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 20 337 subscribers, ranking 6 341 in the Technologies & Applications category and 2 984 in the Ukraine region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 20 337 subscribers.
According to the latest data from 26 August, 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 -7 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 10.47%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.46% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 130 views. Within the first day, a publication typically gains 1 110 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 15.
- 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 August, 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.
20 337
Subscribers
-724 hours
-517 days
-19330 days
Posts Archive
20 336
Self-hosted менеджер закладок
Linkding — це open-source інструмент для збереження, організації та обміну закладками, який можна розгорнути на власному сервері
Що вміє: • зручно керувати закладками • організовувати їх у структуру • ділитися з іншими користувачами • розгортатися через Docker або Docker ComposePython
20 336
Шпаргалка по Python для Data Science: Variables & Data Types — створення змінних і базові типи (int, float, str, bool), Strings — робота з рядками (індексація, методи, операції), Lists — списки та операції з ними (доступ, зрізи, методи), NumPy Arrays — масиви з NumPy для числових обчислень, Libraries — підключення бібліотек (наприклад, pandas, matplotlib), Python IDEs — середовища розробки (Anaconda, Jupyter), Asking for Help — використання help() для отримання документації
Python
20 336
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Використовуйте itertools замість циклів
Хоча цикли — це круто, у них є обмеження, особливо в сучасних стилях програмування та для певних типів завдань. Розуміння цих обмежень допомагає вибрати правильний інструмент для завдання. Кожна ітерація циклу в Python створює додаткові витрати інтерпретатора, наприклад, перевірку типів і управління пам'яттю. На великих наборах даних це може помітно накопичуватися.
Щоб обійти це обмеження, в Python є зручна вбудована бібліотека itertools. Наприклад, припустімо, що вам потрібно згенерувати всі унікальні пари з заданого списку. Порядок не має значення, і жоден елемент не повинен утворювати пару сам із собою.
Щоб не роздувати код і знизити ризик помилок, можна використати бібліотеку itertools. Функція itertools.combinations() безпосередньо генерує всі унікальні комбінації елементів з iterable без повторень і без урахування порядку.
Ось як можна переписати код, використовуючи combinations з itertools:
from itertools import combinations
def get_unique_pairs_itertools(items):
return list(combinations(items, 2))
my_list = ['A', 'B', 'C', 'D']
print(get_unique_pairs_itertools(my_list))
Output:
[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D')]
Python'er
20 336
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Ті самі віддалений розробник о першій годині дня, коли йому кажуть, що пора вже працювати
Python'er
20 336
Шпаргалка по Python: Sys Variables — системні змінні (argv, path, version_info) для роботи з оточенням і аргументами командного рядка, Class Special Methods — магічні методи (__init__, __str__, __repr__, оператори порівняння) для налаштування поведінки класів, List Methods — робота зі списками (append, pop, sort, extend), String Methods — операції з рядками (lower, upper, join, split), File Methods — робота з файлами (read, write, seek, close), Indexes & Slices — індексація та зрізи для доступу до елементів
Python
20 336
Створення завантажувальних USB з Windows у Linux
WoeUSB дозволяє створювати завантажувальні USB-накопичувачі з ISO Windows прямо з Linux
Де корисний: • перевстановлення системи • створення USB з актуальною версією Windows • відновлення або виправлення інсталяцій • тестування Windows на фізичному або віртуальному обладнанніPython
20 336
Автоматизація пошуку роботи
ApplyPilot — це інструмент, який бере на себе весь процес подачі на вакансії: від пошуку до відправки заявок
Як працює: • знаходить вакансії на різних платформах • оцінює їх за допомогою AI • адаптує резюме під конкретну позицію • відправляє заявки автоматичноДостатньо один раз налаштувати — і система працює за тебе
Ключові можливості:
• повна автоматизація подачі заявок • AI-оцінка релевантності вакансій • генерація кастомних резюме та супровідних листів • підтримка різних job-платформ • open-source та безкоштовний доступ до APIPython
20 336
JAX — бібліотека для швидких чисельних обчислень і машинного навчання у Python
Основні можливості: • автоматичне диференціювання — отримує похідні будь-яких функцій Python • JIT-компіляція — jax.jit() перетворює Python-код у машинний код для GPU/TPU • автоматична векторизація — функції для одного елемента перетворюються на функції для масивів з оптимізацією на рівні процесорних ядер • паралелізм на кількох пристроях — одночасне виконання функцій на різних GPU/TPU для прискорення обчислень35.1k stars Python
20 336
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Зате не лишаться без роботи 😂
Python'er
20 336
Шпаргалка по Scapy: Basic Commands — базові команди як ls() і lsc() для перегляду доступних протоколів і функцій, Constructing Packets — створення пакетів через IP/TCP/UDP та комбінування мережевих шарів, Specifying Addresses — задання IP, DNS, випадкових адрес і діапазонів значень, Sending Packets — відправка пакетів через send() і sendp() на різних рівнях мережі, Sending & Receiving — обмін пакетами з отриманням відповідей (sr, sr1), Sniffing — перехоплення трафіку через sniff(), Displaying Packets — перегляд структури пакетів і їх полів, Fuzzing — генерація випадкових значень для тестування
Python
20 336
Швидша перевірка типів у Python-коді
Pyrefly — type checker від Meta, написаний на Rust, який суттєво прискорює перевірку типів у великих кодових базах
На відміну від MyPy та Pyright, які обробляють файли послідовно, Pyrefly працює паралельно, тому продуктивність майже не падає зі зростанням проєкту
Що вміє: • перевіряє лише змінені модулі для швидких інкрементальних запусків • автоматично виводить типи змінних і значень, що повертаютьсяУ великих проєктах, як PyTorch, повна перевірка займає ~2.4 секунди — приблизно в 15× швидше за Pyright і в 20× швидше за MyPy Python
