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 20 874 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 20 874 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.
class Foo:
obj=None
def obj(self):
return 'py'
ob = Foo()
print(type(ob.obj), type(ob.obj()))
👉 Відповідь
#Python // #practice // Архів книгНа першому уроці автор вводить в курс діла щодо організації робочого середовища.Мова: 🇺🇦 Тривалість: 12 хв #Python // #lessons // Архів книг
import asyncio
async def hello():
await asyncio.sleep(1)
print ("Hello")
async def world():
await asyncio.sleep(2)
print ("World")
async def main():
await asyncio.gather(hello(), world())
if __name__ = '__main__':
asyncio.run(main())
#Python // #theory // Вакансії ITsuper() повертає тимчасовий об'єкт, який дозволяє посилатися на батьківський клас за ключовим словом super, роблячи успадкування класів більш керованим.
class Parent:
def __init__(self, txt):
self.message = txt
def printmessage(self):
print(self.message)
class Child(Parent):
def __init__(self, txt):
super().__init__(txt)
x = Child("Hello, and welcome!")
x.printmessage()
Інакше кажучи, super() дозволяє створювати класи, які легко розширюють функціональність раніше створених класів без повторної реалізації їхньої функціональності.
#super // #practice // Pythonpygame — її перевірка.
Мова: 🇺🇦
Тривалість: 7 хв
#Python // #lessons // Архів книгwxPython: основний об'єкт вікна та об'єкт програми:
import wx
class TestFrame(wx.Frame):
def __init__(self, parent, title):
wx.Frame.__init__(self, parent, id=-1, title=title)
text = wx.StaticText(self, label=title)
app = wx.App()
frame = TestFrame(None, "Hello, world!")
frame.Show()
app.MainLoop()
Керування передається функцією MainLoop() обробнику подій, який відповідає за інтерактивну частину програми.
#wxPython // #theory // Pythonvars() повертає атрибут об'єкта dict — це словник, що містить атрибути об'єкта, які змінюються.
class Person:
name = "John"
age = 36
country = "norway"
x = vars(Person)
print(x)
# {'age': 36, '__module__': '__main__', '__doc__': None, 'name': 'John', 'country': 'norway'}
Виклик функції vars() без параметрів поверне словник, який містить локальну таблицю символів.
#vars // #practice // Pythonclass Functor(object):
def __init__(self, n=10):
self.n = n
def __call__(self, x):
x_first = x[0]
if type(x_first) is int:
return self. __MergeSort(x)
if type(x_first) is float:
return self. __HeapSort(x)
else:
return self. __QuickSort(x)
❗️Особливо важливим є те, що функтори можуть виступати в ролі декораторів, доповнюючи функціональність функцій і класів.
#Python // #theory // Вакансії ITwhere().
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 4, 4])
x = np. where(arr == 4)
print(x)
# (array([3, 5, 6],)
У цьому прикладі повернеться кортеж: (array([3, 5, 6],). Це означає, що значення 4 є в індексах 3, 5 і 6.
#Python // #practice // Вакансії ITЦей курс підійде як для новачків так і більш продвинутих прогерів. Також в кінці курсу вас чекає Бонус: Реальний проєкт на JS.Дізнатись про курс детальніше: https://t.me/+_Io7PhiW1m8zMjhl
WHERE.
import mysql.connector
mydb = mysql.connector.connect(
host="localhost"
user="yourusername",
password="yourpassword",
database="mydatabase"
)
mycursor = mydb.cursor()
sql =
"SELECT * FROM customers WHERE address ='Park Lane 38'"
mycursor.execute(sql)
myresult = mycursor.fetchall()
for x in myresult:
print(x)
Також можна вибрати записи, які починаються, включають або закінчуються цією літерою чи фразою. Для цього слід використати %.
#MySQL // #practice // Pythonimport matplotlib.pyplot as plt
import numpy
from sklearn import metrics
actual = numpy.random.binomial(1,.9,size = 1000)
predicted = numpy.random.binomial(1,.9,size = 1000)
confusion_matrix = metrics.confusion_matrix(actual, predicted)
cm_display = metrics.ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix = confusion_matrix, display_labels = [False, True])
cm_display.plot()
plt.show()
У цьому прикладі ми генеруємо числа для фактичних і прогнозованих значень. Потім імпортуємо metrics зі sklearn, щоб використовувати функцію побудови матриці помилок.
#Python // #theory // Вакансії IT
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
