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 20 343 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 20 343 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.
20 343
Subscribers
-724 hours
-517 days
-19330 days
Posts Archive
20 339
Легкий open-source агент, який може працювати локально та частково замінювати Claude Code
Всередині — ~12 000 рядків Python-коду, підтримка 11 провайдерів моделей із можливістю перемикання, 27 вбудованих інструментів, MCP-протокол, гаряче завантаження плагінів, паралельна робота саб-агентів, офлайн голосовий ввід/вивід та інтеграція з Telegram (Telegram-bridge)
Python
20 339
Що таке лямбда-функції в Python?
Лямбда-функції — це анонімні функції, які створюються за допомогою ключового слова lambda. Вони можуть приймати будь-яку кількість аргументів, але містять лише один вираз, результат якого автоматично повертається. Найчастіше їх використовують для коротких операцій, наприклад під час сортування, фільтрації або обробки даних
Python
20 339
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Як створити об'єкт із словника з доступом через крапку — без класів і dataclass?
Коли ви працюєте з JSON, конфігураціями або API, постійний доступ через dict["key"] засмічує код і погіршує читабельність:
data = {"host": "localhost", "port": 5432}
data["host"]cfg = SimpleNamespace(**data)
print(cfg.host)cfg.debug = True
20 339
Шпаргалка по Python Tools: це добірка популярних бібліотек і інструментів для роботи з даними, машинним навчанням, візуалізацією, базами даних, data engineering та науковими обчисленнями — Pandas, NumPy, SciPy, SymPy для аналізу та математичних розрахунків, Matplotlib, Seaborn, Bokeh для візуалізації даних, Scikit-learn, Keras, Theano, Lasagne, PyBrain для машинного та глибинного навчання, Jupyter та IPython як інтерактивні середовища, SQLAlchemy, PyMySQL, PyMongo для роботи з базами даних, Elasticsearch і Redis для пошуку та кешування, Airflow, Luigi, Dask для data engineering та обробки великих даних, HDFS і PyTables для зберігання великих датасетів, Pattern для NLP задач
Python
20 339
Пишеш об’єктно-орієнтований Python? Важливо не плутати два базові типи зв’язків:
1) has-a («композиція»)
Один об’єкт містить інший. Наприклад: у
Person є (has-a) name, у Car є (has-a) color
2) is-a («наслідування»)
Один клас є спеціалізацією іншого. Наприклад: Employee — це (is-a) Person, Car — це (is-a) Vehicle
Python
20 339
⚡️ Через 2–3 роки вміння працювати з AI стане таким же базовим, як сьогодні Excel або Google Docs.
AI уже використовують маркетологи, менеджери, підприємці, копірайтери, дизайнери, аналітики та розробники.
Ті, хто вміє правильно працювати з AI, виконують завдання швидше, заробляють більше та мають перевагу на ринку праці.
Але AI — це вже не одна професія.
Сьогодні активно розвиваються напрямки:
🟢 AI Automator 🟢 Prompt Engineer 🟢 AI Content Maker 🟢 No-Code + AI SpecialistКожен із них вирішує різні задачі та потребує різних навичок. Як зрозуміти, який напрям підійде саме вам? Пройдіть короткий AI-тест від GoIT та дізнайтесь, де ваш потенціал може розкритися найкраще. https://telegram.me/ai_career_quiz_bot
20 339
Шпаргалка по структурам даних у Python: Lists — основний тип списків для зберігання впорядкованих елементів, Tuples — незмінювані кортежі для фіксованих даних, Sets — множини унікальних значень без порядку, Dictionaries — словники у форматі ключ-значення, Elements — окремі елементи різних типів (int, string, list тощо), Indexes — індекси для доступу до елементів (0 до n-1 та зворотні -1), Loops — перебір елементів списку через цикли for, Mutable — змінювані структури даних (наприклад list), Methods — вбудовані методи списків (.append(), .sort()), Assignment — зміна значень елементів через індексацію (myList[ind] = x), Collections — загальна категорія структур для зберігання даних у Python, Arrays — масивоподібні структури для впорядкованих даних, Pointers — умовні посилання на об’єкти в пам’яті через змінні
Python
20 339
Тернарний оператор у Python виглядає привабливо, але з ним легко перегнути палицю:
'A' if s>=90 else 'B' if s>=80 else 'C' if s>=70 else 'F'Те, що код можна стиснути в один рядок, не означає, що це хороша ідея для читання Коли логіка починає розгалужуватися (3+ умов) — звичайний
if-elif-else стає набагато зрозумілішим і легшим для підтримки
Тернарний оператор краще залишати для простих і коротких випадків: • компактні вирази в comprehensions • невеликі lambda-функції • прості однорядкові returnPython
20 339
📊 Data Analytics — одна з тих сфер, де попит на спеціалістів зростає швидше, ніж ринок встигає їх готувати.
Причина проста.
Компанії вже давно навчилися збирати дані.
Тепер їм потрібні люди, які можуть ці дані зрозуміти та перетворити на конкретні рішення для бізнесу.
Саме тому аналітиків шукають у:
▪️ IT ▪️ e-commerce ▪️ маркетингу ▪️ фінансах ▪️ логістиці ▪️ продуктових компаніяхНа безкоштовному марафоні від GoIT покажемо, як виглядає професія зсередини та які навички потрібні для розвитку в цьому напрямі. Ви дізнаєтесь: 🔖 як працюють аналітики даних 🔖 де використовується SQL та BI-системи 🔖 які кар'єрні можливості відкриває Data Analytics 🕓 Онлайн | Безкоштовно 👉 Реєстрація: https://i.goit.global/jaEMY
20 339
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Два розробники, які ведуть розробку в одній гілці.
Python'er
20 339
Який метод використовується для визначення, чи існує файл або директорія в Python?
20 339
У Python є два прості способи об’єднати словники — сучасний і класичний
1. Через оператор
merge
first_dict = {"kelly": 23, "Derick": 14, "John": 7}
second_dict = {"Ravi": 45, "Mpho": 67}
combined_dict = first_dict | second_dict
print(combined_dict)
# {'kelly': 23, 'Derick': 14, 'John': 7, 'Ravi': 45, 'Mpho': 67}(**)
first_dict = {"kelly": 23, "Derick": 14, "John": 7}
second_dict = {"Ravi": 45, "Mpho": 67}
combined_dict = {**first_dict, **second_dict}
print(combined_dict)
# {'kelly': 23, 'Derick': 14, 'John': 7, 'Ravi': 45, 'Mpho': 67} 