¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
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
Archivo de publicaciones
20 932
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Трохи бази Python. День 5. Сортування списку за зменшенням
Метод sort() сортує список за зростанням (за замовчуванням).
Щоб sort() працював, елементи списку повинні бути одного типу. Не можна сортувати список із змішаними типами даних, наприклад, числами та рядками.
У методу sort() є параметр reverse; щоб відсортувати список за зменшенням, встановіть reverse=True.
list1 = [2, 5, 6, 8, 1, 8, 9, 11]
list1.sort(reverse=True)
print(list1)
# [11, 9, 8, 8, 6, 5, 2, 1]
Пам'ятайте: sort() — це строго метод списку (list). Його не можна використовувати для сортування set, tuple, string або dictionary.
Метод sort() не повертає новий список; він сортує існуючий список на місці (in place).
Якщо ви спробуєте створити новий об'єкт за допомогою sort(), він поверне None. Приклад нижче:
list1 = [2, 5, 6, 8, 1, 8, 9, 11]
list2 = list1.sort(reverse=True)
print(list2)
# None
У методу sort() є необов'язковий параметр key, який дозволяє налаштувати поведінку сортування.
Цей параметр використовується для передачі функції, яка задає критерій сортування елементів списку.
У прикладі нижче у нас є список кортежів, і ми хочемо відсортувати його за віком студента. Використовуючи параметр key разом з lambda-функцією, можна реалізувати таке кастомне сортування. Див. нижче:
students = [
("Alice", 22),
("Bob", 20),
("Charlie", 24)
]
# Сортуємо студентів за віком, використовуючи lambda-функцію як key
students.sort(key=lambda students: students[1])
print(students)
# [('Bob', 20), ('Alice', 22), ('Charlie', 24)]
Python'er
20 932
Надійна система резервного копіювання з дедуплікацією
BorgBackup — це open-source рішення, написане на Python і C, яке допомагає ефективно та безпечно створювати резервні копії, особливо коли мало місця на диску або повільне з’єднання
Воно підтримує стиснення, шифрування, монтування бекапів як файлової системи та працює на Linux, macOS, BSD і Windows
Python
20 932
Шпаргалка по основах Python: базовий синтаксис та правила мови, scalar types — основні типи даних (int, float, bool, str, NoneType), datetime — робота з датою та часом, data structures — структури даних Python (list, tuple, dict, set), list — змінювані списки для зберігання колекцій даних, tuple — незмінні послідовності значень, dict (hash map) — зберігання даних у форматі ключ-значення, set — унікальні елементи без порядку, slicing — отримання частин послідовностей через індекси та step, module/library — підключення модулів і бібліотек, help functions — використання help() та dir() для дослідження Python API
Python
20 932
‼️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: Зробите сучасний, стильний лендинг без коду ⏺День2: Створите з нуля сучасного АІ агента ⏺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/zaQTl
20 932
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Трохи бази Python. День 4: Отримання поточного часу та дати
Нижче наведений код показує, як можна отримати поточний час за допомогою модуля datetime. Метод now() повертає об'єкт datetime, що представляє поточні дату і час відповідно до системних годинників. Метод strftime() форматує час для необхідного виводу. Цей код показує, як використовувати модуль datetime разом з методом strftime(), щоб отримати відформатовану рядок часу у форматі годин, хвилин і секунд.
from datetime import datetime
time_now = datetime.now().strftime('%H:%M:%S')
print(f'Поточний час: {time_now}')
Поточний час: 17:37:28from datetime import date
today_date = date.today()
print(today_date)
2023-09-20
20 932
Шпаргалка по роботі з даними в Python (Data Science): імпорт бібліотек NumPy та pandas — базові інструменти для обробки даних, текстові файли — читання/запис простого тексту та робота через context manager, табличні файли CSV/flat files — завантаження та обробка структурованих даних у DataFrame, Excel файли — робота з листами та таблицями, SAS/Stata файли — імпорт статистичних форматів, HDF5 та Pickle — збереження та завантаження складних структур даних, MATLAB файли — читання .mat через SciPy, реляційні бази даних (SQL) — підключення, запити та перетворення результатів у DataFrame, словники Python — доступ до ключів, значень і вкладених структур, дослідження даних (NumPy arrays та pandas DataFrames) — перегляд типів, розмірів і базової статистики, навігація файловою системою — magic-команди та модуль os для роботи з файлами й директоріями
Python
20 932
Якщо працюєш з Python, запам’ятай просте правило: не змінюй список у процесі обходу. Це може дати неочікувані результати, бо ітератор не відстежує зміни структури
Ось приклад, який виглядає логічно, але працює неправильно:
items = [1, 2, 2, 3, 4]
for item in items:
if item == 2:
items.remove(item)
print(items)
# Вивід: [1, 2, 3, 4]for item in items[:]:
if item == 2:
items.remove(item)
print(items)
# Вивід: [1, 3, 4]list comprehension:
items = [x for x in items if x != 2]Висновок: не змінюй колекцію під час ітерації. Це може призвести до пропущених елементів, дублювання або навіть помилок під час виконання Python
