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 20 337 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 20 337 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.
20 337
Subscribers
-724 hours
-517 days
-19330 days
Posts Archive
20 337
Шпаргалка по роботі з даними в Python (Data Science): імпорт бібліотек NumPy та pandas — базові інструменти для обробки даних, текстові файли — читання/запис простого тексту та робота через context manager, табличні файли CSV/flat files — завантаження та обробка структурованих даних у DataFrame, Excel файли — робота з листами та таблицями, SAS/Stata файли — імпорт статистичних форматів, HDF5 та Pickle — збереження та завантаження складних структур даних, MATLAB файли — читання .mat через SciPy, реляційні бази даних (SQL) — підключення, запити та перетворення результатів у DataFrame, словники Python — доступ до ключів, значень і вкладених структур, дослідження даних (NumPy arrays та pandas DataFrames) — перегляд типів, розмірів і базової статистики, навігація файловою системою — magic-команди та модуль os для роботи з файлами й директоріями
Python
20 337
Якщо працюєш з Python, запам’ятай просте правило: не змінюй список у процесі обходу. Це може дати неочікувані результати, бо ітератор не відстежує зміни структури
Ось приклад, який виглядає логічно, але працює неправильно:
items = [1, 2, 2, 3, 4]
for item in items:
if item == 2:
items.remove(item)
print(items)
# Вивід: [1, 2, 3, 4]for item in items[:]:
if item == 2:
items.remove(item)
print(items)
# Вивід: [1, 3, 4]list comprehension:
items = [x for x in items if x != 2]Висновок: не змінюй колекцію під час ітерації. Це може призвести до пропущених елементів, дублювання або навіть помилок під час виконання Python
20 337
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
помилки можуть мати серйозні наслідки))
Python'er
20 337
🤔 Ви вже можете писати код з AI, але чи використовуєте можливості штучного інтелекту сповна?
Дізнайтеся як зробити AI частиною інженерного workflow: IDE, CI/CD, генерація коду, його перевіркa та інтеграція в продукт, — на курсі «Програмування з AI-асистентами» від robot_dreams.
Після 16 занять ви навчитеся:
🦾 писати й правильно перевіряти код з AI
🦾 вбудовувати АІ у Git, PR і CI/CD
🦾 автоматизовувати тести, документацію й рутинні задачі
🦾 швидко працювати з legacy і складними задачами
У фіналі — зберете власний AI Dev Toolkit: систему промптів, підходів і цілісного workflow.
Лектор: Валентин Дружинін — Technical Lead в AgileEngine (backend, data platforms, AI systems), будує AI-системи як частину продукту — масштабовані, стабільні та готові до реального використання.
Деталі, програма та реєстрація ⬅️
20 337
AI для роботи з даними та аналітики
Hex — платформа, яка допомагає аналізувати дані через SQL і Python, автоматизуючи більшість рутинних задач
Що вміє: • генерує SQL-запити та Python-код • будує графіки й дашборди • пояснює результати та відповідає на питання простою мовою • дозволяє швидко зібрати звіт або data-додатокPython
20 337
Python 3.15 beta 1 вийшла в реліз
Це означає, що набір основних фіч уже зафіксований — далі залишаються бета-тести, виправлення помилок і фінальна стабілізація перед релізом
Що нового в 3.15: • ліниві імпорти через ключове слово lazy • вбудовані frozendict і sentinel • швидший JIT на x86-64 Linux • розпакування прямо всередині comprehensions • новий статистичний profiler з низьким оверхедом • frame pointers увімкнені за замовчуваннямPython 3.15.0b1 вийшов 7 травня 2026 року — це перша з чотирьох бета-версій і точка feature freeze. Фінальний реліз очікується 1 жовтня 2026 року Python
20 337
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
20 337
Шпаргалка по Python Regular Expressions (Regex): ^ — початок рядка, $ — кінець рядка, . — будь-який символ, \d — цифра, \w — буква або цифра, \s — пробільний символ, * — 0 або більше повторень, + — 1 або більше повторень, ? — необов’язковий елемент, {n} — точна кількість повторень, {m,n} — діапазон повторень, [abc] — один символ із набору, [^abc] — будь-який символ крім указаних, () — групування виразів, | — логічне “або”, re.findall() — пошук усіх збігів, re.search() — пошук першого збігу, re.split() — розділення рядка за шаблоном, re.sub() — заміна тексту за шаблоном, lookahead/lookbehind — перевірка контексту без включення в результат, flags — додаткові режими пошуку (IGNORECASE, MULTILINE, DOTALL)
Python
20 337
Ловіть інструмент, який знімає LLM цензуру в один клік
Obliteratus аналізує внутрішні ваги моделі та визначає компоненти, які впливають на відмови у відповідях. Далі він дозволяє експериментально модифікувати ці частини через проєкційні методи
Python
20 337
Шпаргалка по Python: While Loop — цикл з перевіркою умови, For Loop — перебір елементів послідовності, Loop Control — break і continue для керування циклами, Input/Print — введення та виведення даних, Functions — створення функцій через def, Range — генерація числових послідовностей, Lists — операції зі списками (append, sort, remove), Dictionaries — робота зі словниками (keys, values, items), Sets — множини та операції над ними, Strings — методи для рядків (split, join, replace), Files — читання й запис файлів, Formatting — форматування тексту через format() та f-рядки
Python
