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 20 343 suscriptores, ocupando la posición 6 341 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 2 984 en la región Ucrania.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 343 suscriptores.
Según los últimos datos del 26 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -193, y en las últimas 24 horas de -7, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 10.47%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.46% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 130 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 110 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 15.
- 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 27 agosto, 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.
20 343
Suscriptores
-724 horas
-517 días
-19330 días
Archivo de publicaciones
20 343
🤖 ChatGPT відкривали всі, а заробляють на ньому одиниці
Зараз AI-навички все частіше вимагають у вакансіях: у маркетингу, контенті, автоматизації, аналітиці та бізнесі. І мова не про "спитати щось у ChatGPT”, а про вміння робити з AI реальні робочі задачі.
GoIT запускає безоплатний 4-денний тест-драйв, де можна спробувати 2 AI-професії без коду й досвіду:
— AI-автоматизатор — AI-контентмейкерЗа 4 дні зробиш 2 реальні AI-проєкти, зрозумієш, як виглядає робота в AI, і з чого почати, якщо хочеш монетизувати ці навички. 🕓 Старт — 13 липня. ❗️ Участь безоплатна, місця обмежені. Реєстрація за посиланням 👇 https://i.goit.global/SaPas
20 343
Корисна пам'ятка про те, як писати Python-скрипти, які зручно запускати не лише на власному ПК
Серед рекомендацій: використовувати inline metadata з uv run, не хардкодити секрети, застосовувати logging замість print() для відлагодження, документувати змінні середовища, підтримувати stdin/stdout, повертати коректні exit code та чітко визначати пріоритет конфігурації: CLI > env > config > defaultНавіть невеликий скрипт може бути зручним, безпечним і передбачуваним, особливо коли ним користується не лише автор Python
20 343
Шпаргалка по Python Frameworks: Django — повнофункціональний вебфреймворк із вбудованими ORM, адмінпанеллю та засобами безпеки, Flask — легкий мікрофреймворк із мінімальним набором можливостей і високою гнучкістю, ORM & Admin — вбудовані в Django, у Flask підключаються окремо, Security — Django має готові механізми захисту, у Flask їх потрібно налаштовувати вручну, Testing — Django пропонує вбудовані інструменти тестування, Flask — через сторонні бібліотеки, Use Cases — Django для великих і складних проєктів, Flask — для невеликих застосунків, API та прототипів
Python
20 343
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Ruff
Ruff — це новий, швидко розвиваючийся лінтер коду Python, покликаний замінити flake8 і isort.
Головною перевагою Ruff є його швидкість. Ruff у 10-100 разів швидший за аналоги (лінтер написаний на Rust). У порівнянні з flake8, автор заявляє про практично повну відповідність набору правил інструменту та нативну реалізацію популярних плагінів (flake8-bugbear тощо). Крім того, Ruff сумісний з Black "з коробки".
Ruff може форматувати код. Наприклад, він автоматично видаляє невикористані імпорти. Що стосується сортування та групування рядків імпорту, то воно практично ідентичне isort.
Python'er
20 343
Шпаргалка по Python Network Programming: Python — мова для створення мережевих застосунків і автоматизації, Socket Programming — створення клієнтських і серверних сокетів, Network Libraries — популярні бібліотеки для роботи з мережею, Data Types & Keywords — основні типи даних і ключові слова Python, Network Analysis — аналіз мережі та сканування за допомогою Nmap, DNS & Requests — робота з DNS-запитами та мережевими сервісами, Exceptions — обробка мережевих помилок і винятків
Python
20 343
Шпаргалка по Scikit-learn: Scikit-learn — бібліотека Python для машинного навчання, Loading Data — завантаження та підготовка даних, Preprocessing — стандартизація, нормалізація й обробка ознак, Create Your Model — створення моделей для класифікації, регресії та кластеризації, Model Fitting — навчання моделі на даних, Prediction — отримання прогнозів, Evaluate Performance — оцінка якості моделі за різними метриками, Cross-Validation — перевірка моделі на різних вибірках, Tune Your Model — оптимізація параметрів за допомогою Grid Search і Randomized Search
Python
20 343
Найпростіший спосіб парсити веб
Інструмент імітує роботу браузера для вебскрейпінгу та автоматично перетворює HTML у Markdown
Дозволяє непомітно збирати дані з вебсайтів і значно спрощує парсинг HTML у Python
Python
20 343
⚡️ Дата-аналітика — одна з найперспективніших професій у 2026 році
Бізнеси сьогодні приймають рішення на основі даних. Саме тому дата-аналітики потрібні в IT, маркетингу, e-commerce, фінансах, логістиці та десятках інших сфер.
🔥 За даними DOU, медіанна зарплата українських Data Analysts уже перевищує $1700, і попит на таких спеціалістів тільки зростає.
Хочете зрозуміти, чи підходить вам ця професія?
Реєструйтесь на безкоштовний онлайн-марафон з Data Analytics - де ви познайомитесь з професією та зробите перші практичні кроки.
На марафоні ви дізнаєтесь:
🗣 як аналітики працюють з даними в реальних компаніях 🗣 які інструменти використовують (SQL, Excel, BI) 🗣 як новачку увійти в сферу Data Analytics🕓 Онлайн | Безкоштовно 👉 Реєстрація: https://i.goit.global/2aIhq
20 343
GPU-альтернатива NumPy
CuPy — це бібліотека, яка дозволяє виконувати чисельні обчислення на GPU замість CPU
Ідея проста: у багатьох випадках достатньо замінити
import numpy as np → import cupy as cp
і той самий код починає працювати через CUDA, іноді прискорюючись до 100×
Можливості • сумісна з кодом NumPy та частково SciPy • не потребує переписування логіки або нового синтаксису • підтримує CUDA та частково AMD ROCm • повністю open-sourcePython
