Python 🇺🇦

Ніколи не пізно вчитися знову Python

Шпаргалка по роботі з даними в Python (Data Science): імпорт бібліотек NumPy та pandas — базові інструменти для обробки даних, текстові файли — читання/запис простого тексту та робота через context manager, табличні файли CSV/flat files — завантаження та обробка структурованих даних у DataFrame, Excel файли — робота з листами та таблицями, SAS/Stata файли — імпорт статистичних форматів, HDF5 та Pickle — збереження та завантаження складних структур даних, MATLAB файли — читання .mat через SciPy, реляційні бази даних (SQL) — підключення, запити та перетворення результатів у DataFrame, словники Python — доступ до ключів, значень і вкладених структур, дослідження даних (NumPy arrays та pandas DataFrames) — перегляд типів, розмірів і базової статистики, навігація файловою системою — magic-команди та модуль os для роботи з файлами й директоріями Python

Якщо працюєш з Python, запам’ятай просте правило: не змінюй список у процесі обходу. Це може дати неочікувані результати, бо ітератор не відстежує зміни структури Ось приклад, який виглядає логічно, але працює неправильно:

items = [1, 2, 2, 3, 4]
for item in items:
    if item == 2:
        items.remove(item)
print(items)
# Вивід: [1, 2, 3, 4]

Здається, що всі 2 мають зникнути, але одна залишається. Чому? Після видалення елемента список «зсувається», а цикл уже рухається далі — у результаті частина значень просто пропускається Як зробити правильно — ітеруватися по копії:

for item in items[:]:
    if item == 2:
        items.remove(item)
print(items)
# Вивід: [1, 3, 4]

А ще краще — використати list comprehension:

items = [x for x in items if x != 2]

Висновок: не змінюй колекцію під час ітерації. Це може призвести до пропущених елементів, дублювання або навіть помилок під час виконання Python

Як створити затишну інді-гру на Python У відео показано процес розробки атмосферної гри з нуля, використовуючи Python та Pygame — від ідеї до реалізації Python

помилки можуть мати серйозні наслідки)) Python'er

🤔 Ви вже можете писати код з AI, але чи використовуєте можливості штучного інтелекту сповна? Дізнайтеся як зробити AI частиною інженерного workflow: IDE, CI/CD, генерація коду, його перевіркa та інтеграція в продукт, — на курсі «Програмування з AI-асистентами» від robot_dreams. Після 16 занять ви навчитеся: 🦾 писати й правильно перевіряти код з AI 🦾 вбудовувати АІ у Git, PR і CI/CD 🦾 автоматизовувати тести, документацію й рутинні задачі 🦾 швидко працювати з legacy і складними задачами У фіналі — зберете власний AI Dev Toolkit: систему промптів, підходів і цілісного workflow. Лектор: Валентин Дружинін — Technical Lead в AgileEngine (backend, data platforms, AI systems), будує AI-системи як частину продукту — масштабовані, стабільні та готові до реального використання. Деталі, програма та реєстрація ⬅️

AI для роботи з даними та аналітики Hex — платформа, яка допомагає аналізувати дані через SQL і Python, автоматизуючи більшість рутинних задач

Що вміє: • генерує SQL-запити та Python-код • будує графіки й дашборди • пояснює результати та відповідає на питання простою мовою • дозволяє швидко зібрати звіт або data-додаток

Python

Вітаю з днем перемоги Python

Python 3.15 beta 1 вийшла в реліз Це означає, що набір основних фіч уже зафіксований — далі залишаються бета-тести, виправлення помилок і фінальна стабілізація перед релізом

Що нового в 3.15: • ліниві імпорти через ключове слово lazy • вбудовані frozendict і sentinel • швидший JIT на x86-64 Linux • розпакування прямо всередині comprehensions • новий статистичний profiler з низьким оверхедом • frame pointers увімкнені за замовчуванням

Python 3.15.0b1 вийшов 7 травня 2026 року — це перша з чотирьох бета-версій і точка feature freeze. Фінальний реліз очікується 1 жовтня 2026 року 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

Повір, тобі це не стане в пригоді Python

Шпаргалка по Python Regular Expressions (Regex): ^ — початок рядка, $ — кінець рядка, . — будь-який символ, \d — цифра, \w — буква або цифра, \s — пробільний символ, * — 0 або більше повторень, + — 1 або більше повторень, ? — необов’язковий елемент, {n} — точна кількість повторень, {m,n} — діапазон повторень, [abc] — один символ із набору, [^abc] — будь-який символ крім указаних, () — групування виразів, | — логічне “або”, re.findall() — пошук усіх збігів, re.search() — пошук першого збігу, re.split() — розділення рядка за шаблоном, re.sub() — заміна тексту за шаблоном, lookahead/lookbehind — перевірка контексту без включення в результат, flags — додаткові режими пошуку (IGNORECASE, MULTILINE, DOTALL) Python

Ловіть інструмент, який знімає LLM цензуру в один клік Obliteratus аналізує внутрішні ваги моделі та визначає компоненти, які впливають на відмови у відповідях. Далі він дозволяє експериментально модифікувати ці частини через проєкційні методи Python

Що таке *args і **kwargs у Python? Це спосіб передавати змінну кількість аргументів у функцію *args збирає позиційні аргументи у кортеж, а **kwargs — іменовані аргументи у словник Python

Вони робили кнопку Python'er

Шпаргалка по Python: While Loop — цикл з перевіркою умови, For Loop — перебір елементів послідовності, Loop Control — break і continue для керування циклами, Input/Print — введення та виведення даних, Functions — створення функцій через def, Range — генерація числових послідовностей, Lists — операції зі списками (append, sort, remove), Dictionaries — робота зі словниками (keys, values, items), Sets — множини та операції над ними, Strings — методи для рядків (split, join, replace), Files — читання й запис файлів, Formatting — форматування тексту через format() та f-рядки Python