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 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.
warnings.warn():
python id="r4j1e2"
import warnings
def old_api():
warnings.warn(
"Використовуйте new_api()",
DeprecationWarning
)
У Python 3.13 з’явився декоратор deprecated():
python id="0xj9p2"
from warnings import deprecated
@deprecated("Використовуйте new_api()")
def old_api():
return "old"
Тепер інформація про застарілість є частиною самого API. Її можуть розпізнавати не лише під час виконання, а й редактори та засоби статичного аналізу
Працює це і для класів:
python id="q7k3mz"
@deprecated("Використовуйте NewClient")
class OldClient:
pass
Зручно для бібліотек, SDK та великих проєктів, де API поступово змінюється
Python⏺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/UaLBa
def add_item(item, items=[]):
items.append(item)
return items
print(add_item(1)) # [1]
print(add_item(2)) # [1, 2]
print(add_item(3)) # [1, 2, 3]
Причина в тому, що список створюється один раз і потім використовується повторно. Це не помилка Python, але може призвести до накопичення стану та неочікуваних багів
Правильний підхід — використовувати None як sentinel:
def add_item(item, items=None):
if items is None:
items = []
items.append(item)
return items
Тепер кожен виклик отримує новий список:
print(add_item(1)) # [1]
print(add_item(2)) # [2]
Таку особливість особливо важливо враховувати в API, конфігураціях і бізнес-логіці. Якщо спільний стан справді потрібен, його краще явно винести за межі функції
Для кешування також краще використовувати спеціальні інструменти, наприклад functools.lru_cache, а не mutable-аргументи
Python→ Advanced RAG та Vector Databases → Autonomous Agents та Multi-Agent Orchestration → Harness Engineering → AI Security та Red Teaming → ML System Design → MLOps для AI → Control Patterns → AI Governance✔️ Bridge Course + 9 дисциплін + Capstone ✔️ Онлайн паралельно з роботою ✔️ Для досвідчених Engineers із 3+ роками комерційної розробки ✔️ Міжнародний диплом магістра Якщо відчуваєте, що настав час перейти від використання AI до архітектури AI-систем — ця програма саме про цей перехід. 👉 Детальніше: https://cutt.ly/syvuhwaS
:= називають «моржем» через схожість символів на очі та бивні моржа
Він з’явився у Python 3.8 і дає змогу одночасно присвоїти значення змінній та використати його у виразі
Наприклад:
while (line := input("Say something: ")) != "quit":
print(f"You said: {line}")
Без := значення довелося б спочатку отримати через input(), а потім окремо перевірити
Користувалися := у своєму коді?