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 20 800 subscribers, ranking 6 483 in the Technologies & Applications category and 2 960 in the Ukraine region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 20 800 subscribers.
According to the latest data from 20 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -225 over the last 30 days and by -8 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.66%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.77% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 010 views. Within the first day, a publication typically gains 1 201 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 12.
- 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 21 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.
inspect допомагає розробникам досліджувати вже написані програми.
На разі поговоримо лише про getsource(), який повертає весь вихідний код функції, класу чи модуля у вигляді рядка.
До аргументів достатньо передати необхідний об'єкт. Але важливо відзначити, що вбудовані функції не вдасться проінспектувати.
#practice // Python 🇺🇦isdisjoint() повертає True, якщо жоден із елементів не присутній в обох наборах. Інакше він повертає False. Ви можете використовувати список, кортеж, словник або рядок. У цьому випадку isdisjoint() спочатку перетворює ітерації у набори, а потім перевіряє, чи не перетинаються вони.
#practice // Python 🇺🇦captcha та Pillow, який використовується для створення зображень у captcha.
Все максимально просто, за нас по суті все робить написаний у модулі код. Створюємо об'єкт зображення ImageCaptcha, на який буде нанесений текст. Після чого викликаємо метод write із заданим текстом та ім'ям файлу, в який буде записано зображення.
#practice // Python 🇺🇦print() ми отримуємо все в один рядок та у нерозбірливому вигляді.
Але у стандартній бібліотеці є модуль pprint, котрий допоможе вивести подібну справу у гарному форматі – достатньо в коді замінити print() на pprint.pprint().
З цікавих аргументів є depth, що відповідає за глибину вкладеності при виведенні, а також width, який відповідає за ширину виведення в консолі.
#practice // Python 🇺🇦swapcase() перетворює всі символи верхнього регістру на символи нижнього регістру, а всі символи нижнього регістру — в символи верхнього регістру.
Якщо ти хочеш перетворити рядок лише на нижній регістр, використовуй функцію lower(). Аналогічно, якщо ти хочеш перетворити рядок лише у верхній регістр, використовуй upper().
#practice // Python 🇺🇦cycle() з itertools приймає на вхід об'єкт, що ітерується, і створює нескінченний ітератор, що циклічно повертає елементи даного об'єкта.
Фішка полягає в тому, що коли елементи послідовності закінчуються, ітерація починається знову з першого елемента.
Але якщо ви проходите циклом по такому ітератору, то важливо передбачити вихід з циклу, інакше він стане нескінченним (як у нас в першому випадку на картинці).
Ми також можемо скористатися islice(), який поверне ітератор по підмножині переданого об'єкта.
#practice // Python 🇺🇦difflib, який має метод get_close_matches.
Цей метод шукає "найкращі" можливі збіги. Перший аргумент задає рядок, другий - список, в якому виконується пошук.
Також у метод можна передати необов'язковий аргумент n, який задає максимальну кількість збігів, що повертаються.
#practice // Python 🇺🇦args і kwargs — загальноприйняті імена змінних, а розбирати ми будемо зірочки перед ними.
У прикладі функція приймає обов'язковий аргумент value, а інших аргументів вона ніби то не чекає. У такому разі *args пакує всі не іменовані аргументи в кортеж, а **kwargs – усі іменовані у словник.
Конструкція з *args, **kwargs виходить досить корисною, якщо ми не знаємо, хто і в яких цілях буде використовувати нашу функцію. Тобто, ми можемо запхати в аргументи практично будь-що.
#practice // Python 🇺🇦getsizeof(object[, default]) із модуля sys. Так як у python все по суті є об'єктами, то і обчислити розмір пам'яті ми можемо у будь-якого об'єкта.
І хоча всі built-in (вбудовані) об'єкти і повернуть правильний розмір, в загальному випадку це не повинно бути правильно для будь-яких об'єктів користувача.
Аргумент default дозволяє визначити значення, яке буде повернено, якщо тип об'єкта не надає засоби для вилучення розміру та викличе TypeError.
Функція getsizeof викликає метод __sizeof__ об'єкта та додає додаткові службові дані збирача сміття.
#practice // Python 🇺🇦sort() для сортування результату в порядку зростання або зменшення. Метод sort() приймає один параметр для «імені поля» та один параметр для «напрямку» (напрямок за зростанням за замовчуванням). Якщо ти хочеш відсортувати в порядку зменшення, використовуй -1 як другий параметр.
#practice // Python 🇺🇦Decimal, але і його може не вистачити в деяких випадках.
У такому разі, для ідеальних обчислень краще використовувати клас Fraction, бо він працює з числами у вигляді раціональних дробів.
#practice // Python 🇺🇦dict для зберігання атрибутів екземпляра об'єкта. Це корисно, коли в тебе є довільна кількість атрибутів. У невеликих класах це вже проблема – dict витрачає багато оперативної пам'яті. Python не може просто так виділити статичний обсяг пам'яті для зберігання всіх атрибутів. Для цього потрібно використати slots. Ти відразу вказуєш на всі очікувані атрибути. Таким чином, можна знизити використання оперативної пам'яті майже на 40-50 відсотків.
👀 Відео, котре допоможе розібратися із slots.
#practice // Python 🇺🇦
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
