Python 🇺🇦
▪️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 20 307 subscribers, ranking 6 341 in the Technologies & Applications category and 2 994 in the Ukraine region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 20 307 subscribers.
According to the latest data from 31 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -197 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 10.23%. 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 2 077 views. Within the first day, a publication typically gains 1 100 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 13.
- 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 01 September, 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.
📉 Якщо ви не оновлювали свої навички останній рік – ринок уже змінився без вас. 📉 Якщо вам не підіймали зарплату – компанія не бачить у вас перспективи. 📉 Якщо робота стала рутиною – ви вже втратили конкурентну перевагу.Як вирватися з цього замкненого кола? Дамо конкретний план дій на вебінарі «Як залишитися в IT». ⌚️ Коли? 11 лютого о 19:00. ▶️Аналітика ринку: прогнози щодо зарплат, вакансій та найму у 2025 році. ▶️Нові вимоги до ІТ-фахівців: що потрібно, щоб отримати кращу роботу? ▶️Реальні кейси: як європейська магістерська освіта допомагає вирватися вперед. 👉 Реєструйтеся зараз, змагайся за грант на IT магістратуру в Neoversity!
TPOT — це автоматичне створення та оптимізація конвеєра машинного навчання. Наведений нижче приклад коду демонструє, як використовувати TPOT для цієї мети:
from tpot import TPOTClassifier
from sklearn.datasets import load_ iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Завантажуємо набір даних iris
iris = load_iris()
# Розділяємо набір даних на набори для навчання і тестування
X_train, X_test, y_train, _test = train_test_split(iris.data, iris.target, train_size=0.75, test_size=0.25)
# Створюємо класифікатор TPOT
tpot = TPOTClassifier(generations=5, population_size=50, verbosity=2)
# Пристосовуємо класифікатор до навчальних даних
tpot.fit(X_train, y_train)
# Оцінюємо класифікатор за даними тестування
print(tpot.score(X_test, y_test))
# Експортуємо оптимізований конвеєр як сценарій Python
tpot.export('tpot_iris_pipeline.py')
У цьому прикладі ми імпортуємо клас TPOTClassifier та завантажуємо набір даних iris із бібліотеки Scikit-Learn. За допомогою функції train_test_split ми поділяємо набір даних на навчальний та тестовий.
Далі створюється екземпляр класифікатора TPOT із заданими параметрами generations, population_size та verbosity. Класифікатор навчається за допомогою методу fit та оцінюється за допомогою методу score.
❗️Наприкінці оптимізований конвеєр експортується як скрипт Python за допомогою методу export.
#TPOT // #theory // PythonRecursionError під час створення рекурсивних алгоритмів. Але за допомогою модуля sys можна переглянути і навіть змінити максимальну глибину рекурсії.
import sys
sys.getrecursionlimit()
# 1000
sys.setrecursionlimit(2000)
sys.getrecursionlimit()
# 2000
Хоча робити це трохи небезпечно, оскільки кожен новий виклик займає багато пам'яті. І взагалі, краще намагатися використати не рекурсію, а звичайні цикли.
#sys // #practice // Pythongetitem(self, key) викликається при зверненні до елемента в послідовності за його ключем (індексом).
>>> list_object = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> print(list_object[0])
... 1
>>>
>>> string_object = "hello world"
>>> print(string_object[0:5])
... 'hello'
>>>
>>> dict_object = {"key0": True, "key1": False}
>>> print(dict_object["key0"])
... True
#getitem // #theory // Pythonisalnum() повертає значення True, якщо всі символи є буквенно-цифровими, тобто літерами алфавіту (a-z) та цифрами (0-9).
txt = "Company12"
x = txt.isalnum()
print(x) # True
txt1 = "Company 12"
x1 = txt1.isalnum()
print(x1) # False
❗️Приклад символів, які не є буквенно-цифровими: (пробіл)!#%&?
#isalnum // #practice // PythonРозділи організовані в логічному та послідовному порядку, причому кожен розділ опирається на попередній. Це дозволяє читачеві легко стежити за текстом і вчитися у власному темпі. Однією з сильних сторін книги є також зосередженість на практичних прикладах.Рік: 2023 Мова: 🇬🇧 Автор: Dane Olsen #Python // #books // Вакансії IT
d = {'q': 0, 'w': 1, 'e': 2}
*a, b = d.items()
print(a)
👉 Відповідь
#Python // #practice // Архів книгНа тест-драйві ви спробуєте себе в ролях: ▫️ вебдизайнера, ▫️ розробника, ▫️ дата-аналітика, ▫️ проджекта, ▫️ тестувальника.✅ Програма розрахована на новачків. У вільний час ви дивитесь короткі лекції та робите цікаві завдання, які перевіряє ментор. Почни новий рік правильно! 🎁 Після реєстрації приємний бонус: Штучний інтелект в IT. Як використовувати AI у 5 ключових ІТ-професіях?. 🔥 Реєструйтесь за посиланням: https://i.goit.global/bouMG
import aiocron
import asyncio
@aiocron.crontab('* 6-22 ** 1-5')
async def attime():
print('...')
asyncio.get_event_100p().run_forever()
Для цього є багато рішень, і одне з них — бібліотека aiocron, яка дозволяє просто описати в декораторі конфігурацію розкладу, згідно з яким метод запускатиметься.
У прикладі вище функція attime буде виконуватися щохвилини з 6 ранку до 10 вечора в робочі дні тижня. Докладніше про написання розкладів можна прочитати тут.
#aiocron // #practice // Pythonbool(self) викликається функцією bool(...) і повертає True або False відповідно до реалізації. Використовується здебільшого в умовах if.
>>> class Test:
>>> def __bool__(self):
>>> return True
>>>
>>> test = Test()
>>>
>>> if test:
>>> print("Hello World")
>>>
... 'Hello World'
#bool // #practice // Pythonlst = [i if i>0 else i**2
for i in range(-2, 2)]
print(f'{lst = }')
👉 Відповідь
#Python // #practice // Архів книгВи вивчите Python, основи математичного апарату для Data Science, найпопулярніші методи обробки даних, регресії, дерева рішень, кластери та графи.👉 Ознайомитись #GitHub // #news // Python
choice() повертає випадково вибраний елемент із зазначеної послідовності.
import random
mylist = ["apple", "banana", "cherry"]
print(random.choice(mylist)) # apple
Наприклад, можна використовувати його для вибору випадкового пароля зі списку слів. Послідовність може бути рядком, діапазоном, списком, кортежем.
#choice // #practice // PythonУ вступній частині автор розповідає загалом про мову і програмне забезпечення, а також ділиться корисними посиланнями і літературою.Мова: 🇺🇦 Тривалість: 11 хв #Python // #lessons // Вакансії IT
Person визначено з атрибутами name та age. Метод hash(self) перевизначений для цього класу, щоб генерувати унікальний хеш з урахуванням значень його атрибутів.
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __hash__(self):
return hash((self.name, self.age))
# Створюємо декілька об'єктів класу Person
person1 = Person("Alice", 30)
person2 = Person("Bob", 25)
person3 = Person("Alice", 30)
# Друкуємо хеш кожного об'єкту
print(hash(person1)) # Виведе: 579197962399531377
print(hash(person2)) # Виведе: 8972795877804303846
print(hash(person3)) # Виведе: 579197962399531377
При створенні об'єктів person1 і person3 з однаковими значеннями атрибутів name і age, вони мають однаковий хеш, що демонструє роботу методу hash.
#hash // #practice // Python→ ~ cat main.py
import sys
script_name = sys.argv[0]
arguments = sys.argv[1:]
print(script_name)
print(arguments)
→ ~ python3 main.py first second
main.py
['first', 'second']
В Python список цих аргументів зберігається в змінній argv у вбудованому модулі sys.
Першим елементом завжди є ім'я скрипта, що запускається, другим і далі — самі аргументи.
#Python // #practice // Архів книг