ar
Feedback

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

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 19 942 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 19 942 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.

19 942
المشتركون
-924 ساعات
-537 أيام
-19330 أيام
أرشيف المشاركات
Як Python порівнює послідовності? Послідовності (наприклад, списки або кортежі) порівнюються поелементно зліва направо. Якщо всі відповідні елементи однакові, тоді враховується довжина послідовностей: коротша вважається меншою Python

Корисна пам'ятка про те, як писати Python-скрипти, які зручно запускати не лише на власному ПК Серед рекомендацій: використов
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 > default
Навіть невеликий скрипт може бути зручним, безпечним і передбачуваним, особливо коли ним користується не лише автор Python

Комбінуємо графіки в Matplotlib У Matplotlib можна легко поєднувати кілька графіків в одному вікні за допомогою функції subpl
Комбінуємо графіки в Matplotlib У Matplotlib можна легко поєднувати кілька графіків в одному вікні за допомогою функції subplot(). Достатньо створити потрібні графіки, задати їхнє розташування, додати заголовки — і отримати наочну візуалізацію для зручного порівняння даних Python

Рішення позитивне — ви в команді Python
Рішення позитивне — ви в команді Python

Шпаргалка по Python Frameworks: Django — повнофункціональний вебфреймворк із вбудованими ORM, адмінпанеллю та засобами безпек
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

Ruff Ruff — це новий, швидко розвиваючийся лінтер коду Python, покликаний замінити flake8 і isort. Головною перевагою Ruff є
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

У чому різниця між is і == в Python? Оператор == перевіряє, чи рівні значення двох об'єктів. Натомість is визначає, чи посилаються змінні на один і той самий об'єкт у пам'яті. Тобто == порівнює вміст, а is — ідентичність об'єктів Python

Хроніки вайбкодингу: день другий @itmemeua
Хроніки вайбкодингу: день другий @itmemeua

Шпаргалка по Python Network Programming: Python — мова для створення мережевих застосунків і автоматизації, Socket Programmin
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

Шпаргалка по Scikit-learn: Scikit-learn — бібліотека Python для машинного навчання, Loading Data — завантаження та підготовка
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

Пошук підрядка в Python У цьому прикладі показано два прості способи знайти підрядок у рядку, які дозволяють вирішити задачу
Пошук підрядка в Python У цьому прикладі показано два прості способи знайти підрядок у рядку, які дозволяють вирішити задачу без зайвого коду Python

OpenOPC — open-source фреймворк для створення «AI-компаній», який підтримує самоорганізацію AI-агентів, оркестрацію завдань і
OpenOPC — open-source фреймворк для створення «AI-компаній», який підтримує самоорганізацію AI-агентів, оркестрацію завдань і накопичення знань Проєкт дозволяє будувати багатокомпонентні агентні системи з розподілом ролей, спільною пам’яттю та координацією роботи Python

Спроби поєднати життя і роботу в ІТ виглядають так Python
Спроби поєднати життя і роботу в ІТ виглядають так Python

Найпростіший спосіб парсити веб Інструмент імітує роботу браузера для вебскрейпінгу та автоматично перетворює HTML у Markdown
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

Світ рекрутингу виявився надто тісним Python
Світ рекрутингу виявився надто тісним Python

⚡️ 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

GPU-альтернатива NumPy CuPy — це бібліотека, яка дозволяє виконувати чисельні обчислення на GPU замість CPU Ідея проста: у ба
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-source
Python

Наочний приклад як створити анотований графік у Python та Matplotlib Python
+1
Наочний приклад як створити анотований графік у Python та Matplotlib Python

Ctrl+Z уже не допоможе Python
Ctrl+Z уже не допоможе Python

Шпаргалка по Python While Loop: While Loop — цикл, який виконує код доти, доки задана умова є істинною, Синтаксис — створення
Шпаргалка по Python While Loop: While Loop — цикл, який виконує код доти, доки задана умова є істинною, Синтаксис — створення циклу за допомогою while із перевіркою умови, Лічильник — використання змінної для контролю кількості ітерацій, Інкремент — збільшення значення змінної за допомогою +=, Print — виведення результатів кожної ітерації, Завершення циклу — цикл автоматично припиняється, коли умова стає хибною Python