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 20 873 subscribers, ranking 6 483 in the Technologies & Applications category and 2 945 in the Ukraine region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 20 873 subscribers.
According to the latest data from 10 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -180 over the last 30 days and by -14 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.35%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.50% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 951 views. Within the first day, a publication typically gains 1 148 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 10.
- 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 11 June, 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.
Tkinter — і готуємось до практичної роботи.
Мова: 🇺🇦
Тривалість: 20 хв
#Tkinter // #lessons // Pythonipaddress.
import ipaddress
net = ipaddress.ip_network('74.125.227.0/29')
# IPv4Network('74.125.227.0/29')
for addr in net:
print (addr)
# 74.125.227.0
# 74.125.227.1
# 74.125.227.2
# 74.125.227.3
# ...
Одним з варіантів його використання є генерація списку IP-адрес із діапазону адрес, заданих у форматі CIDR.
#ipaddress // #practice // PythonIst = ['p', 'i', 'p']
s = 'pip'
print(list(s) == str(lst))
👉 Відповідь
#python // #practice // Вакансії ITlogging визначає функції та класи, які реалізують гнучку систему реєстрації подій для додатків та бібліотек.
import logging
logger = logging.getLogger()
handler = logging.StreamHandler()
formatter = logging.Formatter(
'%(asctime)s % (name)-12s %(levelname)-8s %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
logger.debug('this is a %s test', 'debug')
Ключова перевага наявності API-інтерфейсу ведення журналу в тому, що всі модулі Python можуть брати участь у веденні журналу.
Таким чином, журнал вашого додатка може включати твої власні повідомлення, інтегровані з повідомленнями зі сторонніх модулів.
#logging // #practice // PythonPython Assert — це потужний інструмент, який допомагає розробникам гарантувати правильність свого коду.
У цій статті ми заглибимося в концепцію твердження в Python і дослідимо, як її можна ефективно використовувати.
Мова: 🇺🇦
#Assert // #theory // Pythonimport cv2
#read image
img = cv2.imread('input.jpg')
print(img.shape)
#set the ratio of resized image
k = 5
width = int((img.shape[1])/k)
height = int((img.shape[0])/k)
#resize the image
scaled = cv2.resize(img, (width, height), interpolation=cv2.INTER_AREA)
print(scaled.shape)
#show the resized image
cv2.imshow("Output", scaled)
cv2.waitKey (500)
cv2.destroyAllWindows()
#get the resized image output
cv2.imwrite('resized_output_image.jpg', scaled)
Чим менше важать картинки, тим швидше завантажиться сайт. Це порадує користувача і збереже місце на вашому сервері.
#Python // #practice // Архів книгlist = ['p', 'i', 'p']
str = 'pip'
print(list(str) == str(list))
👉 Відповідь
#python // #practice // Вакансії ITimport threading
obj = {}
obj_lock = threading.Lock()
def objify(key, val):
print("Obj has %d values" & len(obj))
with obj_lock:
obj[key] = val
print("Obj now has %d values" % len (obj))
ts = [threading.Thread(target=objify, args=(
str(n), n)) for n in range(4)]
for t in ts:
t.start()
for t in ts:
t.join()
print("Obj final result:")
import pprint; pprint.pprint(obj)
Оскільки всі потоки виконуються в одному процесі, всі потоки мають доступ до одних і тих же даних. Однак одночасний доступ до загальних даних повинен бути захищений блокуванням, щоб уникнути проблем із синхронізацією.
#Python // #practice // Вакансії ITtkinter.
Мова: 🇺🇦
Тривалість: 26 хв
👉 Дивитись урок
#Canvas // #lessons // PythonSUMMER2024 і отримайте 20% знижки на віртуальні сервери!
💻 Відвідайте сайт vpshive.net і розпочніть роботу вже сьогодні!
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
