Python 🇺🇦
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Python 🇺🇦
Channel Python 🇺🇦 in the Ukrainian language segment is an active participant. Currently, the community unites 20 624 subscribers, ranking 6 423 in the Technologies & Applications category and 2 975 in the Ukraine region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 20 624 subscribers.
According to the latest data from 15 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -218 over the last 30 days and by -9 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 10.00%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.64% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 062 views. Within the first day, a publication typically gains 1 164 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 12.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“▪️Вивчаємо Python разом.
▪️Високооплачувана професія
▪️Допомагаємо з пошуком роботи
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 16 July, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
Data loading in progress...
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 16 July | 0 | |||
| 15 July | 0 | |||
| 14 July | 0 | |||
| 13 July | 0 | |||
| 12 July | 0 | |||
| 11 July | +1 | |||
| 10 July | 0 | |||
| 09 July | 0 | |||
| 08 July | 0 | |||
| 07 July | 0 | |||
| 06 July | 0 | |||
| 05 July | 0 | |||
| 04 July | 0 | |||
| 03 July | 0 | |||
| 02 July | 0 | |||
| 01 July | 0 |
| 2 | Що таке callable-об'єкт у Python?
Callable-об'єкт — це об'єкт, який можна викликати так само, як функцію. Щоб екземпляр класу став викликаним, достатньо реалізувати спеціальний метод __call__(), після чого до нього можна звертатися через круглі дужки
Python | 943 |
| 3 | Цінуємо, що ми в ІТ
Python | 1 240 |
| 4 | Типова ніч програміста
</Codu> | 1 |
| 5 | Шпаргалка по Python Magic Methods: Object Lifecycle — __new__() і __init__() для створення та ініціалізації об'єктів, Object Representation — __str__() і __int__() для перетворення в рядок і число, Container Methods — __len__(), __getitem__(), __setitem__(), __delitem__(), __contains__() для роботи з колекціями, Callable & Iteration — __call__() і __iter__() для виклику об'єктів і ітерації, Comparison Operators — __eq__(), __ne__(), __gt__() для порівняння об'єктів, Arithmetic Operators — __add__(), __mul__(), __abs__(), __neg__(), __invert__() для перевантаження арифметичних операцій
Python | 1 321 |
| 6 | Добірка матеріалів з PyTorch
У цьому репозиторії зібрано найкращі матеріали для вивчення PyTorch: документацію, туторіали, приклади, статті та інші корисні ресурси для початківців і досвідчених розробників
Python | 1 347 |
| 7 | PyApp дозволяє упакувати Python-застосунок в один виконуваний файл, який самостійно розгортає необхідне середовище під час запуску
У результаті користувачу не потрібно встановлювати Python, налаштовувати pip чи віртуальні середовища — достатньо просто запустити готовий файл
Python | 1 498 |
| 8 | Ось до чого доводить вайбкодинг
@itmemeua | 1 468 |
| 9 | Пошук підрядка в Python
Простий приклад пошуку підрядка в рядку, реалізований двома короткими способами. Допоможе виконати перевірку без зайвого коду, використовуючи стандартні можливості Python
Python | 1 579 |
| 10 | ⚡️ AI — це вже не про майбутнє, а про навички, які потрібні зараз.
Якщо давно хотіли розібратися, але не знали з чого почати — це гарна можливість.
https://i.goit.global/SaPas | 1 526 |
| 11 | Життя між дужками
Python | 1 676 |
| 12 | 🤖 ChatGPT відкривали всі, а заробляють на ньому одиниці
Зараз AI-навички все частіше вимагають у вакансіях: у маркетингу, контенті, автоматизації, аналітиці та бізнесі. І мова не про "спитати щось у ChatGPT”, а про вміння робити з AI реальні робочі задачі.
GoIT запускає безоплатний 4-денний тест-драйв, де можна спробувати 2 AI-професії без коду й досвіду:
— AI-автоматизатор
— AI-контентмейкер
За 4 дні зробиш 2 реальні AI-проєкти, зрозумієш, як виглядає робота в AI, і з чого почати, якщо хочеш монетизувати ці навички.
🕓 Старт — 13 липня.
❗️ Участь безоплатна, місця обмежені.
Реєстрація за посиланням 👇
https://i.goit.global/SaPas | 1 594 |
| 13 | 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 | 1 517 |
| 14 | 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 | 1 711 |
| 15 | 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 | 1 714 |
| 16 | Рішення позитивне — ви в команді
Python | 1 766 |
| 17 | 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 | 1 842 |
| 18 | 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 | 1 696 |
| 19 | 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 | 1 892 |
| 20 | Хроніки вайбкодингу: день другий
@itmemeua | 2 140 |
