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 20 864 subscribers, ranking 6 480 in the Technologies & Applications category and 2 947 in the Ukraine region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 20 864 subscribers.
According to the latest data from 12 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 -7 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.57%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.40% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 996 views. Within the first day, a publication typically gains 1 127 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 13 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.
heapq, який, як можна зрозуміти за назвою, реалізує структуру даних купи.Особливості та користь цієї структури даних поки що розбирати не будемо, але подивимося на два цікаві методи.
import random
import heapq
x = [random.randint(0, 100) for _ in range(100)]
heapq.nsmallest (5, x)
# [0, 1, 3, 5, 5]
heapq.nlargest(5, x)
# [99, 99, 96, 96, 92]
За допомогою методів nsmallest і nlargest, що є в цьому модулі, можна отримати найменші та найбільші елементи у списку. Першим аргументом передається те, скільки елементів потрібно взяти, а другим — список.
#practice // Архів книг // Pythoninput та print), а також поняття змінної.
Мова: 🇺🇦
Автор: Дист Освіта
#lessons // Архів книг // Pythonstr.replace(), який дозволяє замінювати частини рядків.
>>> string = 'Hello, world!'
>>> string.replace('Hello', 'Goodbye')
'Goodbye, world!'
>>>
>>> another_string = 'Run Run Run!'
>>> another_string.replace('Run', 'Stop', 2)
'Stop Stop Run!'
Першим аргументом передається підрядок, який буде змінюватися у вихідному рядку. Другим аргументом буде те, на що замінюватиметься цей підрядок.
Також є третій, опціональний аргумент, який відповідає за те, скільки разів ви хочете замінити старий підрядок на новий. За замовчуванням всі входження замінюються.
#practice // Вакансії IT // Pythonmap():
>>> list(map(lambda x: x + 1, [1, 2, 3, 4]))
[2, 3, 4, 5]
🔴використовуючи генераторний вираз:
>>> [x + 1 for x in [1, 2, 3, 4]] [2, 3, 4, 5]Якщо потрібна множина, то ставимо фігурні дужки.
>>> {x for x in 'BANANA'}
{'N', 'B', 'A'}
Для отримання словника також використовуємо фігурні дужки, але генеруємо парами {key:value}. Приклад: ключ — рядок, значення — рядок задом наперед.
>>> {key: key[::-1] for key in ['The', 'Python', 'Universe']}
{'The': 'ehT', 'Python': 'nohtyP', 'Universe': 'esrevinU'}
Нарешті створюємо генератор. Генератор обчислює та видає значення ліниво (по одному).
>>> g = (x ** 2 for x in [1, 2, 3, 4])
>>> next(g)
1
>>> print(*g)
4 9 16
Якщо функція приймає 1 аргумент, то передаючи до неї генератор можна опустити зайві круглі дужки.
>>> sum(x ** 2 for x in [1, 2, 3, 4]) 30#theory // Вакансії IT // Python
pickle реалізує двійкові протоколи для серіалізації та десеріалізації об'єктів. Ви можете зберегти будь-який об'єкт, якщо можна перевести кожен його атрибут у двійковий вигляд.
import pickle
greetings = {'ukrainian': 'привіт', 'english': 'hello'}
# зберігаємо дані
with open('data.p', 'w') as file:
pickle.dump(greetings, file)
# читаємо дані
with open('data.p', 'rb') as file:
data = pickle.load(file)
print(data)
# Output: {'ukrainian': 'привіт', 'english': 'hello'}
Але класи, функції та методи зберегти не вдасться. Тут також важливо розуміти, що при збереженні об'єкта зберігається рядок, що вказує, до якого класу цей об'єкт відноситься.
Однак будьте обережними: pickle не захищений від помилкових або шкідливих даних. Ніколи не виймайте дані, отримані з ненадійних джерел, що не пройшли автентифікацію.
#practice // Архів книг // Python__lt__, __le__, __eq__, __ne__, __gt__, __ge__.
from functools import total_ordering
@total_ordering
class Number:
def __init__(self, value):
self.value = value
def __lt__(self, other):
return self.value < other.value
def __eq__(self, other):
return self.value == other.value
print(Number(20) > Number(3))
print(Number(1) < Number(5))
print(Number(15) >= Number(15))
print(Number(10) < Number(2))
Для спрощення можна використовувати декоратор total_ordering із пакету functools. У такому разі достатньо реалізувати в класі тільки __lt__ і __eq__ — це той мінімум, який потрібний декоратору для конструювання інших методів.
#practice // Архів книг // Python
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
