ar
Feedback
Python 🇺🇦

Python 🇺🇦

قناة بسيطة

▪️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 20 330 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 346 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 2 989 في منطقة أوكرانيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 20 330 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 28 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -191، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 10.07‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.43‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 048 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 103 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 14.
  • 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 29 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

20 330
المشتركون
-524 ساعات
-477 أيام
-19130 أيام
أرشيف المشاركات

Pdf-extract-API Python-інструмент для точного витягування тексту з PDF та зображень у Markdown і JSON Підтримує таблиці, форм
Pdf-extract-API Python-інструмент для точного витягування тексту з PDF та зображень у Markdown і JSON Підтримує таблиці, формули, кілька OCR-рушіїв (Marker, Surya-OCR, Tesseract) та має вбудоване видалення персональних даних Python

Limekit — кросплатформний GUI-фреймворк на Lua Створюй десктоп-додатки без компіляції: один код працює на Windows, macOS і Li
Limekit — кросплатформний GUI-фреймворк на Lua Створюй десктоп-додатки без компіляції: один код працює на Windows, macOS і Linux
Основне: — Простий Lua API — 40+ віджетів, підтримка Material Design і темної теми — Запуск без збірки — Багато прикладів і документація — Відкритий код (GPLv3)
Python

Коли вирішив прочитати документацію до бібліотеки прямо під час деплою: Python
Коли вирішив прочитати документацію до бібліотеки прямо під час деплою: Python

Шпаргалка про Python Tools: містить основні бібліотеки та інструменти Python для аналізу даних, машинного навчання, візуаліза
Шпаргалка про Python Tools: містить основні бібліотеки та інструменти Python для аналізу даних, машинного навчання, візуалізації, роботи з базами даних, інженерії даних, обчислень і нейронних мереж Python

Єдність Python і Java JPype напряму з’єднує Python із Java, дозволяючи використовувати бібліотеки обох мов для наукових обчис
Єдність Python і Java JPype напряму з’єднує Python із Java, дозволяючи використовувати бібліотеки обох мов для наукових обчислень, тестування коду та інтеграції зі спадковими системами Python

Коли в Python варто використовувати вбудовані колекції? У Python тип колекції обирають залежно від потреб: list підходить для змінних і впорядкованих даних, tuple — для незмінних наборів значень, а set — для зберігання унікальних елементів без порядку та з швидкою перевіркою наявності Python

Наочно чим займається проджект-менеджер у команді: Python

Шпаргалка з Python для Data Science: охоплює базовий синтаксис Python (змінні, типи даних, операції, рядки), роботу зі списка
Шпаргалка з Python для Data Science: охоплює базовий синтаксис Python (змінні, типи даних, операції, рядки), роботу зі списками, масивами NumPy, індексацію та зрізи, основні методи й функції, а також підключення бібліотек для аналізу даних Python

Як тестувати код без справжньої бази даних Під час юніт-тестування підключення до реальної БД — зайве: • тести виконуються по
Як тестувати код без справжньої бази даних
Під час юніт-тестування підключення до реальної БД — зайве: • тести виконуються повільно • стають нестабільними • потребують робочого сервера
Набагато краще підмінити виклик pandas.read_sql і повернути фіктивні дані Приклад функції:

def query_user_data(user_id):
    query = f"SELECT id, name FROM users WHERE id = {user_id}"
    return pd.read_sql(query, "postgresql://localhost/mydb")
Тест із моком:

from unittest.mock import patch
import pandas as pd

@patch("pandas.read_sql")
def test_database_query_mocked(mock_read_sql):
    mock_read_sql.return_value = pd.DataFrame(
        {"id": [123], "name": ["Alice"]}
    )

    result = query_user_data(user_id=123)
    assert result["name"].iloc[0] == "Alice"
Так ви перевірите лише бізнес-логіку — швидко, надійно й без зайвих залежностей Python

Автоматична розсилка листів із Python У відео показано, як створити email-бота: він читає Excel-таблицю, формує повідомлення
Автоматична розсилка листів із Python У відео показано, як створити email-бота: він читає Excel-таблицю, формує повідомлення й надсилає їх через SMTP Python

а Python може Python
а Python може Python

Prowler – інструмент для безпеки хмарних середовищ з відкритим вихідним кодом Спочатку призначений для аудиту конфігурацій AWS, але з часом став платформою для багатохмарної безпеки Prowler використовує модульну архітектуру, що дозволяє гнучко налаштовувати процес сканування Мови: Python (90.6%), TypeScript (8.6%), HCL (0.3%), ... ⭐️ Зірок 12.3k https://github.com/prowler-cloud/prowler Python'er

Ну що, ще є скептики щодо матриці? Python

Що виведе код?
Anonymous voting

Розпакування послідовностей у Python Оператор * дозволяє працювати з довільною кількістю елементів — він збирає «зайві» значе
Розпакування послідовностей у Python Оператор * дозволяє працювати з довільною кількістю елементів — він збирає «зайві» значення в окрему змінну та може стояти будь-де в послідовності
a, b, c = 10, 2, 3      # Стандартне розпакування

a, *b = 10, 2, 3        # b = [2, 3]

a, *b, c = 10, 2, 3, 4  # b = [2, 3]

*a, b, c = 10, 2, 3, 4  # a = [10, 2]
Python

The Markovian Thinker — новий підхід до навчання LLM Метод Delethink пропонує "марковське мислення": модель генерує текст частинами з фіксованим розміром стану, що зменшує обчислювальні витрати та зберігає контекст
Основне: • нова парадигма мислення для LLM • ефективність при фіксованому контексті • кращі результати, ніж LongCoT, при менших витратах • масштабування до 96K токенів • підтримка в GPT-OSS та Qwen3
Python

дівчата такі дивні 🤔 Python'er
дівчата такі дивні 🤔 Python'er

Шпаргалка з роботи з файлами в Python: показує open() і режими відкриття (r, w, a, x, b, +), читання (read, readline, readlin
+1
Шпаргалка з роботи з файлами в Python: показує open() і режими відкриття (r, w, a, x, b, +), читання (read, readline, readlines, ітерація по файлу), запис (write, writelines), керування позицією (seek, tell), закриття файлів, роботу з директоріями та шляхами через os (mkdir, chdir, rmdir, listdir, os.path.isdir, os.path.join), а також модуль datetime для роботи з датами Python