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 20 916 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 6 475,并在 乌克兰 地区排名第 2 946

📊 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 20 916 名订阅者。

根据 05 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 -161,过去 24 小时变化为 -7,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 9.57%。内容发布后 24 小时内通常能获得 5.59% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 2 002 次浏览,首日通常累积 1 170 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 9
  • 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 06 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。

20 916
订阅者
-724 小时
-457
-16130
帖子存档
Різниця між import os та from os import * Python
Різниця між import os та from os import * Python

Шпаргалка про основи Python 3: введення та виведення даних, змінні, рядки, цикли, умови та базові операції з числами Python
Шпаргалка про основи Python 3: введення та виведення даних, змінні, рядки, цикли, умови та базові операції з числами Python

Ловіть надшвидкий лінтер для Python Ruff, написаний на Rust, поєднує можливості flake8, isort, pydocstyle та інших плагінів,
Ловіть надшвидкий лінтер для Python Ruff, написаний на Rust, поєднує можливості flake8, isort, pydocstyle та інших плагінів, дозволяючи миттєво перевіряти код. Він не тільки виявляє помилки, а й може автоматично їх виправляти Python

5 швидких проєктів на Python для початківців У відео розглядаються п’ять реалістичних проєктів, які можна зробити за вихідні
5 швидких проєктів на Python для початківців У відео розглядаються п’ять реалістичних проєктів, які можна зробити за вихідні й додати в резюме. Чудовий спосіб показати навички Python без досвіду Python

Шахрайство виходить на новий рівень Python
Шахрайство виходить на новий рівень Python

Ловіть фреймворк для роботи з Big Data Apache Spark дозволяє швидко обробляти дані у кластерах і підтримує Scala, Java, Pytho
Ловіть фреймворк для роботи з Big Data Apache Spark дозволяє швидко обробляти дані у кластерах і підтримує Scala, Java, Python, R та SQL 41.8k stars Python

Zero trust, але до всіх, навіть до себе Python
Zero trust, але до всіх, навіть до себе Python

У чому різниця між deepcopy та copy у Python? copy() створює поверхневу копію об’єкта (копіює лише посилання на вкладені елементи), тоді як deepcopy() створює повну незалежну копію всіх вкладених структур Python

Порада з Python: якщо потрібно ефективно відсортувати складні об’єкти за їхніми елементами чи атрибутами, використовуйте item
Порада з Python: якщо потрібно ефективно відсортувати складні об’єкти за їхніми елементами чи атрибутами, використовуйте itemgetter або attrgetter з модуля operator як параметр key у функції sorted() Це коротше й швидше, ніж lambda, і дозволяє сортувати одразу за кількома критеріями На прикладі: список словників oldtimers можна впорядкувати спочатку за полем'condition', а потім за 'manufactured' — і код виглядає чисто та зрозуміло Python

Практичний гайд з ООП у Python На прикладах пояснюється, що таке об’єкти й класи, як працюють self та метод __init__. У матер
Практичний гайд з ООП у Python На прикладах пояснюється, що таке об’єкти й класи, як працюють self та метод __init__. У матеріалі багато коду й зрозумілі пояснення Python

Розетка, що працює через API: Python
Розетка, що працює через API: Python

Python Engineer ViyarTech - продуктова IT-компанії в екосистемі Viyar, лідера українського ринку з виробництва меблевих детал
Python Engineer ViyarTech - продуктова  IT-компанії в екосистемі Viyar, лідера українського ринку з виробництва меблевих деталей.  Ми створюємо іноваційні рішення від власних 2D/3D CAD систем до автоматизації верстатів в реальному часі. 🌿 Пропонуємо: ▫️ офісну роботу в команді (м. Київ, м. Берестейська) ▫️ цікаві завдання та вплив на продукт з всеукраїнським ім'ям ▫️ роботу над корпоративними сайтами Viyar.ua та ViyarBazar ▫️ компенсацію профільного навчання (50%), внутрішні тренінги, соц.пакет ▫️ Mental Health програму (психолог, нутриціолог) ▫️ корпоративні знижки на продукцію компанії та партнерів ☀️ Очікуємо: ▫️ 3+ роки досвіду роботи з Python ▫️ досвід з Pydantic, FastAPI (Flask/Django — плюс) ▫️ роботу з MongoDB/DocumentDB та PostgreSQL ▫️ написання тестів (unittest, pytest) ▫️ розуміння кешування та досвід з Redis ▫️ знання asyncio, aiohttp ▫️ впевнене володіння Git, CI/CD, Linux, Docker 🎯 Завдання: ▫️ розробка та підтримка корпоративних сайтів і веб-додатків ▫️ створення високонавантажених CRUDs та Gateways ▫️ розробка нових сервісів для бізнес-потреб компанії ▫️ підтримка та вдосконалення існуючих API ▫️ робота з event-driven підходом та agile-філософією ▫️ обмін досвідом з іншими командами 📩 Готовий створювати IT-рішення, що керують реальним виробництвом?    Пиши  @recruiter_viyar

Шпаргалка про Matplotlib: створення, налаштування та стилізація графіків у Python, включаючи базові побудови, анімації, кольо
Шпаргалка про Matplotlib: створення, налаштування та стилізація графіків у Python, включаючи базові побудови, анімації, кольорові карти та форматування осей Python

+1
🔥 PyApp — обгортка, яка дозволяє Python-додатку самостійно збиратися і запускатися прямо під час виконання. Якщо ти колись намагався зібрати свій проєкт в єдиний виконуваний файл і втомився від танців з pyinstaller, venv та залежностями — ось рішення, яке тебе врятує. Що вміє: ➡️ Збирає готові бінарники під усі платформи (Windows, macOS, Linux) ➡️ Підтримує керуючі команди, включно з самооновленням додатку ➡️ Повністю конфігурується під потреби різних користувачів ➡️ Працює як повноцінний bootstrap-збирач — запускаєш і додаток сам себе готує. 📁 Документація ♎️ GitHub/Інструкція Якщо тобі потрібно поширювати Python-додатки без залежностей і командного клопотуPyApp допоможе 👍 Python'er

⚡️Досі дебажите після АІ? Час навчитись інтегрувати Cursor так, щоб він сам керував розробкою продуктів та фіч 👉🏻 8 листопа
⚡️Досі дебажите після АІ? Час навчитись інтегрувати Cursor так, щоб він сам керував розробкою продуктів та фіч 👉🏻 8 листопада о 12:00 на онлайн-воркшопі з від ІТ-університету Neoversity. 4 причини не пропустити воркшоп у жодному разі:
⏺ дізнаєтесь, чому саме Cursor використовується як основний IDE інструмент для розробки в понад 30000 компаніях; ⏺ побачите готовий робочий приклад використання AI в IDE; ⏺ опануєте навички побудови AI-воркфлоу: від коду до тестів; ⏺ в прямому ефірі поставите питання спікеру-практику та відразу отримаєте відповіді.
Спікер: ❗️Іван Лапа — Senior UI Engineer в Netflix. Автор 2 АІ-агентів. Зараз покращує developer experience з допомогою АІ-інструментів. 🎁 Бонус учасникам — чекліст «AI для девелопера». Реєструйтесь на AI Dev Workshop та за 1,5 години створіть реальну фічу в live-режимі разом з сеньйором з Netflix: https://cutt.ly/Ltqq7MMf

Що виведе код у Python 3?
Anonymous voting

Відчуваю підставу 🤔 Python'er
Відчуваю підставу 🤔 Python'er

Шпаргалка про обчислення похідних у Python: використання бібліотеки SymPy для створення символічних змінних, знаходження похі
Шпаргалка про обчислення похідних у Python: використання бібліотеки SymPy для створення символічних змінних, знаходження похідних функцій і перетворення виразів у функції за допомогою lambdify Python

Pytest markers: як оптимізувати тестування У великих проєктах частина тестів може працювати повільно — наприклад, через ML-тр
Pytest markers: як оптимізувати тестування У великих проєктах частина тестів може працювати повільно — наприклад, через ML-тренування, GPU-обчислення чи інтеграційні перевірки. Щоб не чекати зайвого, у Pytest можна додавати маркери й запускати лише потрібні групи тестів Приклад:@pytest.mark.fastшвидкі юніт-тести • @pytest.mark.slow тривалі тести (наприклад, навчання моделі) • @pytest.mark.gpu — тести, що використовують GPU Команди: • лише швидкі: pytest -m fast • усе, крім повільних: pytest -m "not slow" Python