es
Feedback
Python 🇺🇦

Python 🇺🇦

Canal cerrado

▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

Mostrar más

📈 Análisis del canal de Telegram Python 🇺🇦

El canal Python 🇺🇦 en el segmento lingüístico de Ucraniano es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 20 932 suscriptores, ocupando la posición 6 469 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 2 949 en la región Ucrania.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 932 suscriptores.

Según los últimos datos del 03 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -161, y en las últimas 24 horas de -4, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.62%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.50% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 015 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 151 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 9.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 04 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.

20 932
Suscriptores
-424 horas
-507 días
-16130 días
Atraer Suscriptores
junio '26
junio '26
+2
en 0 canales
mayo '26
+38
en 6 canales
Get PRO
abril '26
+9
en 1 canales
Get PRO
marzo '26
+23
en 2 canales
Get PRO
febrero '26
+37
en 2 canales
Get PRO
enero '26
+54
en 0 canales
Get PRO
diciembre '25
+39
en 2 canales
Get PRO
noviembre '25
+51
en 1 canales
Get PRO
octubre '25
+40
en 5 canales
Get PRO
septiembre '25
+10
en 2 canales
Get PRO
agosto '25
+14
en 2 canales
Get PRO
julio '25
+21
en 4 canales
Get PRO
junio '25
+14
en 1 canales
Get PRO
mayo '25
+384
en 11 canales
Get PRO
abril '25
+190
en 2 canales
Get PRO
marzo '25
+84
en 1 canales
Get PRO
febrero '25
+37
en 1 canales
Get PRO
enero '25
+30
en 2 canales
Get PRO
diciembre '24
+26
en 1 canales
Get PRO
noviembre '24
+23
en 2 canales
Get PRO
octubre '24
+18
en 1 canales
Get PRO
septiembre '24
+54
en 2 canales
Get PRO
agosto '24
+77
en 0 canales
Get PRO
julio '24
+66
en 0 canales
Get PRO
junio '24
+65
en 0 canales
Get PRO
mayo '24
+82
en 0 canales
Get PRO
abril '24
+89
en 1 canales
Get PRO
marzo '24
+104
en 1 canales
Get PRO
febrero '24
+112
en 0 canales
Get PRO
enero '24
+114
en 0 canales
Get PRO
diciembre '23
+96
en 0 canales
Get PRO
noviembre '23
+101
en 0 canales
Get PRO
octubre '23
+159
en 1 canales
Get PRO
septiembre '23
+64
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+59
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+84
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+6 182
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+634
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+809
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+114
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+2 299
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+2 649
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+47
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+5 102
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+8 205
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+154
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+4 833
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+13 439
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+3 182
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+67
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+16 366
en 0 canales
Fecha
Crecimiento de Suscriptores
Menciones
Canales
04 junio0
03 junio0
02 junio+2
01 junio0
Publicaciones del Canal
😕libdebug — бібліотека Python для створення власного відладчика! Це інструмент для програмного аналізу та відладки бінарних файлів на Python, набагато гнучкіший, ніж класичний GDB. Не просто бібліотека, а основа для написання власних інструментів відладки, аналізу та реверс-інжинірингу. Залишаю посилання: GitHub 📱 Python'er

2
Як у Python викликати базовий метод перевизначеного методу в класі-нащадку?
1 069
3
pip install python Python
pip install python Python
1 413
4
Шпаргалка по обчисленню похідних у Python: SymPy — бібліотека для символьної математики, Symbol() — створення математичної зм
Шпаргалка по обчисленню похідних у Python: SymPy — бібліотека для символьної математики, Symbol() — створення математичної змінної, Derivative() — побудова виразу похідної для функції, diff() — швидке обчислення похідної функції, evaluate=True — автоматичне обчислення результату похідної, polynomial functions — робота з поліномами та математичними виразами, lambdify() — перетворення символьного виразу у звичайну Python-функцію, function evaluation — обчислення значення функції та її похідної в конкретній точці, symbolic mathematics — математичні обчислення через символьний аналіз у Python Python
1 456
5
Ловіть Python-бібліотеку для adversarial-тестування ML-моделей Foolbox дозволяє проводити суперницькі атаки на моделі машинно
Ловіть Python-бібліотеку для adversarial-тестування ML-моделей Foolbox дозволяє проводити суперницькі атаки на моделі машинного навчання, наприклад, на глибокі нейронні мережі Мета — оцінити стійкість моделей до атак та переконатися, що вони можуть протистояти реальним загрозам Python
1 426
6
Як вивчити Python для початківців швидко та без нудної теорії У відео дуже просто пояснюється база Python для новачків: змінн
Як вивчити Python для початківців швидко та без нудної теорії У відео дуже просто пояснюється база Python для новачків: змінні, цикли, функції та практика на реальних прикладах Python
1 479
7
Порада для Python, UV і Docker Іноді залежності краще встановлювати окремо від коду — це помітно пришвидшує збірку Docker-обр
Порада для Python, UV і Docker Іноді залежності краще встановлювати окремо від коду — це помітно пришвидшує збірку Docker-образів Ідея проста: спочатку ставимо залежності, потім додаємо проєкт Навіщо це: • Docker кешує шари і не перебудовує їх без потреби • якщо змінюється лише код — залежності беруться з кешу • якщо змінюються залежності — перебудовується тільки відповідний шар • без цього будь-яка дрібна зміна запускає повну перевстановку Приклад: RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \ --mount=type=bind,source=uv.lock,target=uv.lock \ --mount=type=bind,source=pyproject.toml,target=pyproject.toml \ uv sync --locked --no-install-project COPY . /appRUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \ uv sync --locked Python
1 558
8
Що я наробив.. Python
Що я наробив.. Python
1 719
9
Що виведе код?
1 767
10
Python
Python
1 656
11
Звичайні for-цикли універсальні, але не завжди оптимальні: вони додають зайві витрати інтерпретатора, що особливо відчутно на
Звичайні for-цикли універсальні, але не завжди оптимальні: вони додають зайві витрати інтерпретатора, що особливо відчутно на великих даних У таких випадках краще використовувати стандартні інструменти Python, наприклад itertools Наприклад, щоб отримати всі унікальні пари зі списку, не потрібні вкладені цикли — достатньо combinations(): from itertools import combinations def get_unique_pairs(items): return list(combinations(items, 2)) print(get_unique_pairs(['A', 'B', 'C', 'D'])) # Output: # [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D')] Висновок: замість ручних циклів краще використовувати готові інструменти зі стандартної бібліотеки — це чистіше і ефективніше Python
1 742
12
Чому в Python краще перевіряти None через is У Python не варто писати obj == None, навіть якщо інколи це працює так само Прич
Чому в Python краще перевіряти None через is У Python не варто писати obj == None, навіть якщо інколи це працює так само Причина в тому, що == викликає метод порівняння eq, який може бути перевизначений у класі — і тоді поведінка стає непередбачуваною Наприклад: class Weird: def eq(self, other): return True # завжди каже, що "рівний" obj = Weird() print(obj == None) # True print(obj is None) # False Тут obj == None дає хибний результат через кастомну логіку Натомість: obj is None is перевіряє ідентичність об’єкта і не може бути перевизначений. Оскільки None — це синглтон, така перевірка завжди коректна і передбачувана Висновок: для перевірки на None завжди використовуйте is None — це правильний і безпечний підхід Python
1 571
13
😁 Python
😁 Python
1 750
14
Шпаргалка по обчисленню похідних у Python: SymPy — бібліотека для символьної математики, Symbol() — створення математичної зм
Шпаргалка по обчисленню похідних у Python: SymPy — бібліотека для символьної математики, Symbol() — створення математичної змінної, Derivative() — побудова виразу похідної для функції, diff() — швидке обчислення похідної функції, evaluate=True — автоматичне обчислення результату похідної, polynomial functions — робота з поліномами та математичними виразами, lambdify() — перетворення символьного виразу у звичайну Python-функцію, function evaluation — обчислення значення функції та її похідної в конкретній точці, symbolic mathematics — математичні обчислення через символьний аналіз у Python Python
1
15
Шпаргалка по high-order functions у Python: map() — застосовує функцію до кожного елемента iterable та повертає iterator з ре
Шпаргалка по high-order functions у Python: map() — застосовує функцію до кожного елемента iterable та повертає iterator з результатами, filter() — фільтрує елементи за умовою й залишає тільки ті, для яких функція повертає True, reduce() — послідовно об’єднує всі елементи iterable в одне значення, lambda functions — анонімні функції для коротких виразів і роботи з map/filter/reduce, iterable objects — списки, кортежі та інші колекції для обробки, functools — модуль Python, який містить reduce(), functional programming — підхід до програмування через функції та обробку даних без зміни стану Python
1 853
16
Автономні AI-дослідження на Apple Silicon Порт проєкту Karpathy’s autoresearch для Apple Silicon на базі MLX, який реалізує а
Автономні AI-дослідження на Apple Silicon Порт проєкту Karpathy’s autoresearch для Apple Silicon на базі MLX, який реалізує автономні дослідницькі цикли з керуванням через program.md Що цікавого: • нативна підтримка Apple Silicon без PyTorch/CUDA • фіксований бюджет навчання (~5 хвилин) • логування результатів у results.tsv • проста структура для автономних експериментів • оптимізація моделей для ефективнішої роботи Python
1 790
17
Навіщо в Python використовують enumerate()? enumerate() дозволяє одночасно отримувати і значення елемента, і його індекс під час перебору списку. Це зручніше та читабельніше, ніж вручну працювати з лічильником Python
1 856
18
Той момент, коли Windows хоче офіційну ліцензію
Той момент, коли Windows хоче офіційну ліцензію </Codu>
2 017
19
Шпаргалка по основах Python та built-in методах: sys variables — системні змінні та аргументи командного рядка, os variables
Шпаргалка по основах Python та built-in методах: sys variables — системні змінні та аргументи командного рядка, os variables — робота з операційною системою та шляхами до файлів, string methods — методи для обробки рядків (split, replace, join, strip), list methods — робота зі списками та їх зміна, file methods — читання, запис і керування файлами, datetime/time methods — робота з датою, часом і timestamp, class special methods — магічні методи Python (init, str, repr), indexes & slices — індексація та slicing для роботи з послідовностями, date formatting — форматування дати й часу через strftime та strptime, sys.argv — отримання аргументів запуску скрипта через командний рядок Python
2 036
20
termaid — Python CLI-інструмент, який дозволяє рендерити Mermaid-діаграми прямо в терміналі у вигляді Unicode-графіки Тепер п
termaid — Python CLI-інструмент, який дозволяє рендерити Mermaid-діаграми прямо в терміналі у вигляді Unicode-графіки Тепер працюючи через SSH, TUI або CLI-пайплайни, не потрібно відкривати браузер, щоб подивитися діаграму. Підтримуються основні типи: flowchart, sequence, class, ER, state, treemap і pie. Повністю на Python і без додаткових залежностей Python
1 981