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 20 205 suscriptores, ocupando la posición 6 358 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 3 026 en la región Ucrania.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 205 suscriptores.
Según los últimos datos del 15 septiembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -207, y en las últimas 24 horas de -6, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.39%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.34% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 898 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 079 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 11.
- 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 16 septiembre, 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.
20 205
Suscriptores
-624 horas
-537 días
-20730 días
Archivo de publicaciones
20 205
👀 86 відгуків на одну Front-end вакансію. А в Defense Tech — у середньому близько 9.
І це привід придивитися до сфери, якщо ви думаєте, куди рухатися далі.
Поки в класичному IT конкуренція залишається високою, MilTech набирає обертів: з’являються нові команди, продукти та технології — а разом із ними потрібні нові спеціалісти.
І далеко не тільки розробники 👇
→ Project та Product Managers → QA-фахівці → Hardware та Embedded спеціалісти → аналітики та інші tech-фахівціТож MilTech може стати тим самим напрямом, куди варто зайти зараз, а не тоді, коли про нього говоритимуть уже всі. А який напрям у MilTech може підійти саме вам? GoIT створили короткий безкоштовний тест: 3 хвилини — і ви дізнаєтесь свій MilTech-напрям, його потенціал та отримаєте рекомендацію, з чого почати. 👉 Пройти тест: miltech-lp-quiz-ua.goit.global
20 205
Використовуйте
os.scandir() у Python
os.listdir() повертає лише назви файлів, тому для перевірки кожного елемента потрібні додаткові операції:
import os
for name in os.listdir("uploads"):
path = os.path.join("uploads", name)
if os.path.isfile(path):
size = os.path.getsize(path)
print(name, size)os.scandir() одразу повертає об’єкти DirEntry:
import os
with os.scandir("uploads") as entries:
for entry in entries:
if entry.is_file():
print(entry.name)DirEntry можна отримати метадані:
with os.scandir("uploads") as entries:
for entry in entries:
if entry.is_file(follow_symlinks=False):
stat = entry.stat(follow_symlinks=False)
print(entry.name, stat.st_size)scandir() може зменшити кількість звернень до файлової системи, а сам обхід виконується ліниво — записи повертаються ітератором
Python20 205
Duck typing у Python
Duck typing — підхід, за якого тип об’єкта не перевіряють напряму. Важливо лише, чи має він потрібні властивості та методи
Переваги: • не потрібно прив’язуватися до конкретних класів • код стає гнучкішим і менш залежним • простіше розширювати код новими типами • легше реалізовувати поліморфізмPython
20 205
Розбираємося з інференсом
Якщо повністю розібратися з цією статтею, можна зрозуміти інференс краще за 90% людей
І це лише перший матеріал у репозиторії AI Performance Engineering
Страшно уявити, скільки корисних знань заховано в інших матеріалах
Python
20 205
⚡️ Хочеться щось змінити в роботі, але незрозуміло — що саме?
AI здається перспективним. Data — цікавим. У маркетингу купа різних напрямів. IT нікуди не зникло. А ще всюди говорять про AI-контент.
І в результаті можна місяцями читати про нові професії — і так нічого й не обрати.
Тому на честь 12-річчя GoIT влаштовує 5 днів безкоштовних ефірів — і щодня новий напрям 👇
➡️ Data Analytics ➡️ AI Automation ➡️ AI Content ➡️ Digital Marketing ➡️ ITМожна подивитися, як усе працює зсередини, які навички потрібні та який напрям справді може бути вашим. А оскільки це День народження — без подарунків не обійдеться 🎁 На учасників чекають бонуси та розіграші навчальних курсів щодня. 5 днів. 5 напрямів. Можливо, один із них стане вашим наступним кроком. 👉 Приєднатися безкоштовно: GoIT Birthday Week
20 205
+1
Шпаргалка по алгоритмах Machine Learning: Supervised Learning — навчання моделей на розмічених даних, Linear Regression — прогнозування числових значень, Logistic Regression — класифікація даних, Decision Tree — прийняття рішень за деревоподібною структурою, Random Forest — ансамбль дерев рішень, KNN — класифікація за найближчими сусідами, Unsupervised Learning — пошук закономірностей без міток, K-Means — кластеризація даних, Reinforcement Learning — навчання через винагороди та взаємодію із середовищем, Python & R — реалізація й тренування ML-моделей
Python
20 205
Функція
abspath() у Python
abspath() повертає абсолютний шлях до вказаного файлу або каталогу
Якщо шлях відносний — функція перетворює його на абсолютний, використовуючи поточний робочий каталог
Якщо шлях уже абсолютний — повертає його без змін
Функція доступна в модулі os.path
Python
20 205
Написати планувальник завдань на Python за допомогою стандартної бібліотеки хоч і просто, але можливостей там небагато. Як тільки з'являються асинхронні завдання, робота з часовими зонами, повторні спроби при невдачах і подібні випадки, стає важкою
На GitHub я знайшов FastScheduler, це відкритий легкий планувальник завдань для Python. Підтримує асинхронність, часові зони, вирази Cron і навіть має візуальну панель
Завдяки дуже акуратному синтаксису на декораторах завдання можна описати одним рядком. Є різні варіанти розкладу: інтервали, конкретний час, Cron тощо. Асинхронні функції працюють з коробки
Установка через pip в один крок, а для персистентності доступні різні сховища, такі як SQLite і PostgreSQL. Після перезапуску сервісу стан завдань не втрачається
Python
20 205
Метод
count()
count() допомагає швидко порахувати кількість входжень елемента в послідовність
Працює зі списками, кортежами та рядками
items = [1, 2, 2, 3, 2]
print(items.count(2))
# 3text = "hello hello"
print(text.count("hello"))
# 220 205
Шпаргалка по структурах даних у Python: Lists — впорядковані змінювані колекції елементів, Elements — дані різних типів усередині списку, Indexes — доступ до елементів за позицією, Loops — послідовний перебір списку, Methods — операції на кшталт append() і sort(), Tuples — незмінні послідовності, Sets — колекції унікальних елементів, Dictionaries — зберігання даних у форматі ключ–значення, Arrays — структури для роботи з наборами однотипних даних
Python
20 205
🔥 Хочеш професію, яка буде потрібна бізнесу й у 2026 році?
Data Analytics — це не просто таблиці та цифри. Це навичка, яка допомагає знаходити закономірності, приймати рішення та працювати з бізнесом у різних сферах — від маркетингу до фінансів.
На безкоштовному марафоні GoIT покажуть, як виглядає робота дата-аналітика на практиці та з чого почати.
👉 Реєстрація на марафон: https://i.goit.global/haJAf
