Python 🇺🇦
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python 🇺🇦
تُعد قناة Python 🇺🇦 في القطاع اللغوي أوكراني لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 20 305 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 341 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 2 994 في منطقة أوكرانيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 20 305 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 31 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -197، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 10.23%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.42% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 077 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 100 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 13.
- 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 01 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
Speedtest методи download() та upload() видають відповідно швидкість скачування та завантаження даних.
# pip3 install speedtest-cli
import speedtest
st = speedtest.Speedtest( )
download_speed = st.download()
print(download_speed / (2 ** 20))
# 85.1634030205186
upload_speed = st.upload()
print(upload_speed / (2 ** 20))
# 20.926127321782126
Методи видають результат у байтах, тому для наочності у прикладі всі дані переведено в мегабайти при виведенні.
#Speedtest // #practice // PythonТакож ви знайдете тут популярні алгоритми машинного навчання і дізнаєтесь, як реалізувати класифікацію та регресію за допомогою Python.Рік: 2021 Мова: 🇬🇧 Автор: Andy Vickler #DataScience // #books // Python
🗣про головні тренди у розробці, машинному навчанні та кібербезпеці на 2025 рік, 🗣як залишатися популярним на ринку праці та отримувати офери від топових компаній, 🗣про реальні профільні кейси експертів та історії успіху студентів.🎁 Отримаєте шанс виграти грант на безплатне навчання в Neoversity. Дата: 28 грудня, 12:00 🪙 Реєстрація обов’язкова: https://i.goit.global/2i2zu
tuple, по суті, є незмінними списками в Python. Структура даних є зручною, але ми можемо отримувати дані, використовуючи тільки числові індекси.
>>> from collections import namedtuple
>>>
>>> Person = namedtuple('Person', ['name', 'age', 'gender'])
>>>
>>> john = Person('John', 22, 'male')
>>> john[1]
22
>>> john.gender
'male'
Неможливо дати імена окремим елементам, збереженим у кортежі — це може вплинути на читання коду. Тож використовують іменовані кортежі namedtuple з collections.
Кожен об'єкт в іменованому кортежі може бути доступний через унікальний, зручний для читання людиною ідентифікатор. При цьому вся функціональність від звичайних кортежів зберігається.#tuple // #practice // Python
У цій статті автор показує реалізацію маленької задачі (на Python, Haskell і OCaml), яка зводиться до обмеження можливості використання тих чи інших функцій з API залежно від того, які функціі було викликано раніше.Мова: 🇺🇦 #Python // #theory // Архів книг
list.reverse — це вбудований метод, який відображає об'єкти списку у зворотному порядку.
list1 = [1, 2, 3, 4, 1, 2, 6]
list1.reverse()
print(list1)
# [6, 2, 1, 4, 3, 2, 1]
list2 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'a', 'a']
list2.reverse()
print(list2)
# ['a', 'a', 'd', 'c', 'b', 'a']
Коли замість списку використовується щось, крім списку, повертається помилка AttributeError.
* метод корисний для перевірки, чи є список паліндром
#list_reverse // #practice // PythonДетальніше про приклади та поради щодо роботи з архітектурою застосунків на Python — в недавній статті.Мова: 🇺🇦 #Python // #theory // Архів книг
💙 Українські дата-фахівці створили платформу для підтримки аграріїв під час війни. Вона дозволяє моніторити стан полів на основі супутникових даних💙Хочеш дізнатись більше про кар'єру Data Analyst? Реєструйся на безплатний інтенсив. ➡️ i.goit.global ⬅️ 4 дні | Онлайн | Безкоштовно
None), ми можемо скористатися функцією literal_eval() із модуля ast.
>>> from ast import literal_eval
>>>
>>> example = literal_eval("{'a': 1, 'b': 2}")
>>> type(example)
<class 'dict'>
>>> example
{'a': 1, 'b': 2}
Ця функція допоможе безпечно визначити літеральний тип, а якщо був переданий не літерал, то викине виняток. Це можна використовувати для оцінки виразів із зовнішніх джерел при парсингу файлів.
#Python // #practice // Вакансії ITeq класу, коли ми використовуємо оператор == для порівняння екземплярів класу.
class Person:
def __init_(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __eq__(self, other):
return isinstance(other, Person) and self.age == other.age
Хеш об'єкта — це ціле число, що представляє значення об'єкта, і воно отримується функцією hash(), якщо об'єкт можна хешувати.
#Python // #practice // Вакансії IT