Python 🇺🇦

Легкий open-source агент, який може працювати локально та частково замінювати Claude Code Всередині — ~12 000 рядків Python-коду, підтримка 11 провайдерів моделей із можливістю перемикання, 27 вбудованих інструментів, MCP-протокол, гаряче завантаження плагінів, паралельна робота саб-агентів, офлайн голосовий ввід/вивід та інтеграція з Telegram (Telegram-bridge) Python

Удачі Python

Що таке лямбда-функції в Python? Лямбда-функції — це анонімні функції, які створюються за допомогою ключового слова lambda. Вони можуть приймати будь-яку кількість аргументів, але містять лише один вираз, результат якого автоматично повертається. Найчастіше їх використовують для коротких операцій, наприклад під час сортування, фільтрації або обробки даних Python

Чому Python здається повільним? Python часто працює повільніше через динамічну архітектуру: багато операцій визначаються під час виконання програми (runtime), що додає додаткові витрати У цій статті добре пояснюється, як це працює і як краще розуміти оптимізацію Python Python

Як створити об'єкт із словника з доступом через крапку — без класів і dataclass? Коли ви працюєте з JSON, конфігураціями або API, постійний доступ через dict["key"] засмічує код і погіршує читабельність:

data = {"host": "localhost", "port": 5432}
data["host"]

SimpleNamespace дає той же результат, але з доступом через крапку:

cfg = SimpleNamespace(**data)
print(cfg.host)

При цьому об'єкт залишається динамічним, можна додавати поля:

cfg.debug = True

Але ключі повинні бути дійсними іменами атрибутів, це працює тільки для плоских словників (вкладені не конвертуються). 🔥Зручно для прототипування, тестування та простих даних. Python'er

Вайб-кодинг зараз: DeepSeek, ChatGPT, Gemini, Claude Code, Cursor Вайб-кодинг раніше Python

Шпаргалка по Python Tools: це добірка популярних бібліотек і інструментів для роботи з даними, машинним навчанням, візуалізацією, базами даних, data engineering та науковими обчисленнями — Pandas, NumPy, SciPy, SymPy для аналізу та математичних розрахунків, Matplotlib, Seaborn, Bokeh для візуалізації даних, Scikit-learn, Keras, Theano, Lasagne, PyBrain для машинного та глибинного навчання, Jupyter та IPython як інтерактивні середовища, SQLAlchemy, PyMySQL, PyMongo для роботи з базами даних, Elasticsearch і Redis для пошуку та кешування, Airflow, Luigi, Dask для data engineering та обробки великих даних, HDFS і PyTables для зберігання великих датасетів, Pattern для NLP задач Python

Пишеш об’єктно-орієнтований Python? Важливо не плутати два базові типи зв’язків: 1) has-a («композиція») Один об’єкт містить інший. Наприклад: у Person є (has-a) name, у Car є (has-a) color 2) is-a («наслідування») Один клас є спеціалізацією іншого. Наприклад: Employee — це (is-a) Person, Car — це (is-a) Vehicle Python

Я розбираюся з багами сам замість ШІ: @itmemeua

⚡️ Через 2–3 роки вміння працювати з AI стане таким же базовим, як сьогодні Excel або Google Docs. AI уже використовують маркетологи, менеджери, підприємці, копірайтери, дизайнери, аналітики та розробники. Ті, хто вміє правильно працювати з AI, виконують завдання швидше, заробляють більше та мають перевагу на ринку праці. Але AI — це вже не одна професія. Сьогодні активно розвиваються напрямки:

🟢 AI Automator 🟢 Prompt Engineer 🟢 AI Content Maker 🟢 No-Code + AI Specialist

Кожен із них вирішує різні задачі та потребує різних навичок. Як зрозуміти, який напрям підійде саме вам? Пройдіть короткий AI-тест від GoIT та дізнайтесь, де ваш потенціал може розкритися найкраще. https://telegram.me/ai_career_quiz_bot

Шпаргалка по структурам даних у Python: Lists — основний тип списків для зберігання впорядкованих елементів, Tuples — незмінювані кортежі для фіксованих даних, Sets — множини унікальних значень без порядку, Dictionaries — словники у форматі ключ-значення, Elements — окремі елементи різних типів (int, string, list тощо), Indexes — індекси для доступу до елементів (0 до n-1 та зворотні -1), Loops — перебір елементів списку через цикли for, Mutable — змінювані структури даних (наприклад list), Methods — вбудовані методи списків (.append(), .sort()), Assignment — зміна значень елементів через індексацію (myList[ind] = x), Collections — загальна категорія структур для зберігання даних у Python, Arrays — масивоподібні структури для впорядкованих даних, Pointers — умовні посилання на об’єкти в пам’яті через змінні Python

Тернарний оператор у Python виглядає привабливо, але з ним легко перегнути палицю:

'A' if s>=90 else 'B' if s>=80 else 'C' if s>=70 else 'F'

Те, що код можна стиснути в один рядок, не означає, що це хороша ідея для читання Коли логіка починає розгалужуватися (3+ умов) — звичайний if-elif-else стає набагато зрозумілішим і легшим для підтримки

Тернарний оператор краще залишати для простих і коротких випадків: • компактні вирази в comprehensions • невеликі lambda-функції • прості однорядкові return

Python

Як створити свій перший проєкт на Python У відео показаний процес створення простого Python-проєкту, щоб одразу зрозуміти як працює код на практиці Python

Щоденний ритуал перед “онлайн” статусом Python

Ловіть корисний прийом для роботи з діленням у Python divmod() приймає два числа і за одну операцію повертає кортеж із частки та остачі від ділення Python

📊 Data Analytics — одна з тих сфер, де попит на спеціалістів зростає швидше, ніж ринок встигає їх готувати. Причина проста. Компанії вже давно навчилися збирати дані. Тепер їм потрібні люди, які можуть ці дані зрозуміти та перетворити на конкретні рішення для бізнесу. Саме тому аналітиків шукають у:

▪️ IT ▪️ e-commerce ▪️ маркетингу ▪️ фінансах ▪️ логістиці ▪️ продуктових компаніях

На безкоштовному марафоні від GoIT покажемо, як виглядає професія зсередини та які навички потрібні для розвитку в цьому напрямі. Ви дізнаєтесь: 🔖 як працюють аналітики даних 🔖 де використовується SQL та BI-системи 🔖 які кар'єрні можливості відкриває Data Analytics 🕓 Онлайн | Безкоштовно 👉 Реєстрація: https://i.goit.global/jaEMY

Два розробники, які ведуть розробку в одній гілці. Python'er

У Python є два прості способи об’єднати словники — сучасний і класичний 1. Через оператор merge

first_dict = {"kelly": 23, "Derick": 14, "John": 7}
second_dict = {"Ravi": 45, "Mpho": 67}

combined_dict = first_dict | second_dict
print(combined_dict)

# {'kelly': 23, 'Derick': 14, 'John': 7, 'Ravi': 45, 'Mpho': 67}

2. Через розпакування словників (**)

first_dict = {"kelly": 23, "Derick": 14, "John": 7}
second_dict = {"Ravi": 45, "Mpho": 67}

combined_dict = {**first_dict, **second_dict}
print(combined_dict)

# {'kelly': 23, 'Derick': 14, 'John': 7, 'Ravi': 45, 'Mpho': 67} 

Python