt engineering 🤖 будуватимете RAG-системи — від ingestion та embeddings до retrieval і reranking 🤖 створюватимете AI-агентів, працюватимете з tool calling, Agentic RAG та MCP 🤖 проєктуватимете production-архітектуру з API, caching, guardrails та observability За час курсу створите повноцінний AI-продукт — від інтеграції моделі до production-архітектури — і додасте готовий проєкт у портфоліо. Лектор: Андрій Білоус — AI Solution Architect у ZONE3000, має понад 12 років досвіду в IT та 5+ років у Fullstack та AI-розробці. Деталі, програма та реєстрація ⬅️

19 950

Менеджер: «Ти з цим впораєшся?» Я: чекаю, поки він піде, щоб запитати в ШІ Python

19 950

Шпаргалка по Python Basics: Python Basics — базові концепції Python, що включають запуск Python IDLE, створення нових файлів, виведення даних через print(), створення функцій за допомогою def, Data Types — основні типи даних: Integer, String, Boolean, List та Tuple, Conversion Functions — функції int() і str() для перетворення значень, Arithmetic Operators — арифметичні оператори +, -, *, /, % та **, Comparators — оператори порівняння <, <=, >, >=, == та !=, Boolean Operators — логічні оператори is, not, and та or, List Operations — робота зі списками за допомогою append(), insert(), sort() і pop(), String / List / Tuple Operations — визначення довжини через len(), доступ до елементів через індекси, зрізи (slicing) та об'єднання через +, Statements — керування виконанням програми за допомогою if / elif / else, циклу while та циклу for, а range() використовується для створення послідовності чисел у циклах Python

19 950

Ловіть платформу для керування проєктами TaskView об’єднує керування завданнями, налаштовувані робочі процеси та інтеграції для розробників в одній платформі, яку можна розгорнути на власній інфраструктурі Команди можуть автоматизувати процеси, відстежувати залежності між завданнями та зберігати повний контроль над своєю інфраструктурою Python

19 950

pickletools.dis() — аналізуємо pickle pickle зберігає не просто об’єкт, а послідовність інструкцій для його відновлення За допомогою pickletools.dis() можна подивитися, що саме містить серіалізований потік:

import pickletools

pickletools.dis(payload)

Це зручно для відлагодження власних класів і перевірки, які об’єкти та механізми відновлення потрапили в серіалізацію Також є pickletools.optimize(), який прибирає деякі непотрібні операції pickle.loads() не можна використовувати для недовірених даних — десеріалізація може виконувати небезпечні операції Python