Python 🇺🇦
Closed channel
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Python 🇺🇦
Channel Python 🇺🇦 in the Ukrainian language segment is an active participant. Currently, the community unites 19 948 subscribers, ranking 6 570 in the Technologies & Applications category and 3 090 in the Ukraine region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 948 subscribers.
According to the latest data from 26 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -193 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 9.25%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.33% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 846 views. Within the first day, a publication typically gains 1 063 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 8.
- 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 27 October, 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.
19 948
Subscribers
-924 hours
-537 days
-19330 days
Posts Archive
19 945
create_autospec() — моки, які перевіряють інтерфейс
Звичайний
Mock автоматично створює вкладені моки навіть для неіснуючих методів. Через це тести можуть проходити, хоча реальний об’єкт викликав би помилку
create_autospec() створює мок на основі справжнього класу та перевіряє існування методів і кількість аргументів
from unittest.mock import create_autospec
class PaymentClient:
def charge(self, amount: int) -> str:
return "ok"
client = create_autospec(
PaymentClient,
instance=True,
)
client.chagre(100) # AttributeError
client.charge(100, 200) # TypeErrorspec_set=True також забороняє створювати атрибути, яких немає в оригінальному інтерфейсі
Моки й надалі підтримують налаштування результатів і перевірку викликів. Важливо: create_autospec() не перевіряє відповідність типів аргументів їхнім анотаціям
У результаті помилки в назвах методів, кількості аргументів і атрибутах виявляються під час тестування, а не після зміни API
Python
19 945
Особливості list.sort() і sorted() у Python
Сортування в Python залежить від правил порівняння елементів
Числове сортування рядків —
sorted(values, key=int) сортує рядки за числовим значенням, не змінюючи їхній тип
Сортування за кількома критеріями — key=lambda u: (u["age"], u["name"]) дозволяє сортувати спочатку за віком, а потім за ім’ям
Стабільність сортування — елементи з однаковими ключами зберігають початковий взаємний порядок. Це дає змогу послідовно застосовувати кілька критеріїв
sorted() і list.sort() — перша функція повертає новий список, а другий метод змінює наявний і повертає None
Параметр key і стабільність сортування допомагають упорядковувати дані за кількома критеріями без реалізації власних алгоритмів
Python
19 945
+1
Безкоштовний курс з алгоритмів від Павла Маврина
61 лекція, присвячена не просто написанню коду, а глибокому розумінню алгоритмів і принципів їх роботи
Що дає розуміння алгоритмів:
- Вибір правильної структури даних під конкретну задачу
- Оцінювання складності ще до написання коду
- Уміння знаходити ефективний підхід до розв’язання задач
Що вивчатимете:
- Часову складність і сортування
- Динамічне програмування
- Просунуті дерева: відрізків, Фенвіка, splay-дерева та link-cut-дерева
- Графові алгоритми: обходи, найкоротші шляхи, потоки
- Рядкові алгоритми та суфіксні структури
- Швидке перетворення Фур’є, лінійне програмування та криптографію
Курс допоможе перейти від написання коду методом спроб і помилок до свідомого вибору алгоритмів та оцінювання їхньої ефективності
Python
19 945
Python: іменовані аргументи через
kwargs
**kwargs (keyword arguments) дає змогу передавати у функцію довільну кількість іменованих аргументів у форматі ключ-значення
- Усередині функції kwargs стає словником, де ключі — назви аргументів, а значення — передані дані
- Дозволяє приймати додаткові аргументи без попереднього оголошення кожного з них
- Якщо використовуються одночасно `
Python
19 945
‼️Безкоштовно спробуйте AI-професію за 3 дні!
Перейти в нову сферу складно: багато інформації, незрозуміло з чого почати, важко оцінити свої сили.
🤖AI-напрям зараз один із найперспективніших — і водночас доступний навіть без технічного бекграунду.
Тому ми запрошуємо вас на 3х денний інтенсив "АІ-автоматизація без програмування"
⏺День1: Розберешся, хто такий AI-автоматизатор і за що йому платять. Почнеш створювати власного AI-асистента в n8n. ⏺День2: Завершиш налаштування AI-асистента та протестуєш його в реальних сценаріях. ⏺День3: Навчитесь монетизувати та розвивати отриманні навички🎁 Бонус за реєстрацію: Гайд "Як інтегрувати АІ у своє життя" Скоріш реєструйся та безкоштовно спробуй себе у ролі АІ-фахівця https://i.goit.global/9aCy1
19 945
Шпаргалка по Python vs Java: Source Code — створення вихідного коду у файлах
.py та .java, Compilation — Python компілює код у байткод під час виконання, а Java заздалегідь компілює його у .class, Artifacts — Python створює кеш байткоду .pyc, а Java використовує файли .class, Loading — завантаження модулів і бібліотек, Execution — Python виконує байткод через інтерпретатор PVM, а Java використовує JVM з інтерпретатором і JIT-компіляцією, Runtime — Python працює через середовище виконання CPython, Java — через JVM та стандартні бібліотеки, Performance — Java оптимізує часто виконуваний код за допомогою JIT, Run — обидві мови виконують код, але використовують різні механізми
Python19 945
Тестування торгових стратегій за допомогою машинного навчання
Інструмент для перевірки торгових стратегій на історичних ринкових даних, перш ніж ризикувати реальними коштами
Можливості:
- Тестування стратегій одночасно на різних фінансових інструментах
- Навчання моделей, що імітують реальні торгові процеси
- Отримання ринкових даних із Yahoo Finance та Alpaca
Такий підхід допомагає оцінити ефективність стратегій на історичних даних, але не гарантує прибутку в реальній торгівлі
Python
19 945
🤖 AI вже пише код за розробників. То за що компанії платитимуть інженерам завтра?
Cursor, Claude, Copilot та AI-агенти дедалі краще справляються із завданнями, на які раніше витрачалися години роботи.
Але є нюанс: написати код і спроєктувати надійну AI-систему — зовсім різні рівні інженерії.
Хтось має визначити архітектуру, забезпечити безпеку, перевірити результати моделей і зробити так, щоб усе стабільно працювало в production.
І саме тут проходить межа між виконавцем завдань та AI System Architect.
Для досвідчених IT-фахівців Neoversity створили міжнародну магістерську програму Engineering of Autonomous AI Systems.
Що вивчатимуть:
🟣 AI-агенти та мультиагентні системи
🟣 Advanced RAG і векторні бази даних
🟣 AI Security, перевірка та надійність систем
🟣 MLOps, Cloud та архітектура AI-рішень
У фіналі — власний AI-проєкт від архітектури до MVP із захистом перед експертами.
🎓 Міжнародний диплом магістра, визнаний у 50+ країнах 💻 Онлайн-навчання паралельно з роботою 🚀 Для Middle/Senior розробників, DevOps та ML-інженерівПоки AI вчиться виконувати завдання, час навчитися проєктувати системи, які керують його роботою. 👉 Переглянути програму та умови вступу: https://cutt.ly/MyRYVHLK
19 945
Як знаходити вузькі місця в Python за допомогою cProfile
Оптимізація продуктивності починається з вимірювань.
cProfile — вбудований профайлер Python, який допомагає визначити, які функції витрачають найбільше часу
Запускаємо профілювання
import cProfile
def process_data():
result = 0
for i in range(1_000_000):
result += i ** 2
return result
cProfile.run("process_data()")import cProfile
import pstats
with cProfile.Profile() as profiler:
process_data()
stats = pstats.Stats(profiler)
stats.sort_stats("cumulative")
stats.print_stats(10)ncalls — кількість викликів функції
- tottime — час виконання без урахування вкладених викликів
- cumtime — загальний час із вкладеними викликами
- percall — середній час на виклик
Профілюємо скрипт без зміни коду
python -m cProfile -s cumulative app.pypython -m cProfile -o profile.prof app.pypstats, не запускаючи програму знову
Важливо
cProfile додає накладні витрати та не показує споживання пам’яті окремими функціями. Для аналізу використання пам’яті можна застосувати tracemalloc
Використовуйте профілювання, щоб знаходити реальні проблеми продуктивності, а не оптимізувати код навмання
Python
19 945
Вийшов Python 3.15!
Нова версія містить 5643 коміти від тисячі розробників. Серед головних нововведень:
UTF-8 за замовчуванням — простіша робота з текстом.
Швидший JIT-компілятор — приріст продуктивності в середньому на 7–8%.
Lazy imports — модулі завантажуються лише за першої потреби.
frozendict — незмінний словник.
sentinel — допомагає відрізнити пропущений аргумент від переданого
None
Розпакування у включеннях — компактніший синтаксис для роботи зі списками та словниками
Tachyon — профайлер для пошуку ділянок коду, які витрачають найбільше часу
Python
