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 20 872 subscribers, ranking 6 486 in the Technologies & Applications category and 2 944 in the Ukraine region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 20 872 subscribers.
According to the latest data from 11 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -177 over the last 30 days and by -3 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.36%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.48% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 953 views. Within the first day, a publication typically gains 1 143 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 11.
- 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 12 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.
logging в Python, а також розглядає ключові компоненти, які слід інтегрувати в логи.
Матеріал буде корисним тим програмістам, хто бажає оптимізувати вже наявні методи й способи логування, або ж налаштувати їх з нуля.
Мова: 🇺🇦
#logging // #practice // Pythonmath є особливий об'єкт, який називається NaN. Ці об'єкти не є унікальними, і навіть не рівні самі собі, тож можна мати кілька подібних об'єктів, взятих з кількох різних джерел.
>>> import math
>>> math.nan == math.nan
False
>>>
float('nan')
nan
>>> float('nan') is float('nan')
False
>>> d = {}
>>> d[float('nan')] = 1
>>> d[float('nan')] = 2
>>> d
{nan: 1, nan: 2}
Наприклад, можна створити подібний об'єкт, просто передавши рядок 'nan' у float. До речі, це означає, що ви можете використовувати NaN як ключ у словнику (але не радимо).
#nan // #practice // Pythonchain. Вона дозволяє "склеювати" кілька елементів, що ітеруються, в один.
Далі — accumulate. Ця функція трохи схожа на reduce, але замість того щоб давати одне остаточне значення, вона послідовно застосовує функцію, задану другим аргументом (в даному випадку min), до кожного наступного елемента по порядку.
>>> import itertools as it
>>> list(it.accumulate([11, 3, 9, 7, 5], func=min))
[11, 3, 3, 3, 3]
>>> list(it.chain([1, 2, 3], [4, 5], [6]))
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> list(it.combinations([1, 2, 3], 2))
[(1, 2), (1, 3), (2, 3)]
А для того, щоб створювати комбінації з елементів вибраного об'єкта, що ітерується, вам знадобиться функція combinations. Другим аргументом можна задати довжину цієї комбінації.
#practice // Вакансії IT // Python>>> for _ in range(10):
... pass
...
>>> 5 + 7
12
>>> _
12
В Python ім'я змінної може складатися з одного підкреслення: _. Хоча зазвичай такі імена недостатньо описові і не повинні використовуватися, є три випадки, коли вони доречні:
🔴коли потрібно вигадати імена для значень, які вам не потрібні — наприклад, в циклах for
🔴інтерактивний режим використовує _ для зберігання результату останнього виконаного виразу
🔴документація модуля gettext рекомендує псевдонім його функції gettext() для _(), щоб мінімізувати засмічення коду
#practice // Архів книг // Pythonprettytable, який гарно виводить таблиці. Імена стовбців задаються за допомогою атрибута table.field_names, а рядки можна додавати методом table.add_row([]), передаючи список елементів.
from prettytable import PrettyTable
table = PrettyTable()
# задаємо назви полів у заголовках
table.field_names = ["City name", "Area", "Population", "Annual Rainfall"]
# додаємо рядки даних
table.add_row(["Adelaide", 1295, 1158259, 600.5])
table.add_row(["Brisbane", 5905, 1857594, 1146.4])
table.add_row(["Darwin", 112, 120900, 1714.7])
table.add_row(["Hobart", 1357, 205556, 619.5])
table.add_row(["Sydney", 2058, 4336374, 1214.8])
table.add_row(["Melbourne", 1566, 3806092, 646.9])
table.add_row(["Perth", 5386, 1554769, 869.4])
print(table) # простіше простого!
Та навіть якщо ви аж ніяк не фанат командного рядка, іноді буває потрібно зберегти звіт про роботу вашої програми в текстовий файл. Тоді можна зберегти саму таблицю, викликавши метод table.get_string().
#practice // Вакансії IT // 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 з діапазону адрес, заданих у форматі CIDR.
👉 Модуль ipaddress має багато інших цікавих можливостей, прочитати про які можна тут.
#practice // Вакансії IT // Python
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
