Python 🇺🇦
Canal cerrado
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Python 🇺🇦
El canal Python 🇺🇦 en el segmento lingüístico de Ucraniano es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 19 951 suscriptores, ocupando la posición 6 549 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 3 084 en la región Ucrania.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 951 suscriptores.
Según los últimos datos del 25 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -188, y en las últimas 24 horas de -10, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.24%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.33% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 844 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 064 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 26 octubre, 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.
19 951
Suscriptores
-1024 horas
-467 días
-18830 días
Cargando datos
Canales Similares
![[PYTHON:TODAY]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1e8JKN%2F5465241907756731355%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
octubre '26oct '26
octubre '26
+10
en 0 canales
septiembre '26
+18
en 1 canales
Get PRO
agosto '26
+6
en 3 canales
Get PRO
julio '26
+1
en 2 canales
Get PRO
junio '26
+5
en 2 canales
Get PRO
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 | |
| 26 octubre | 0 | |||
| 25 octubre | 0 | |||
| 24 octubre | 0 | |||
| 23 octubre | +1 | |||
| 22 octubre | 0 | |||
| 21 octubre | 0 | |||
| 20 octubre | 0 | |||
| 19 octubre | +1 | |||
| 18 octubre | 0 | |||
| 17 octubre | 0 | |||
| 16 octubre | 0 | |||
| 15 octubre | 0 | |||
| 14 octubre | 0 | |||
| 13 octubre | 0 | |||
| 12 octubre | 0 | |||
| 11 octubre | 0 | |||
| 10 octubre | 0 | |||
| 09 octubre | 0 | |||
| 08 octubre | +1 | |||
| 07 octubre | +1 | |||
| 06 octubre | +2 | |||
| 05 octubre | +2 | |||
| 04 octubre | 0 | |||
| 03 octubre | 0 | |||
| 02 octubre | 0 | |||
| 01 octubre | +2 |
Publicaciones del Canal
| 2 | Особливості list.sort() і sorted() у Python
Сортування в Python залежить від правил порівняння елементів
Числове сортування рядків — sorted(values, key=int) сортує рядки за числовим значенням, не змінюючи їхній тип
Сортування за кількома критеріями — key=lambda u: (u["age"], u["name"]) дозволяє сортувати спочатку за віком, а потім за ім’ям
Стабільність сортування — елементи з однаковими ключами зберігають початковий взаємний порядок. Це дає змогу послідовно застосовувати кілька критеріїв
sorted() і list.sort() — перша функція повертає новий список, а другий метод змінює наявний і повертає None
Параметр key і стабільність сортування допомагають упорядковувати дані за кількома критеріями без реалізації власних алгоритмів
Python | 974 |
| 3 |  Коли розробник дебажить код на проді | 1 252 |
| 4 | Що відомо про рядки в Python?
Рядки в Python — це незмінний тип даних str, який зберігає Unicode-символи. Вони підтримують індексацію, зрізи, конкатенацію та форматування. Будь-яка зміна створює новий об’єкт, а незмінність дозволяє використовувати рядки як ключі словників
Python | 1 245 |
| 5 |  +1Безкоштовний курс з алгоритмів від Павла Маврина
61 лекція, присвячена не просто написанню коду, а глибокому розумінню алгоритмів і принципів їх роботи
Що дає розуміння алгоритмів:
- Вибір правильної структури даних під конкретну задачу
- Оцінювання складності ще до написання коду
- Уміння знаходити ефективний підхід до розв’язання задач
Що вивчатимете:
- Часову складність і сортування
- Динамічне програмування
- Просунуті дерева: відрізків, Фенвіка, splay-дерева та link-cut-дерева
- Графові алгоритми: обходи, найкоротші шляхи, потоки
- Рядкові алгоритми та суфіксні структури
- Швидке перетворення Фур’є, лінійне програмування та криптографію
Курс допоможе перейти від написання коду методом спроб і помилок до свідомого вибору алгоритмів та оцінювання їхньої ефективності
Python | 1 276 |
| 6 |  Python: іменовані аргументи через kwargs
**kwargs (keyword arguments) дає змогу передавати у функцію довільну кількість іменованих аргументів у форматі ключ-значення
- Усередині функції kwargs стає словником, де ключі — назви аргументів, а значення — передані дані
- Дозволяє приймати додаткові аргументи без попереднього оголошення кожного з них
- Якщо використовуються одночасно `
Python | 1 139 |
| 7 |  Найдоступніший спосіб отримання знань і дофаміну
Python | 1 209 |
| 8 |  ‼️Безкоштовно спробуйте AI-професію за 3 дні!
Перейти в нову сферу складно: багато інформації, незрозуміло з чого почати, важко оцінити свої сили.
🤖AI-напрям зараз один із найперспективніших — і водночас доступний навіть без технічного бекграунду.
Тому ми запрошуємо вас на 3х денний інтенсив "АІ-автоматизація без програмування"
⏺День1: Розберешся, хто такий AI-автоматизатор і за що йому платять. Почнеш створювати власного AI-асистента в n8n.
⏺День2: Завершиш налаштування AI-асистента та протестуєш його в реальних сценаріях.
⏺День3: Навчитесь монетизувати та розвивати отриманні навички
🎁 Бонус за реєстрацію: Гайд "Як інтегрувати АІ у своє життя"
Скоріш реєструйся та безкоштовно спробуй себе у ролі АІ-фахівця
https://i.goit.global/9aCy1 | 1 239 |
| 9 |  Шпаргалка по Python vs Java: Source Code — створення вихідного коду у файлах .py та .java, Compilation — Python компілює код у байткод під час виконання, а Java заздалегідь компілює його у .class, Artifacts — Python створює кеш байткоду .pyc, а Java використовує файли .class, Loading — завантаження модулів і бібліотек, Execution — Python виконує байткод через інтерпретатор PVM, а Java використовує JVM з інтерпретатором і JIT-компіляцією, Runtime — Python працює через середовище виконання CPython, Java — через JVM та стандартні бібліотеки, Performance — Java оптимізує часто виконуваний код за допомогою JIT, Run — обидві мови виконують код, але використовують різні механізми
Python | 1 172 |
| 10 |  Тестування торгових стратегій за допомогою машинного навчання
Інструмент для перевірки торгових стратегій на історичних ринкових даних, перш ніж ризикувати реальними коштами
Можливості:
- Тестування стратегій одночасно на різних фінансових інструментах
- Навчання моделей, що імітують реальні торгові процеси
- Отримання ринкових даних із Yahoo Finance та Alpaca
Такий підхід допомагає оцінити ефективність стратегій на історичних даних, але не гарантує прибутку в реальній торгівлі
Python | 1 286 |
| 11 | Яка функція повертає довжину об'єкта? | 1 385 |
| 12 |  😁
Python | 1 574 |
| 13 |  Шпаргалка з регулярних виразів у Python: спеціальні символи та квантифікатори, пошук і перевірка збігів, розділення рядків, пошук усіх збігів, заміна тексту, екранування символів і робота з модулем re
Python | 1 663 |
| 14 |  🤖 AI вже пише код за розробників. То за що компанії платитимуть інженерам завтра?
Cursor, Claude, Copilot та AI-агенти дедалі краще справляються із завданнями, на які раніше витрачалися години роботи.
Але є нюанс: написати код і спроєктувати надійну AI-систему — зовсім різні рівні інженерії.
Хтось має визначити архітектуру, забезпечити безпеку, перевірити результати моделей і зробити так, щоб усе стабільно працювало в production.
І саме тут проходить межа між виконавцем завдань та AI System Architect.
Для досвідчених IT-фахівців Neoversity створили міжнародну магістерську програму Engineering of Autonomous AI Systems.
Що вивчатимуть:
🟣 AI-агенти та мультиагентні системи
🟣 Advanced RAG і векторні бази даних
🟣 AI Security, перевірка та надійність систем
🟣 MLOps, Cloud та архітектура AI-рішень
У фіналі — власний AI-проєкт від архітектури до MVP із захистом перед експертами.
🎓 Міжнародний диплом магістра, визнаний у 50+ країнах
💻 Онлайн-навчання паралельно з роботою
🚀 Для Middle/Senior розробників, DevOps та ML-інженерів
Поки AI вчиться виконувати завдання, час навчитися проєктувати системи, які керують його роботою.
👉 Переглянути програму та умови вступу: https://cutt.ly/MyRYVHLK | 1 654 |
| 15 | Як знаходити вузькі місця в Python за допомогою cProfile
Оптимізація продуктивності починається з вимірювань. cProfile — вбудований профайлер Python, який допомагає визначити, які функції витрачають найбільше часу
Запускаємо профілювання
import cProfile
def process_data():
result = 0
for i in range(1_000_000):
result += i ** 2
return result
cProfile.run("process_data()")
Аналізуємо результати через pstats
import cProfile
import pstats
with cProfile.Profile() as profiler:
process_data()
stats = pstats.Stats(profiler)
stats.sort_stats("cumulative")
stats.print_stats(10)
Розбираємо основні показники
- ncalls — кількість викликів функції
- tottime — час виконання без урахування вкладених викликів
- cumtime — загальний час із вкладеними викликами
- percall — середній час на виклик
Профілюємо скрипт без зміни коду
python -m cProfile -s cumulative app.py
Щоб зберегти результати у файл
python -m cProfile -o profile.prof app.py
Потім можна повторно аналізувати статистику через pstats, не запускаючи програму знову
Важливо
cProfile додає накладні витрати та не показує споживання пам’яті окремими функціями. Для аналізу використання пам’яті можна застосувати tracemalloc
Використовуйте профілювання, щоб знаходити реальні проблеми продуктивності, а не оптимізувати код навмання
Python | 1 448 |
| 16 |  Python став ще лінивішим
Python | 1 560 |
| 17 |  Вийшов Python 3.15!
Нова версія містить 5643 коміти від тисячі розробників. Серед головних нововведень:
UTF-8 за замовчуванням — простіша робота з текстом.
Швидший JIT-компілятор — приріст продуктивності в середньому на 7–8%.
Lazy imports — модулі завантажуються лише за першої потреби.
frozendict — незмінний словник.
sentinel — допомагає відрізнити пропущений аргумент від переданого None
Розпакування у включеннях — компактніший синтаксис для роботи зі списками та словниками
Tachyon — профайлер для пошуку ділянок коду, які витрачають найбільше часу
Python | 1 979 |
| 18 |  Презентація йде за планом
Python | 2 019 |
| 19 | Як прибрати дублікати зі списку в Python?
Найпростіше використати set, який зберігає лише унікальні значення. Якщо важливо зберегти порядок елементів, можна пройтися по списку вручну та додавати лише ті, яких ще немає
Python | 1 930 |
| 20 |  Python: __slots__ — менше пам’яті й захист від помилок
Якщо створюєте багато об’єктів одного типу, __slots__ допомагає зменшити витрати пам’яті та заборонити випадкове додавання атрибутів
class User:
__slots__ = ("id", "role")
u = User()
u.roel = "admin" # AttributeError
Python не створює __dict__ для таких об’єктів, а набір доступних атрибутів фіксується
Важливо: __slots__ не робить об’єкт незмінним — наявні атрибути можна змінювати, але нові додати не вийде
Особливо корисно, коли програма створює десятки тисяч однотипних об’єктів
Python | 2 059 |
