Don't get caught by a cheater! Telemetrio finds and tags such channels 👉 If you want to see the tag, subscribe

Python 🇺🇦

Closed channel

▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

Network:ChatGPT | Штучний нейрон Ukraine3 090 Technologies & Applications6 570...

📈 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

1 846

Post views

~ 1 06324 hours

~ 1 27248 hours

9.25%

Engagement rate

~ 2

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

19 946

⚡️ Хочеться щось змінити в роботі, але незрозуміло — що саме? AI здається перспективним. Data — цікавим. У маркетингу купа різних напрямів. IT нікуди не зникло. А ще всюди говорять про AI-контент. І в результаті можна місяцями читати про нові професії — і так нічого й не обрати. Тому на честь 12-річчя GoIT влаштовує 5 днів безкоштовних ефірів — і щодня новий напрям 👇

➡️ Data Analytics ➡️ AI Automation ➡️ AI Content ➡️ Digital Marketing ➡️ IT

Можна подивитися, як усе працює зсередини, які навички потрібні та який напрям справді може бути вашим. А оскільки це День народження — без подарунків не обійдеться 🎁 На учасників чекають бонуси та розіграші навчальних курсів щодня. 5 днів. 5 напрямів. Можливо, один із них стане вашим наступним кроком. 👉 Приєднатися безкоштовно: GoIT Birthday Week

19 946

Шпаргалка по алгоритмах Machine Learning: Supervised Learning — навчання моделей на розмічених даних, Linear Regression — прогнозування числових значень, Logistic Regression — класифікація даних, Decision Tree — прийняття рішень за деревоподібною структурою, Random Forest — ансамбль дерев рішень, KNN — класифікація за найближчими сусідами, Unsupervised Learning — пошук закономірностей без міток, K-Means — кластеризація даних, Reinforcement Learning — навчання через винагороди та взаємодію із середовищем, Python & R — реалізація й тренування ML-моделей Python

19 946

Функція abspath() у Python abspath() повертає абсолютний шлях до вказаного файлу або каталогу Якщо шлях відносний — функція перетворює його на абсолютний, використовуючи поточний робочий каталог Якщо шлях уже абсолютний — повертає його без змін Функція доступна в модулі os.path Python

19 946

Який оператор використовується для ділення націло в Python?

Anonymous voting

19 946

Вайб-кодери, які дивляться на свій власний код після того, як у них закінчилися кредити Python

19 946

Написати планувальник завдань на Python за допомогою стандартної бібліотеки хоч і просто, але можливостей там небагато. Як тільки з'являються асинхронні завдання, робота з часовими зонами, повторні спроби при невдачах і подібні випадки, стає важкою На GitHub я знайшов FastScheduler, це відкритий легкий планувальник завдань для Python. Підтримує асинхронність, часові зони, вирази Cron і навіть має візуальну панель Завдяки дуже акуратному синтаксису на декораторах завдання можна описати одним рядком. Є різні варіанти розкладу: інтервали, конкретний час, Cron тощо. Асинхронні функції працюють з коробки Установка через pip в один крок, а для персистентності доступні різні сховища, такі як SQLite і PostgreSQL. Після перезапуску сервісу стан завдань не втрачається Python

19 946

Метод count() count() допомагає швидко порахувати кількість входжень елемента в послідовність Працює зі списками, кортежами та рядками

items = [1, 2, 2, 3, 2]

print(items.count(2))
# 3

Для рядків:

text = "hello hello"

print(text.count("hello"))
# 2

Простий метод, який часто стає у пригоді під час роботи з даними Python

19 946

Шпаргалка по структурах даних у Python: Lists — впорядковані змінювані колекції елементів, Elements — дані різних типів усередині списку, Indexes — доступ до елементів за позицією, Loops — послідовний перебір списку, Methods — операції на кшталт append() і sort(), Tuples — незмінні послідовності, Sets — колекції унікальних елементів, Dictionaries — зберігання даних у форматі ключ–значення, Arrays — структури для роботи з наборами однотипних даних Python

19 946

Ваші молитви були почуті Python

19 946

🔥 Хочеш професію, яка буде потрібна бізнесу й у 2026 році? Data Analytics — це не просто таблиці та цифри. Це навичка, яка допомагає знаходити закономірності, приймати рішення та працювати з бізнесом у різних сферах — від маркетингу до фінансів. На безкоштовному марафоні GoIT покажуть, як виглядає робота дата-аналітика на практиці та з чого почати. 👉 Реєстрація на марафон: https://i.goit.global/haJAf

19 946

Real-Time Elderly Fall Detection Безкоштовний Python-проєкт для виявлення падінь літніх людей у реальному часі • відстежує людину навіть тоді, коли частину тіла закривають меблі • визначає положення ключових суглобів, зокрема колін і щиколоток • відрізняє падіння від схожих рухів • працює на звичайному процесорі, достатньо Python та run.py Важливий нюанс: це ранній прототип від одного розробника — лише один коміт і без ліцензії. Тому сприймати його варто як експериментальний проєкт, а не готову систему безпеки Python

19 946

😁 Python

19 946

⚡️ Вміння працювати з даними — одна з найцінніших навичок у 2026 році. Сьогодні недостатньо просто “вести таблиці”. Компаніям потрібні люди, які можуть: ▪️ аналізувати дані ▪️ бачити закономірності ▪️ допомагати бізнесу приймати рішення Саме тому Data Analytics зараз потрібна далеко не лише в IT. GoIT проводить безкоштовний онлайн-марафон, де покажуть:

⏺ як працюють дата-аналітики ⏺ які інструменти використовують щодня ⏺ як ці навички застосовуються в маркетингу, фінансах, e-commerce та інших сферах

🕓 Онлайн | Безкоштовно 👉 Реєстрація: https://i.goit.global/haJAf

19 946

Що має робити метод next() під час ітерації? Метод next() має повертати наступний елемент послідовності при кожному виклику. Коли елементи закінчуються, він викликає виняток StopIteration, який сигналізує про завершення ітерації Python

19 946

Repost from нейрокомедія: ІТ, ШІ та 🤖

OpenAI випустила GPT-6 Astra та заявила про настання ери AGI Ембарго для журналістів уже зняли, тому деталей стає дедалі більше. Головне про нову флагманську модель OpenAI: • Грег Брокман заявив, що особисто вважає GPT-6 першою моделлю компанії, яку можна назвати AGI • Astra вперше для OpenAI отримала критичний рівень кіберможливостей. Через це реліз навіть відкладали, щоб посилити захист • на ExploitBench модель нібито отримала 100%, а на ARC-AGI-3 — 98,6% • для навчання використали понад 100 000 GPU — найбільший тренувальний запуск в історії OpenAI • під час підключення до Unity та Godot Astra змогла з одного запуску створити три ігрові прототипи, які майже не потребували доопрацювання Найближчими днями Astra має з’явитися в ChatGPT для платних користувачів Залишається дочекатися офіційного анонсу. Схоже, нас чекає дуже цікава нова ера @co_media

19 946

Не вчіть dsa на python, якщо ви новачок Python

19 946

Claude: «Цього разу точно все врахував». Також Claude: Python

19 946

Шпаргалка по Python Syllabus: Python Basics — основи Python, що включають налаштування середовища, кортежі (Tuples), токени, словники (Dictionaries), функції (Functions), типи даних (Data Types), модулі (Modules), оператори (Operations), дебагер (Python Debugger), розгалуження (Branching), цикли (Loops), сортування (Sorting), пошук (Searching) і списки (Lists), Python OOP — об’єктно-орієнтоване програмування, яке охоплює класи (Classes), об’єкти (Objects), методи (Methods), перевизначення (Overriding), успадкування (Inheritance), приховування даних (Data Hiding) та обробку винятків (Exception Handling), Python Scripting — використання Python для автоматизації та скриптів, включаючи регулярні вирази (Regression), вирази (Expression), рядки (Strings), роботу з файлами (File), командним рядком (Command Line) та аргументами (Args) Python

19 946

Запускаємо завдання паралельно через multiprocessing Python дозволяє виконувати CPU-ресурсні завдання в кількох окремих процесах за допомогою стандартного модуля multiprocessing Починаючи з Python 3.13, кількість доступних логічних CPU можна отримати через os.process_cpu_count():

import os

print(os.process_cpu_count())
# 8

Для запуску функції в окремому процесі використовується Process:

from multiprocessing import Process

def calculate():
    print("Processing...")

if __name__ == "__main__":
    process = Process(target=calculate)
    process.start()
    process.join()

start() запускає новий процес, а join() очікує на його завершення Якщо потрібно виконати одну функцію для великого набору значень, зручніше використовувати Pool:

from multiprocessing import Pool

def square(number):
    return number ** 2

if __name__ == "__main__":
    numbers = [2, 4, 6, 8, 10]

    with Pool() as pool:
        result = pool.map(square, numbers)

    print(result)
    # [4, 16, 36, 64, 100]

Pool розподіляє завдання між робочими процесами, а map() повертає результати в тому самому порядку Важливо: більше процесів ≠ завжди швидше. multiprocessing найбільш корисний для важких CPU-ресурсних обчислень, а для невеликих задач накладні витрати можуть навіть сповільнити виконання І не забувайте про:

if __name__ == "__main__":
    ...

Це особливо важливо для безпечного створення дочірніх процесів Python

19 946

🐍 Запрошуємо на новий набір курсу від CS Osvita — Python Advanced. Для інженерів, які хочуть зрозуміти, що насправді відбувається під капотом Python і чому одні рішення масштабуються, а інші — ні. Якщо в роботі з Python ви колись опинялися в точці «А що тут насправді відбувається?», тоді вам треба: :: розібратися, як влаштований CPython на рівні обʼєктної моделі :: проаналізувати memory layout обʼєктів, ціну кожної алокації, GC та reference counting :: розкласти GIL і його роль у багатозадачності в Python :: зрозуміти, чому потоки не дають паралельності, процеси мають ціну, а async — це не завжди магія concurrency ▶️ Викладачка та авторка програми: Світлана Сумець, Senior Python Software Engineer @N-iX. ▶️ Інтенсивний формат, складні домашні завдання та практика, побудована навколо реальних обмежень та переваг Python. :: Старт: 4 вересня >_ Перейдіть від Python як інструменту до Python як системи. Реєстрація: https://cutt.ly/Jya1MByZ