Python 🇺🇦

Closed channel

▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

Network:ChatGPT | Штучний нейрон Ukraine2 984 Technologies & Applications6 341...

📈 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

2 130

Post views

~ 1 11024 hours

~ 1 36248 hours

10.47%

Engagement rate

~ 2

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

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}

2. Через розпакування словників (**)

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}

Python

20 339

⚡️ У Telegram-каналі Владислава Фурдака - практичні поради ринку IT, прокачки LinkedIn, проходженню співбесід, system design, AI, та всього що допоможе підвищувати заробіток.

20 339

Візуальний конструктор для AI-додатків Langflow — це open-source інструмент для створення та запуску застосунків на основі великих мовних моделей з використанням LangChain Він має інтерфейс у стилі drag-and-drop, що дозволяє швидко збирати, тестувати та запускати складні ланцюжки обробки тексту без написання коду Python

20 339

😁 Python

20 339

Шпаргалка по Python Roadmap: Basics — основи синтаксису, типи даних, умови, цикли, функції та обробка винятків, OOP — об'єктно-орієнтоване програмування з класами, методами та наслідуванням, Advanced Python — comprehensions, регулярні вирази, декоратори, ітератори, lambda-функції та багатопотоковість, Package Managers — керування пакетами через pip і conda, DSA — структури даних та алгоритми (масиви, списки, стек, черга, хеш-таблиці, дерева, рекурсія, сортування), Automation — автоматизація роботи з файлами, вебскрапінгом, GUI та мережею, Testing — unit, integration, end-to-end та load testing, Data Science — NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow і PyTorch для аналізу даних та машинного навчання, Web Frameworks — створення вебзастосунків за допомогою Flask, FastAPI та Django Python

20 339

Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI

😕libdebug — бібліотека Python для створення власного відладчика! Це інструмент для програмного аналізу та відладки бінарних файлів на Python, набагато гнучкіший, ніж класичний GDB. Не просто бібліотека, а основа для написання власних інструментів відладки, аналізу та реверс-інжинірингу. Залишаю посилання: GitHub 📱 Python'er

20 339

Як у Python викликати базовий метод перевизначеного методу в класі-нащадку?

Anonymous voting

20 339

pip install python

Python

20 339

Шпаргалка по обчисленню похідних у Python: SymPy — бібліотека для символьної математики, Symbol() — створення математичної змінної, Derivative() — побудова виразу похідної для функції, diff() — швидке обчислення похідної функції, evaluate=True — автоматичне обчислення результату похідної, polynomial functions — робота з поліномами та математичними виразами, lambdify() — перетворення символьного виразу у звичайну Python-функцію, function evaluation — обчислення значення функції та її похідної в конкретній точці, symbolic mathematics — математичні обчислення через символьний аналіз у Python Python

20 339

Ловіть Python-бібліотеку для adversarial-тестування ML-моделей Foolbox дозволяє проводити суперницькі атаки на моделі машинного навчання, наприклад, на глибокі нейронні мережі

Мета — оцінити стійкість моделей до атак та переконатися, що вони можуть протистояти реальним загрозам

Python

20 339

Як вивчити Python для початківців швидко та без нудної теорії У відео дуже просто пояснюється база Python для новачків: змінні, цикли, функції та практика на реальних прикладах Python

20 339

Порада для Python, UV і Docker Іноді залежності краще встановлювати окремо від коду — це помітно пришвидшує збірку Docker-образів Ідея проста: спочатку ставимо залежності, потім додаємо проєкт

Навіщо це: • Docker кешує шари і не перебудовує їх без потреби • якщо змінюється лише код — залежності беруться з кешу • якщо змінюються залежності — перебудовується тільки відповідний шар • без цього будь-яка дрібна зміна запускає повну перевстановку

Приклад:

RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \    --mount=type=bind,source=uv.lock,target=uv.lock \    --mount=type=bind,source=pyproject.toml,target=pyproject.toml \    uv sync --locked --no-install-project

COPY . /appRUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \    uv sync --locked

Python

20 339

Що я наробив.. Python

20 339

Що виведе код?

Anonymous voting

20 339

Python

20 339

Звичайні for-цикли універсальні, але не завжди оптимальні: вони додають зайві витрати інтерпретатора, що особливо відчутно на великих даних У таких випадках краще використовувати стандартні інструменти Python, наприклад itertools Наприклад, щоб отримати всі унікальні пари зі списку, не потрібні вкладені цикли — достатньо combinations():

from itertools import combinations

def get_unique_pairs(items):
    return list(combinations(items, 2))

print(get_unique_pairs(['A', 'B', 'C', 'D']))

# Output:
# [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D')]

Висновок: замість ручних циклів краще використовувати готові інструменти зі стандартної бібліотеки — це чистіше і ефективніше Python

20 339

Чому в Python краще перевіряти None через is У Python не варто писати obj == None, навіть якщо інколи це працює так само Причина в тому, що == викликає метод порівняння eq, який може бути перевизначений у класі — і тоді поведінка стає непередбачуваною Наприклад:

class Weird:
    def eq(self, other):
        return True  # завжди каже, що "рівний"

obj = Weird()

print(obj == None)  # True
print(obj is None)  # False

Тут obj == None дає хибний результат через кастомну логіку Натомість:

obj is None

is перевіряє ідентичність об’єкта і не може бути перевизначений. Оскільки None — це синглтон, така перевірка завжди коректна і передбачувана Висновок: для перевірки на None завжди використовуйте is None — це правильний і безпечний підхід Python

20 339

😁 Python

20 339

Шпаргалка по high-order functions у Python: map() — застосовує функцію до кожного елемента iterable та повертає iterator з результатами, filter() — фільтрує елементи за умовою й залишає тільки ті, для яких функція повертає True, reduce() — послідовно об’єднує всі елементи iterable в одне значення, lambda functions — анонімні функції для коротких виразів і роботи з map/filter/reduce, iterable objects — списки, кортежі та інші колекції для обробки, functools — модуль Python, який містить reduce(), functional programming — підхід до програмування через функції та обробку даних без зміни стану Python