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 20 086 suscriptores, ocupando la posición 6 386 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 3 049 en la región Ucrania.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 086 suscriptores.
Según los últimos datos del 05 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -192, 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 8.86%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.21% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 779 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 046 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 06 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.
20 086
Suscriptores
-424 horas
-457 días
-19230 días
Archivo de publicaciones
20 086
Працюємо зі змінними середовища в Python
Змінні середовища використовують для зберігання ключів, токенів, конфігурації та інших чутливих даних. Це важлива практика як під час розробки, так і в продакшені
Отримати значення можна через
os.getenv():
import os
api_key = os.getenv("API_KEY")api_key = os.getenv("API_KEY", "default_key")def require_env(name):
value = os.getenv(name)
if not value:
raise RuntimeError(f"{name} is required")
return value
db_url = require_env("DATABASE_URL")
20 086
Ловіть добірку ресурсів для AsyncIO
Велика колекція ресурсів та інструментів для асинхронного програмування в Python
У репозиторії зібрані фреймворки, бібліотеки, утиліти, приклади, гайди, патерни, інструменти для тестування та інтеграції
Корисно, якщо працюєте з мережевими сервісами або хочете краще розібратися з асинхронністю в Python
Python
20 086
Анімації для математики та науки
Manim — Python-бібліотека для створення анімованих візуалізацій і математичних демонстрацій
За її допомогою можна наочно показувати алгоритми, математичні перетворення, фізичні явища та різні процеси
На виході — готове відео з анімацією, яку ви описуєте кодом
Python20 086
Який метод рядків в Python повертає версію рядка, де всі символи переведені у верхній регістр?
20 086
🤖 AI вже давно не просто чат-бот. Сьогодні від AI-інженера очікують уміння перетворити модель на повноцінну production-систему. Але як побудувати надійний AI pipeline?
Навчіться працювати з RAG та агентами, контролювати якість, latency і cost, захищати систему та масштабувати її, — на курсі «AI Engineering» від robot_dreams.
Протягом 18 занять ви:
🤖 інтегруватимете LLM через API та self-hosted рішення й працюватимете з prompt engineering
🤖 будуватимете RAG-системи — від ingestion та embeddings до retrieval і reranking
🤖 створюватимете AI-агентів, працюватимете з tool calling, Agentic RAG та MCP
🤖 проєктуватимете production-архітектуру з API, caching, guardrails та observability
За час курсу створите повноцінний AI-продукт — від інтеграції моделі до production-архітектури — і додасте готовий проєкт у портфоліо.
Лектор: Андрій Білоус — AI Solution Architect у ZONE3000, має понад 12 років досвіду в IT та 5+ років у Fullstack та AI-розробці.
Деталі, програма та реєстрація ⬅️
20 086
Шпаргалка по Python Basics: Python Basics — базові концепції Python, що включають запуск Python IDLE, створення нових файлів, виведення даних через print(), створення функцій за допомогою def, Data Types — основні типи даних: Integer, String, Boolean, List та Tuple, Conversion Functions — функції int() і str() для перетворення значень, Arithmetic Operators — арифметичні оператори +, -, *, /, % та **, Comparators — оператори порівняння <, <=, >, >=, == та !=, Boolean Operators — логічні оператори is, not, and та or, List Operations — робота зі списками за допомогою append(), insert(), sort() і pop(), String / List / Tuple Operations — визначення довжини через len(), доступ до елементів через індекси, зрізи (slicing) та об'єднання через +, Statements — керування виконанням програми за допомогою if / elif / else, циклу while та циклу for, а range() використовується для створення послідовності чисел у циклах
Python
20 086
Ловіть платформу для керування проєктами
TaskView об’єднує керування завданнями, налаштовувані робочі процеси та інтеграції для розробників в одній платформі, яку можна розгорнути на власній інфраструктурі
Команди можуть автоматизувати процеси, відстежувати залежності між завданнями та зберігати повний контроль над своєю інфраструктурою
Python
20 086
pickletools.dis() — аналізуємо pickle
pickle зберігає не просто об’єкт, а послідовність інструкцій для його відновлення
За допомогою pickletools.dis() можна подивитися, що саме містить серіалізований потік:
import pickletools
pickletools.dis(payload)pickletools.optimize(), який прибирає деякі непотрібні операції
pickle.loads() не можна використовувати для недовірених даних — десеріалізація може виконувати небезпечні операції
Python
20 086
⚡️ AI — це вже не про майбутнє, а про навички, які потрібні зараз.
Якщо давно хотіли розібратися, але не знали з чого почати — це гарна можливість.
https://i.goit.global/UaLBa
