Python 🇺🇦
▪️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 20 330 subscribers, ranking 6 346 in the Technologies & Applications category and 2 989 in the Ukraine region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 20 330 subscribers.
According to the latest data from 28 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -191 over the last 30 days and by -5 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 10.07%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.43% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 048 views. Within the first day, a publication typically gains 1 103 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 14.
- 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 29 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.
Під час юніт-тестування підключення до реальної БД — зайве: • тести виконуються повільно • стають нестабільними • потребують робочого сервераНабагато краще підмінити виклик
pandas.read_sql і повернути фіктивні дані
Приклад функції:
def query_user_data(user_id):
query = f"SELECT id, name FROM users WHERE id = {user_id}"
return pd.read_sql(query, "postgresql://localhost/mydb")
from unittest.mock import patch
import pandas as pd
@patch("pandas.read_sql")
def test_database_query_mocked(mock_read_sql):
mock_read_sql.return_value = pd.DataFrame(
{"id": [123], "name": ["Alice"]}
)
result = query_user_data(user_id=123)
assert result["name"].iloc[0] == "Alice"
* дозволяє працювати з довільною кількістю елементів — він збирає «зайві» значення в окрему змінну та може стояти будь-де в послідовності
a, b, c = 10, 2, 3 # Стандартне розпакування
a, *b = 10, 2, 3 # b = [2, 3]
a, *b, c = 10, 2, 3, 4 # b = [2, 3]
*a, b, c = 10, 2, 3, 4 # a = [10, 2]Основне: • нова парадигма мислення для LLM • ефективність при фіксованому контексті • кращі результати, ніж LongCoT, при менших витратах • масштабування до 96K токенів • підтримка в GPT-OSS та Qwen3Python
+1