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 20 343 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 341 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 2 984 في منطقة أوكرانيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 20 343 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 26 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -193، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -7، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 10.47%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.46% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 130 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 110 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 15.
- 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 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
20 343
المشتركون
-724 ساعات
-517 أيام
-19330 أيام
أرشيف المشاركات
20 343
🤖 ChatGPT відкривали всі, а заробляють на ньому одиниці
Зараз AI-навички все частіше вимагають у вакансіях: у маркетингу, контенті, автоматизації, аналітиці та бізнесі. І мова не про "спитати щось у ChatGPT”, а про вміння робити з AI реальні робочі задачі.
GoIT запускає безоплатний 4-денний тест-драйв, де можна спробувати 2 AI-професії без коду й досвіду:
— AI-автоматизатор — AI-контентмейкерЗа 4 дні зробиш 2 реальні AI-проєкти, зрозумієш, як виглядає робота в AI, і з чого почати, якщо хочеш монетизувати ці навички. 🕓 Старт — 13 липня. ❗️ Участь безоплатна, місця обмежені. Реєстрація за посиланням 👇 https://i.goit.global/SaPas
20 343
Корисна пам'ятка про те, як писати Python-скрипти, які зручно запускати не лише на власному ПК
Серед рекомендацій: використовувати inline metadata з uv run, не хардкодити секрети, застосовувати logging замість print() для відлагодження, документувати змінні середовища, підтримувати stdin/stdout, повертати коректні exit code та чітко визначати пріоритет конфігурації: CLI > env > config > defaultНавіть невеликий скрипт може бути зручним, безпечним і передбачуваним, особливо коли ним користується не лише автор Python
20 343
Шпаргалка по Python Frameworks: Django — повнофункціональний вебфреймворк із вбудованими ORM, адмінпанеллю та засобами безпеки, Flask — легкий мікрофреймворк із мінімальним набором можливостей і високою гнучкістю, ORM & Admin — вбудовані в Django, у Flask підключаються окремо, Security — Django має готові механізми захисту, у Flask їх потрібно налаштовувати вручну, Testing — Django пропонує вбудовані інструменти тестування, Flask — через сторонні бібліотеки, Use Cases — Django для великих і складних проєктів, Flask — для невеликих застосунків, API та прототипів
Python
20 343
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Ruff
Ruff — це новий, швидко розвиваючийся лінтер коду Python, покликаний замінити flake8 і isort.
Головною перевагою Ruff є його швидкість. Ruff у 10-100 разів швидший за аналоги (лінтер написаний на Rust). У порівнянні з flake8, автор заявляє про практично повну відповідність набору правил інструменту та нативну реалізацію популярних плагінів (flake8-bugbear тощо). Крім того, Ruff сумісний з Black "з коробки".
Ruff може форматувати код. Наприклад, він автоматично видаляє невикористані імпорти. Що стосується сортування та групування рядків імпорту, то воно практично ідентичне isort.
Python'er
20 343
Шпаргалка по Python Network Programming: Python — мова для створення мережевих застосунків і автоматизації, Socket Programming — створення клієнтських і серверних сокетів, Network Libraries — популярні бібліотеки для роботи з мережею, Data Types & Keywords — основні типи даних і ключові слова Python, Network Analysis — аналіз мережі та сканування за допомогою Nmap, DNS & Requests — робота з DNS-запитами та мережевими сервісами, Exceptions — обробка мережевих помилок і винятків
Python
20 343
Шпаргалка по Scikit-learn: Scikit-learn — бібліотека Python для машинного навчання, Loading Data — завантаження та підготовка даних, Preprocessing — стандартизація, нормалізація й обробка ознак, Create Your Model — створення моделей для класифікації, регресії та кластеризації, Model Fitting — навчання моделі на даних, Prediction — отримання прогнозів, Evaluate Performance — оцінка якості моделі за різними метриками, Cross-Validation — перевірка моделі на різних вибірках, Tune Your Model — оптимізація параметрів за допомогою Grid Search і Randomized Search
Python
20 343
Найпростіший спосіб парсити веб
Інструмент імітує роботу браузера для вебскрейпінгу та автоматично перетворює HTML у Markdown
Дозволяє непомітно збирати дані з вебсайтів і значно спрощує парсинг HTML у Python
Python
20 343
⚡️ Дата-аналітика — одна з найперспективніших професій у 2026 році
Бізнеси сьогодні приймають рішення на основі даних. Саме тому дата-аналітики потрібні в IT, маркетингу, e-commerce, фінансах, логістиці та десятках інших сфер.
🔥 За даними DOU, медіанна зарплата українських Data Analysts уже перевищує $1700, і попит на таких спеціалістів тільки зростає.
Хочете зрозуміти, чи підходить вам ця професія?
Реєструйтесь на безкоштовний онлайн-марафон з Data Analytics - де ви познайомитесь з професією та зробите перші практичні кроки.
На марафоні ви дізнаєтесь:
🗣 як аналітики працюють з даними в реальних компаніях 🗣 які інструменти використовують (SQL, Excel, BI) 🗣 як новачку увійти в сферу Data Analytics🕓 Онлайн | Безкоштовно 👉 Реєстрація: https://i.goit.global/2aIhq
20 343
GPU-альтернатива NumPy
CuPy — це бібліотека, яка дозволяє виконувати чисельні обчислення на GPU замість CPU
Ідея проста: у багатьох випадках достатньо замінити
import numpy as np → import cupy as cp
і той самий код починає працювати через CUDA, іноді прискорюючись до 100×
Можливості • сумісна з кодом NumPy та частково SciPy • не потребує переписування логіки або нового синтаксису • підтримує CUDA та частково AMD ROCm • повністю open-sourcePython
