en
Feedback
Python 🇺🇦

Python 🇺🇦

Closed channel

▪️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 20 880 subscribers, ranking 6 482 in the Technologies & Applications category and 2 943 in the Ukraine region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 20 880 subscribers.

According to the latest data from 09 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -175 over the last 30 days and by -3 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.31%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.42% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 1 944 views. Within the first day, a publication typically gains 1 133 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 10.
  • 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 10 June, 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.

20 880
Subscribers
-324 hours
-527 days
-17530 days
Posts Archive
⚙️ Патерни проєктування — це не код і не мова, і навіть не алгоритми, але ідея розв’язання певних завдань. Навчитися рефактор
⚙️ Патерни проєктування — це не код і не мова, і навіть не алгоритми, але ідея розв’язання певних завдань. Навчитися рефакторити код та швидко опанувати 30+ патернів проєктування ви зможете на курсі «Чистий код та патерни проєктування» від robot_dreams. За 21 заняття ви: 🦾 навчитеся бачити недоліки коду та виправляти їх 🦾 познайомитеся з архітектурою складних enterprise-level систем 🦾 розберете всі патерни та познайомитесь з антипатернами 🦾 дізнаєтеся як організовувати асинхронний код В результаті покращите структуру та стабільність ваших проєктів, а також ефективно працюватимете з великими даними. Лектор: Олег Фокін — Lead Software Engineer у GlobalLogic, що має понад 20 років досвіду в розробці програмного забезпечення. Старт: 18 грудня Деталі, програма та реєстрація ⬅️

Існує пакет pyperclip, який дозволяє відправляти текст в буфер обміну вашого комп'ютера та отримувати його звідти. import pyp
Існує пакет pyperclip, який дозволяє відправляти текст в буфер обміну вашого комп'ютера та отримувати його звідти.
import pyperclip

# Копіюємо текст
pyperclip.copy('The text to be copied to the clipboard.')

# Вставляємо текст
pyperclip.paste()
У цьому пакеті є дві основні функції — copy() та paste(), за назвами яких зрозуміло їхнє призначення. Відтак, можна прямо через код — а не вручну — копіювати виведення програми в буфер обміну. #pyperclip // #practice // Python

🤔 Що виведе код? [[i for _ in range(2)] for i in range(3)]
Anonymous voting

Рекурсивний обхід дерева На 12-му уроці відео-курсу по вирішенню задач на Python з порталу CheckIO автор працює з вкладеними
Рекурсивний обхід дерева На 12-му уроці відео-курсу по вирішенню задач на Python з порталу CheckIO автор працює з вкладеними структурами і в обхід дерева збирає всі числа, на які посилаються вкладені списки. Мова: 🇺🇦 Тривалість: 14 хв #Python // #lessons // Архів книг

Бібліотека VisPy У прикладі нижче ми створюємо дані для точкового графіка з N точками та кольорами. Потім створюємо canvas і
Бібліотека VisPy У прикладі нижче ми створюємо дані для точкового графіка з N точками та кольорами. Потім створюємо canvas і додаємо точковий графік за допомогою класу Markers.
import numpy as np
from vispy import app, visuals, scene

# Створюємо дані
N = 100
pos = np.zeros((N, 3))
colors = np.ones((N, 4))
post[:, 0] = np.linspace(-0.9, 0.9, N)
colorst[:, 0] = np.linspace(0, 1, N)

# Створюємо canvas
canvas = scene.SceneCanvas(keys='interactive', show=True)

# Додаємо точковий графік
scatter = visuals.Markers()
scatter.set_data(pos, face_color=colors)
canvas.central_widget.add_view().add(scatter)

# Запускаємо програму
app.run()
Нарешті, ми запускаємо програму за допомогою app.run(). Результатом роботи коду буде відображення вікна з інтерактивним точковим графіком. #VisPy // #theory // Python

Щоб обмежити результат в MongoDB, використовуйте метод limit(). Він приймає один параметр — число, котре визначає кількість д
Щоб обмежити результат в MongoDB, використовуйте метод limit(). Він приймає один параметр — число, котре визначає кількість документів, що повертаються.
import pymongo

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost: 27017/")
mydb = myclient["mydatabase"]
mycol = mydb["customers"]

myresult = mycol.find().limit(5)

for x in myresult:
   print(x)
У цьому прикладі ми обмежуємо результат, щоб повернулося лише 5 документів. #MongoDB #limit // #practice // Python

Автоматизація завдань з Python Автоматизація на Python доступна навіть новачкам і реально рятує, коли перед нами стоять об'єм
Автоматизація завдань з Python Автоматизація на Python доступна навіть новачкам і реально рятує, коли перед нами стоять об'ємні завдання з обробки даних, роботи з файлами та інтеграції з веб-сервісами.
Детально про найкращі практики і безліч зрозумілих прикладів автоматизації завдань з Python — у свіжій статті.
Мова: 🇺🇦 #Python // #theory // Архів книг

Пакет paramiko дозволяє встановлювати з'єднання з віддаленими машинами за протоколом SSH2 і робити там ті ж операції, наче пр
Пакет paramiko дозволяє встановлювати з'єднання з віддаленими машинами за протоколом SSH2 і робити там ті ж операції, наче при підключенні через, наприклад, утиліту ssh на Linux.
import paramiko

ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())

ssh.connect
   '10.255.255.255',
   port=22,
   username='root' ,
   password='qwerty',
)

stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('uptime -p')
result = stdout.read().splitlines()

print(result) # [b'up 2 days, 2 hours, 7 minutes']
Використовувати модуль досить просто, приклад основних методів наведено на зображенні вище. До речі, цікавий факт: Paramiko — це поєднання слів "параноїк" та "друг" мовою есперанто. 👌 Встановлюється пакет звичним чином через пакетний менеджер pip — дивіться документацію. #paramiko #ssh // #practice // Python

Python Playground Ця книга є колекцією творчих програмних проектів, які надихнуть вас використовувати Python для створення ми
Python Playground Ця книга є колекцією творчих програмних проектів, які надихнуть вас використовувати Python для створення мистецтва та музики, моделювання явищ реального світу та взаємодії з апаратним забезпеченням, таким як Arduino та Raspberry Pi. Рік: 2024 Мова: 🇬🇧 Автор: Mahesh Venkitachalam #Python // #books // Вакансії IT

🤔 Що виведе код? abs(-3.5)
Anonymous voting

Вакансія: Middle Python Developer Компанія COMPARUS шукає на офісну роботу в Дніпрі розробника з глибокими знаннями Python 3.
Вакансія: Middle Python Developer Компанія COMPARUS шукає на офісну роботу в Дніпрі розробника з глибокими знаннями Python 3.9 — для впровадження мікро-сервісів з нуля і реалізації алгоритмів обробки документів. 📝 Відкрити анкету #python // #jobs // Архів книг

✅Системний адміністратор✅ 📍Київ ■ Ми пропонуємо два рівні вакансій для Системного Адміністратора залежно від вашого рівня знань в ОС Windows та OC Linux 1️⃣ Експертні знання ОС Windows , базові навички роботи з Linux - ЗП $900 2️⃣ Експертні знання ОС Windows та Linux - ЗП $1100 Обовʼязки: ■ Забезпечувати стабільну роботу серверів і мереж; ■ Виявляти та вирішувати технічні проблеми для забезпечення безперебійної роботи; ■ Проводити регулярні оновлення, моніторинг систем і бекапи; ■ Оптимізувати та автоматизувати процеси в роботі IT-систем; ■ Надавати технічну підтримку команді. Вимоги: ■ Добре знання Linux (Ubuntu, CentOS, Debian тощо); ■ Досвід роботи з серверами, мережами та системами віртуалізації; ■ Розуміння принципів кібербезпеки та баз даних; Умови: ■ Заробітна плата : 1️⃣ рівень - 900$ , 2️⃣ рівень -1100$; Робота за принципом тиждень через тиждень, графік 5/2; ■ 1-й тиждень: 08:00 – 18:00; ■ 2-й тиждень: 11:00 – 21:00; Контакти для зв'язку: @tsunami55555

В стандартній бібліотеці Python є модуль tempfile, який містить класи та методи для коректної роботи з тимчасовими файлами і
В стандартній бібліотеці Python є модуль tempfile, який містить класи та методи для коректної роботи з тимчасовими файлами і директоріями.
import tempfile

temp = tempfile.TemporaryFile()
try:
   temp.write(b'Hello world!')
   temp.seek(0)

   print(temp.read())

finally:
   temp.close()

# Output: b'Hello world!'
🔴Функція TemporaryFile створює тимчасовий файл в системній директорії та повертає файло-подібний об'єкт. 🔴Цей тимчасовий файл автоматично видалиться після закриття файлу або при виході з контекстного менеджера. 🔴Також інші процеси та програми не зможуть отримати доступ до цього тимчасового файлу. #tempfile // #practice // Python

Інструмент Auto-sklearn У цьому прикладі ми створюємо екземпляр класифікатора AutoSklearnClassifier і навчаємо його на тренув
Інструмент Auto-sklearn У цьому прикладі ми створюємо екземпляр класифікатора AutoSklearnClassifier і навчаємо його на тренувальних даних X_train та y_train.
import autosklearn.classification

cls = autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier()
cls.fit(X_train, y_train)
predictions = cls.predict(X_test)
Далі використовуємо навчений класифікатор для передбачення тегів класів для тестових даних X_test (і отримуємо масив передбачених міток класів). #Auto_sklearn // #theory // Python

Підрахунок елементів На 11-му уроці відео-курсу по вирішенню задач на Python з порталу CheckIO автор працює зі списком булеви
Підрахунок елементів На 11-му уроці відео-курсу по вирішенню задач на Python з порталу CheckIO автор працює зі списком булевих значень і розглядає задачу, де треба перевірити, чи більшість елементів є True. Мова: 🇺🇦 Тривалість: 13 хв #Python // #lessons // Архів книг

📱 Два нові Python-курси на Prometheus Платформа Prometheus в межах проекту Всесвітнього університету запустила два нові безп
📱 Два нові Python-курси на Prometheus Платформа Prometheus в межах проекту Всесвітнього університету запустила два нові безплатні курси від Чарльза Северенса, відомого як "доктор Чак": 🔴Python для баз даних (6 годин) — присвячений основам SQL і архітектурі баз даних, включаючи їх збір, аналіз і обробку. 🔴Python для веб (6 годин) — навчить працювати з форматами HTML, XML і JSON, а також отримувати інфу через веб-API. Щоб перейти на сайт, тицьніть на назву курсу. #Prometheus // #news // Вакансії IT

Думаю, у всіх були ситуації, коли ви відкрили файл або отримали відповідь від сервера, а всередині виявлявся набір дивних сим
Думаю, у всіх були ситуації, коли ви відкрили файл або отримали відповідь від сервера, а всередині виявлявся набір дивних символів в незрозумілому кодуванні. Пакет chardet і створений для роботи з кодуванням.
>>> import urllib.request
>>> import chardet
>>>
>>> data = urllib.request.urlopen('http://yahoo.com/')
>>> chardet.detect(rawdata.read())
{'encoding': 'utf-8', 'confidence': 0.99, 'language': ''}
Його метод detect видає передбачуване кодування з точністю від 0 до 1. В прикладі вище ми отримали відповідь на запит до сервера, взяли його вміст і перевірили кодування через цей метод. #chardet // #practice // Python

d = {0: "p"} d |= {1: "y"} d 👉 Відповідь #Python // #practice // Архів книг
d = {0: "p"}
d |= {1: "y"}
d
👉 Відповідь #Python // #practice // Архів книг

Аналіз тексту, збір статистики На 10-му уроці відео-курсу по вирішенню задач на Python з порталу CheckIO автор розглядає зада
Аналіз тексту, збір статистики На 10-му уроці відео-курсу по вирішенню задач на Python з порталу CheckIO автор розглядає задачу, де треба зібрати статистику про те, скільки разів певне слово зустрічається в тексті. Мова: 🇺🇦 Тривалість: 17 хв #Python // #lessons // Архів книг

Аналіз тексту, збір статистики На 10-му уроці відео-курсу по вирішенню задач на Python з порталу CheckIO автор розглядає зада
Аналіз тексту, збір статистики На 10-му уроці відео-курсу по вирішенню задач на Python з порталу CheckIO автор розглядає задачу, де треба зібрати статистику про те, скільки разів певне слово зустрічається в тексті. Мова: 🇺🇦 Тривалість: 17 хв #Python // #lessons // Архів книг