¡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 20 880 suscriptores, ocupando la posición 6 482 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 2 943 en la región Ucrania.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 880 suscriptores.
Según los últimos datos del 09 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -175, y en las últimas 24 horas de -3, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.31%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.42% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 944 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 133 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 10.
- 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 10 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.
20 880
Suscriptores
-324 horas
-527 días
-17530 días
Archivo de publicaciones
20 879
⚙️ Патерни проєктування — це не код і не мова, і навіть не алгоритми, але ідея розв’язання певних завдань.
Навчитися рефакторити код та швидко опанувати 30+ патернів проєктування ви зможете на курсі «Чистий код та патерни проєктування» від robot_dreams.
За 21 заняття ви:
🦾 навчитеся бачити недоліки коду та виправляти їх
🦾 познайомитеся з архітектурою складних enterprise-level систем
🦾 розберете всі патерни та познайомитесь з антипатернами
🦾 дізнаєтеся як організовувати асинхронний код
В результаті покращите структуру та стабільність ваших проєктів, а також ефективно працюватимете з великими даними.
Лектор:
Олег Фокін — Lead Software Engineer у GlobalLogic, що має понад 20 років досвіду в розробці програмного забезпечення.
Старт: 18 грудня
Деталі, програма та реєстрація ⬅️
20 879
Існує пакет
pyperclip, який дозволяє відправляти текст в буфер обміну вашого комп'ютера та отримувати його звідти.
import pyperclip
# Копіюємо текст
pyperclip.copy('The text to be copied to the clipboard.')
# Вставляємо текст
pyperclip.paste()copy() та paste(), за назвами яких зрозуміло їхнє призначення.
Відтак, можна прямо через код — а не вручну — копіювати виведення програми в буфер обміну.
#pyperclip // #practice // Python20 879
Рекурсивний обхід дерева
На 12-му уроці відео-курсу по вирішенню задач на Python з порталу CheckIO автор працює з вкладеними структурами і в обхід дерева збирає всі числа, на які посилаються вкладені списки.
Мова: 🇺🇦
Тривалість: 14 хв
#Python // #lessons // Архів книг
20 879
Бібліотека VisPy
У прикладі нижче ми створюємо дані для точкового графіка з
N точками та кольорами. Потім створюємо canvas і додаємо точковий графік за допомогою класу Markers.
import numpy as np
from vispy import app, visuals, scene
# Створюємо дані
N = 100
pos = np.zeros((N, 3))
colors = np.ones((N, 4))
post[:, 0] = np.linspace(-0.9, 0.9, N)
colorst[:, 0] = np.linspace(0, 1, N)
# Створюємо canvas
canvas = scene.SceneCanvas(keys='interactive', show=True)
# Додаємо точковий графік
scatter = visuals.Markers()
scatter.set_data(pos, face_color=colors)
canvas.central_widget.add_view().add(scatter)
# Запускаємо програму
app.run()app.run(). Результатом роботи коду буде відображення вікна з інтерактивним точковим графіком.
#VisPy // #theory // Python20 879
Щоб обмежити результат в MongoDB, використовуйте метод
limit(). Він приймає один параметр — число, котре визначає кількість документів, що повертаються.
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost: 27017/")
mydb = myclient["mydatabase"]
mycol = mydb["customers"]
myresult = mycol.find().limit(5)
for x in myresult:
print(x)20 879
Автоматизація завдань з Python
Автоматизація на Python доступна навіть новачкам і реально рятує, коли перед нами стоять об'ємні завдання з обробки даних, роботи з файлами та інтеграції з веб-сервісами.
Детально про найкращі практики і безліч зрозумілих прикладів автоматизації завдань з Python — у свіжій статті.Мова: 🇺🇦 #Python // #theory // Архів книг
20 879
Пакет
paramiko дозволяє встановлювати з'єднання з віддаленими машинами за протоколом SSH2 і робити там ті ж операції, наче при підключенні через, наприклад, утиліту ssh на Linux.
import paramiko
ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
ssh.connect
'10.255.255.255',
port=22,
username='root' ,
password='qwerty',
)
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('uptime -p')
result = stdout.read().splitlines()
print(result) # [b'up 2 days, 2 hours, 7 minutes']20 879
Python Playground
Ця книга є колекцією творчих програмних проектів, які надихнуть вас використовувати Python для створення мистецтва та музики, моделювання явищ реального світу та взаємодії з апаратним забезпеченням, таким як Arduino та Raspberry Pi.
Рік: 2024
Мова: 🇬🇧
Автор: Mahesh Venkitachalam
#Python // #books // Вакансії IT
20 879
Вакансія: Middle Python Developer
Компанія COMPARUS шукає на офісну роботу в Дніпрі розробника з глибокими знаннями Python 3.9 — для впровадження мікро-сервісів з нуля і реалізації алгоритмів обробки документів.
📝 Відкрити анкету
#python // #jobs // Архів книг
20 879
✅Системний адміністратор✅
📍Київ
■ Ми пропонуємо два рівні вакансій для Системного Адміністратора залежно від вашого рівня знань в ОС Windows та OC Linux
1️⃣ Експертні знання ОС Windows , базові навички
роботи з Linux - ЗП $900
2️⃣ Експертні знання ОС Windows та Linux - ЗП $1100
Обовʼязки:
■ Забезпечувати стабільну роботу серверів і мереж;
■ Виявляти та вирішувати технічні проблеми
для забезпечення безперебійної роботи;
■ Проводити регулярні оновлення, моніторинг
систем і бекапи;
■ Оптимізувати та автоматизувати процеси в роботі IT-систем;
■ Надавати технічну підтримку команді.
Вимоги:
■ Добре знання Linux (Ubuntu, CentOS, Debian тощо);
■ Досвід роботи з серверами, мережами та системами
віртуалізації;
■ Розуміння принципів кібербезпеки та баз даних;
Умови:
■ Заробітна плата : 1️⃣ рівень - 900$ , 2️⃣ рівень -1100$;
■ Робота за принципом тиждень через тиждень, графік 5/2;
■ 1-й тиждень: 08:00 – 18:00;
■ 2-й тиждень: 11:00 – 21:00;
Контакти для зв'язку: @tsunami55555
20 879
В стандартній бібліотеці Python є модуль
tempfile, який містить класи та методи для коректної роботи з тимчасовими файлами і директоріями.
import tempfile
temp = tempfile.TemporaryFile()
try:
temp.write(b'Hello world!')
temp.seek(0)
print(temp.read())
finally:
temp.close()
# Output: b'Hello world!'TemporaryFile створює тимчасовий файл в системній директорії та повертає файло-подібний об'єкт.
🔴Цей тимчасовий файл автоматично видалиться після закриття файлу або при виході з контекстного менеджера.
🔴Також інші процеси та програми не зможуть отримати доступ до цього тимчасового файлу.
#tempfile // #practice // Python20 879
Інструмент Auto-sklearn
У цьому прикладі ми створюємо екземпляр класифікатора
AutoSklearnClassifier і навчаємо його на тренувальних даних X_train та y_train.
import autosklearn.classification
cls = autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier()
cls.fit(X_train, y_train)
predictions = cls.predict(X_test)X_test (і отримуємо масив передбачених міток класів).
#Auto_sklearn // #theory // Python20 879
Підрахунок елементів
На 11-му уроці відео-курсу по вирішенню задач на Python з порталу CheckIO автор працює зі списком булевих значень і розглядає задачу, де треба перевірити, чи більшість елементів є True.
Мова: 🇺🇦
Тривалість: 13 хв
#Python // #lessons // Архів книг
20 879
📱 Два нові Python-курси на Prometheus
Платформа Prometheus в межах проекту Всесвітнього університету запустила два нові безплатні курси від Чарльза Северенса, відомого як "доктор Чак":
🔴Python для баз даних (6 годин) — присвячений основам SQL і архітектурі баз даних, включаючи їх збір, аналіз і обробку.
🔴Python для веб (6 годин) — навчить працювати з форматами HTML, XML і JSON, а також отримувати інфу через веб-API.
Щоб перейти на сайт, тицьніть на назву курсу.
#Prometheus // #news // Вакансії IT
20 879
Думаю, у всіх були ситуації, коли ви відкрили файл або отримали відповідь від сервера, а всередині виявлявся набір дивних символів в незрозумілому кодуванні. Пакет
chardet і створений для роботи з кодуванням.
>>> import urllib.request
>>> import chardet
>>>
>>> data = urllib.request.urlopen('http://yahoo.com/')
>>> chardet.detect(rawdata.read())
{'encoding': 'utf-8', 'confidence': 0.99, 'language': ''}detect видає передбачуване кодування з точністю від 0 до 1. В прикладі вище ми отримали відповідь на запит до сервера, взяли його вміст і перевірили кодування через цей метод.
#chardet // #practice // Python20 879
Аналіз тексту, збір статистики
На 10-му уроці відео-курсу по вирішенню задач на Python з порталу CheckIO автор розглядає задачу, де треба зібрати статистику про те, скільки разів певне слово зустрічається в тексті.
Мова: 🇺🇦
Тривалість: 17 хв
#Python // #lessons // Архів книг
20 879
Аналіз тексту, збір статистики
На 10-му уроці відео-курсу по вирішенню задач на Python з порталу CheckIO автор розглядає задачу, де треба зібрати статистику про те, скільки разів певне слово зустрічається в тексті.
Мова: 🇺🇦
Тривалість: 17 хв
#Python // #lessons // Архів книг
