ch
Feedback
Python 🇺🇦

Python 🇺🇦

关闭频道

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

显示更多

📈 Telegram 频道 Python 🇺🇦 的分析概览

频道 Python 🇺🇦 乌克兰语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 20 880 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 6 482,并在 乌克兰 地区排名第 2 943

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 20 880 名订阅者。

根据 09 六月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -175,过去 24 小时变化为 -3,整体触达仍然可观。

  • 认证状态: 未认证
  • 互动率 (ER): 平均受众互动率为 9.31%。内容发布后 24 小时内通常能获得 5.42% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 1 944 次浏览,首日通常累积 1 133 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 10
  • 主题关注点: 内容集中在 шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека 等核心主题上。

📝 描述与内容策略

作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

凭借高频更新(最新数据采集于 10 六月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。

20 880
订阅者
-324 小时
-527
-17530
帖子存档
Бібліотека Annoy У цьому прикладі ми створюємо індекс Annoy з довжиною вектора елемента f і використовуємо відстань angular.
Бібліотека Annoy У цьому прикладі ми створюємо індекс Annoy з довжиною вектора елемента f і використовуємо відстань angular.
from annoy import AnnoyIndex
import random
f = 40 # Довжина індексованого векторного елемента
t = AnnoyIndex(f, 'angular')
for i in range (1000):
   v = [random.gauss(0, 1) for z in range(f)]
   t.add_item(i, v)

t.build(10) # 10 дерев
t.save('test.ann')

# ...
u = AnnoyIndex(f, 'angular')
u.load('test.ann') # дуже швидко, просто відображає файл в пам'ять
print(u.get_nns_by_item(0, 1000)) # знайде 1000 найближчих сусідів
Додаємо 1000 елементів з випадковими значеннями індексу, будуємо його з 10 дерев і зберігаємо у файл test.ann. Потім ми завантажуємо індекс із файлу та виконуємо пошук 1000 найближчих сусідів для елемента з індексом 0. Результат роботи коду — список зі 1000 індексів елементів, які є найближчими сусідами для елемента з індексом 0. #Annoy // #theory // Python

Важко візуально розрізнити цілі числа на кшталт 10000000 і 100000000. Використовувати коми, як в англійській мові, не вийде.
Важко візуально розрізнити цілі числа на кшталт 10000000 і 100000000. Використовувати коми, як в англійській мові, не вийде.
а = 3250
b = 67_543_423_778

type(a) # <class 'int'>
type(b) # <class 'int'>
type(a) == type(b) # True
Але Python дозволяє використовувати нижнє підкреслення як роздільник для покращення читабельності — наприклад, 1_000_000 інтерпретуватиметься як ціле число 1000000. #Python // #practice // Вакансії IT

Фреймворк Eve В цьому прикладі ми імпортуємо клас Eve з модуля eve, створюємо екземпляр програми Eve і запускаємо його. Тепер
Фреймворк Eve В цьому прикладі ми імпортуємо клас Eve з модуля eve, створюємо екземпляр програми Eve і запускаємо його. Тепер API готовий до використання.
from eve import Eve

app = Eve()

if __name__ == '__main__':
   app.run()
То ж в результаті маємо запущений веб-сервер з RESTful API, який можна використовувати для обміну даними між клієнтом та сервером.
До слова, REST API — це API, побудований з урахуванням обмежень REST. Це означає, що API REST використовує HTTP-методи (GET, POST, PUT, DELETE і т. д.) для виконання операцій над ресурсами (даними), представленими у вигляді URI (Uniform Resource Identifier).
#Eve // #theory // Python

Інструкція assert приймає логічний вираз та необов'язкове повідомлення. Вона використовується для перевірки типів, значень ар
Інструкція assert приймає логічний вираз та необов'язкове повідомлення. Вона використовується для перевірки типів, значень аргументу та виведення функції, а також для налагодження, оскільки зупиняє програму в разі помилки. Якщо виконати інструкцію assert з логічним виразом із результатом True, нічого не станеться. Але для False буде згенеровано виняток AssertionError (не обробляйте його блоком try-except, бо тоді assert втрачає сенс).
def get_user_by_id(user_id):
   assert type(user_id) is int, 'user_id must be integer'
   print('Searching...')

get_user_by_id(4267)
# Searching...

get_user_by_id('foo')
# AssertionError: user_id must be integer
У прикладі 👆 ми перевірили, чи є переданий аргумент числовим типом даних. Якщо ні — буде викликано виняток і виведено вказане повідомлення. #assert // #practice // Python

Вакансія: Python Developer Продуктова FinTech-компанія Treeum шукає на віддалену або офісну роботу в Києві Senior-розробника
Вакансія: Python Developer Продуктова FinTech-компанія Treeum шукає на віддалену або офісну роботу в Києві Senior-розробника з досвідом роботи з Python від 5 років — для розробки, підтримки та оптимізації мікросервісів з акцентом на асинхронну роботу. 📝 Відкрити анкету #python // #jobs // Архів книг

🌀 Шукаєш простір для роздумів і саморозвитку? Хочеш дізнатися, як відомі діячі використовували психоактивні речовини для розширення свого інтелектуального потенціалу та креативності? Ми досліджуємо цей вплив легко та зрозуміло, без зайвих складнощів. 👉 Приєднуйся до нас, щоб розширити свої горизонти та знайти натхнення для власного успіху. 🔗 Підписатися зараз

d = {0: "p"} d + {1: "p"} 👉 Відповідь #Python // #practice // Архів книг
d = {0: "p"}
d + {1: "p"}
👉 Відповідь #Python // #practice // Архів книг

Python for Data Science For Dummies Ця книжка написана для людей, які вперше знайомляться з аналізом даних, і допомагає без т
Python for Data Science For Dummies Ця книжка написана для людей, які вперше знайомляться з аналізом даних, і допомагає без труднощів засвоїти основи Python для роботи у цьому напрямку.
В книзі також розглядається Google Colab, який дає змогу писати Python-код у хмарі.
Рік: 2024 Мова: 🇬🇧 Автори: John Paul Mueller, Luca Massaron #Python // #books // Вакансії IT

Функція zip() приймає елементи, об'єднує їх в кортеж і повертає його. languages = ['Java', 'Python', 'JavaScript'] versions =
Функція zip() приймає елементи, об'єднує їх в кортеж і повертає його.
languages = ['Java', 'Python', 'JavaScript']
versions = [14, 3, 6]

result = zip(languages, versions)
print(list (result))

# [('Java', 14), ('Python', 3), ('JavaScript', 6)]
Якщо передані ітератори мають різну довжину, ітератор з найменшою кількістю елементів визначає довжину нового ітератора. #zip // #practice // Python

❗️ Безоплатний 8-денний тест-драйв IT професій ▪️ Для бажаючих працювати онлайн і заробляти в $; ▪️ Для тих, хто давно хотів
❗️ Безоплатний 8-денний тест-драйв IT професій ▪️ Для бажаючих працювати онлайн і заробляти в $; ▪️ Для тих, хто давно хотів працювати в IT, але не обрав для себе напрям Тривалість — 8 днів. Заняття проходять вечорами.
На тест-драйві ви спробуєте себе в ролях: ▫️ вебдизайнера, ▫️ розробника, ▫️ дата-аналітика, ▫️ проджекта, ▫️ тестувальника.
✅ Програма розрахована на новачків. У вільний час ви дивитесь короткі лекції та робите цікаві завдання, які перевіряє ментор. Після реєстрації приємний бонус: Штучний інтелект в IT. Як використовувати AI у 5 ключових ІТ-професіях?. 🔥 Реєструйтесь за посиланням: https://i.goit.global/AiLrq

Важливе про цифри та Юнікод 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 — не єдині символи, які вважаються цифрами. Python дотримується прав
Важливе про цифри та Юнікод 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 — не єдині символи, які вважаються цифрами. Python дотримується правил Юнікоду та обробляє кілька сотень символів як цифри.
>>> int('٩')
9
>>> int ('𑄺৬𝟙੩')
1613
>>> '۴'.isdecimal()
True
>>> bool(re.match('\d', '౫'))
True
👉 Повний перелік цифр в Python #Python // #theory // Архів книг

Фільтрація елементів На 9-му уроці відео-курсу по вирішенню задач на Python з порталу CheckIO автор розглядає задачу, де треб
Фільтрація елементів На 9-му уроці відео-курсу по вирішенню задач на Python з порталу CheckIO автор розглядає задачу, де треба обробити вхідну колекцію, залишивши в ній лише ті елементи, які повторюються більше одного разу. Мова: 🇺🇦 Тривалість: 15 хв #Python // #lessons // Архів книг

💻 Автоматизуйте всі процеси IT-компанії або агенції з єдиною системою! Спробуйте ITFin і забудьте про зоопарк рішень, ексель
💻 Автоматизуйте всі процеси IT-компанії або агенції з єдиною системою! Спробуйте ITFin і забудьте про зоопарк рішень, ексельки і купу ручної роботи. 📈 Адже ми створили єдине рішення в якому поєднали всі ключові процеси: фінанси, клієнти, делівері, трекінг, HR, рекрутинг, CRM, звіти і багато іншого. Все це максимально автоматизовано та гнучко налаштовується, а ручні дії, потипу розрахунку зарплатні чи планування ресурcів потребуватимуть пари кліків, а не днів. 📍В системі вже налаштовані сотні інтеграцій з банками та сервісами, є функціонал для ведення ФОПів, а команда надає постійну підтримку. Отримайте безкоштовне демо або більше інформації на сайті 👉 itfin.io

Створюємо копію сайту через CopyCoder AI За допомогою нової нейронки можна створити клон будь-якого сайту в кілька кліків.
Працює на раз-два: робимо скрін сайту, що сподобався, і відправляємо його в CopyCoder.
👉 Спробувати #CopyCoderAI // #news // Python

Рядкові літерали 'inf' та 'infinity' можна конвертувати в float, і в результаті виходить значення нескінченності. Для негатив
Рядкові літерали 'inf' та 'infinity' можна конвертувати в float, і в результаті виходить значення нескінченності. Для негативної "нескінченності" слід поставити знак мінуса перед словом.
>>> float('infinity')
inf
>>> float('inf')
inf
>>> float('inf') == float('infinity')
True
>>> float('-inf')
-inf
>>> float('inf') > 100 ** 100
True
>>> type float('inf'))
<class 'float'>
Такий прийом може бути корисним у коді, де потрібно зберігати в змінній найбільше чи найменше числове значення для подальшого порівняння. #infinity // #practice // Python

🤔 Що виведе код? [0, 1]*2
Anonymous voting

Обробка елементів колекції На 8-му уроці відео-курсу по вирішенню задач на Python з порталу CheckIO автор розглядає задачу, д
Обробка елементів колекції На 8-му уроці відео-курсу по вирішенню задач на Python з порталу CheckIO автор розглядає задачу, де треба створити новий рядок, в якому усі слова будуть перевернуті задом наперед і при цьому залишатимуться на своїх місцях. Мова: 🇺🇦 Тривалість: 14 хв #Python // #lessons // Архів книг

Крос-платформова бібліотека psutil дозволяє отримувати інформацію про процесор, пам'ять, диск, мережу, датчики і запущені про
Крос-платформова бібліотека psutil дозволяє отримувати інформацію про процесор, пам'ять, диск, мережу, датчики і запущені процеси в системі.
>>> import psutil
>>>
>>> psutil.cpu_count()
8
>>> psutil.cpu_percent(percpu=True)
[4.3, 4.0, 2.9, 2.2, 0.1, 0.0, 0.0, 0.0]
>>>
>>> psutil.virtual_memory()
smem(total=8589934592, available=2969485312, percent=65.4, used=3863805952, free=418775040, active=2564292608, inactive=2403647488, wired=1299513344)
>>>
>>> psutil.disk_usage('/')
sdiskusage(total=245107195904, used=15051870208, free=62455025664, percent=19.4)
>>>
>>> psutil.sensors_battery()
sbattery(percent=55, secsleft=<BatteryTime.POWER_TIME_UNLIMITED: -2>, power_plugged=True)
В практичному застосуванні psutil корисний переважно для моніторингу системи, обмеження ресурсів процесів та управління запущеними процесами.
Крім звичних Windows, MacOS та Linux, бібліотека також підтримує системи FreeBSD, OpenBSD, NetBSD, Sun Solaris та AIX.
#psutil // #practice // Python

Запрошуємо на корисний івент для дизайнерів, розробників, тестувальників та проджект менеджерів. 🧑‍💻 Ви дізнаєтесь про те:
Запрошуємо на корисний івент для дизайнерів, розробників, тестувальників та проджект менеджерів. 🧑‍💻 Ви дізнаєтесь про те: як уникнути типових помилок в роботі над проектом 🚧 як зробити так, щоб дизайн ефективніше втілювався в код 💫, результативно комунікувати та оптимізувати сам процес 🏆 . Yehor Sokhan, Head of Design (12+ years of experience) розповість про свій досвід і поділиться практичними інструментами планування та ведення проектів. Реєстрація за донат на ЗСУ - https://tech-meetups.qarea.org/more-details-common-language-ux-dev-qa

Бібліотека Prophet У цьому прикладі ми завантажуємо дані про пасажирів авіакомпанії, готуємо їх для використання в моделі Pro
Бібліотека Prophet У цьому прикладі ми завантажуємо дані про пасажирів авіакомпанії, готуємо їх для використання в моделі Prophet, створюємо та навчаємо модель, створюємо майбутні дати для прогнозування, робимо прогноз та візуалізуємо його.
from fbprophet import Prophet
import pandas as pd

# Завантаження даних
df = pd.read_csv('AirPassengers.csv')
df.head()

# Підготовка даних
df.columns = ['ds', 'y']
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'])

# Створення та навчання моделі
m = Prophet()
m.fit(df)

# Створення майбутніх дат для прогнозування
future = m.make_future_dataframe(periods=365)
future.tail()

# Прогнозування
forecast = m.predict(future)
forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail()

# Візуалізація прогнозу
fig1 = m.plot(forecast)
fig2 = m.plot_components(forecast)
Результат роботи цього коду — графік з прогнозом кількості пасажирів авіакомпанії на майбутній період. #Prophet // #theory // Python