es
Feedback
Python 🇺🇦

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 20 330 suscriptores, ocupando la posición 6 346 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 2 989 en la región Ucrania.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 330 suscriptores.

Según los últimos datos del 28 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -191, y en las últimas 24 horas de -5, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 10.07%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.43% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 048 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 103 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 14.
  • 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 29 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.

20 330
Suscriptores
-524 horas
-477 días
-19130 días
Archivo de publicaciones
Знайшов безкоштовну книгу A First Course on Data Structures in Python від Дональда Р. Шихі У ній пояснюються базові структури
Знайшов безкоштовну книгу A First Course on Data Structures in Python від Дональда Р. Шихі У ній пояснюються базові структури даних, рекурсія, динамічне програмування, аналіз складності та методи пошуку — усе, що стане основою для вивчення ШІ та машинного навчання Python

Замкнуте коло Python

Що виведе код?
Anonymous voting

Генератор у Python — це функція, що замість одного результату повертає об’єкт-ітератор Від звичайних функцій він відрізняєтьс
Генератор у Python — це функція, що замість одного результату повертає об’єкт-ітератор Від звичайних функцій він відрізняється тим, що використовує ключове слово yield замість return. Кожен виклик next(generator) видає наступне значення з послідовності Приклад:
def multiple_generator(x, n):
    for i in range(1, n + 1):
        yield x * i

multiples_of_5 = multiple_generator(5, 3)

print(next(multiples_of_5))  # 5
print(next(multiples_of_5))  # 10
print(next(multiples_of_5))  # 15
Python

Cучасна система збірки Meson — високопродуктивний інструмент, орієнтований на простоту й швидкість Підтримує Python і Ninja,
Cучасна система збірки Meson — високопродуктивний інструмент, орієнтований на простоту й швидкість
Підтримує Python і Ninja, має інтуїтивне налаштування проєктів, активне комʼюніті та сумісність із різними платформами й мовами
Python

Вайб-кодер, який дивиться, як ШІ вибачається після того, як видалив весь диск С: @itmemeua
Вайб-кодер, який дивиться, як ШІ вибачається після того, як видалив весь диск С: @itmemeua

Шпаргалка з Python та Machine Learning: бази Python (типи даних, керування потоком, функції), ключові бібліотеки (NumPy, Pand
Шпаргалка з Python та Machine Learning: бази Python (типи даних, керування потоком, функції), ключові бібліотеки (NumPy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch), структури даних, математичний фундамент (лінійна алгебра, ймовірність, статистика), підготовку даних, алгоритми машинного навчання, оцінку моделей, deep learning (CNN, RNN, GAN) та практичні проєкти з розгортанням моделей у продакшені Python

Repost from GitHub'er
argos-translate Якщо користуватися Google, DeepL або онлайн-перекладачами на базі ШІ, завжди існує ризик витоку конфіденційни
argos-translate Якщо користуватися Google, DeepL або онлайн-перекладачами на базі ШІ, завжди існує ризик витоку конфіденційних даних, а офлайн такі сервіси взагалі недоступні. Нещодавно натрапив на офлайн-перекладач з відкритим вихідним кодом на Python: Argos Translate. Всі дані обробляються локально, нікуди не відправляються. Підтримує переклад між 40+ мовами — китайська, англійська, японська, французька, німецька, іспанська та інші. Якщо прямої моделі немає, автоматично робить переклад через проміжну мову, наприклад іспанська → англійська → французька. Роботає як Python-бібліотека, CLI-утиліта і GUI-додаток. Є підтримка GPU, вміє перекладати HTML і різні формати документів, а також надає онлайн-демонстрацію. Якщо потрібен офлайн-переклад або хочеться запустити власний приватний перекладач заради захисту даних — проект точно варто подивитися. 📁 Мова: #Python 94.7% ⭐️ Зірки: 5.1k ➡️ Посилання на GitHub Github'er

Що виведе код?
Anonymous voting

Коли ви з іншим джуном апрувите один одному мердж реквести Python
Коли ви з іншим джуном апрувите один одному мердж реквести Python

Шпаргалка про алгоритми машинного навчання (Python та R): містить базову класифікацію типів машинного навчання (supervised, u
+1
Шпаргалка про алгоритми машинного навчання (Python та R): містить базову класифікацію типів машинного навчання (supervised, unsupervised, reinforcement), приклади ключових алгоритмів (лінійна регресія, логістична регресія, дерево рішень) та зразки коду для їх реалізації мовами Python і R — від імпорту бібліотек до навчання моделей і прогнозування результатів Python

Python порада: itertools.dropwhile пропускає елементи послідовності, доки умова повертає True, а потім повертає решту, почина
Python порада: itertools.dropwhile пропускає елементи послідовності, доки умова повертає True, а потім повертає решту, починаючи з першого, для якого умова стала False Зверни увагу: жоден елемент не буде повернено, доки предикат хоча б раз не поверне False Приклад:
>>> import itertools
>>> purchase_price = 99.00
>>> daily_prices = [95, 97, 94, 96, 100, 102, 99]
>>> prices_after_gain = list(itertools.dropwhile(lambda price: price <= purchase_price, daily_prices))
prices_after_gain
[100, 102, 99]
Python

Python FastAPI – створюємо швидке API У відео пояснюється, як написати REST API з FastAPI: ендпоїнти, валідація, документація
Python FastAPI – створюємо швидке API У відео пояснюється, як написати REST API з FastAPI: ендпоїнти, валідація, документація Swagger Python

Коли закінчив виправляти баги і код більше не працює Python
Коли закінчив виправляти баги і код більше не працює Python

Ловіть інструмент для первинного аналізу шкідливого ПЗ з відкритим кодом Malwoverview допомагає аналітикам швидко збирати та
Ловіть інструмент для первинного аналізу шкідливого ПЗ з відкритим кодом Malwoverview допомагає аналітикам швидко збирати та оцінювати інформацію під час інцидентів безпеки Python

Пам'ятай: футер сам себе не оновить. 🤣 Python'er
Пам'ятай: футер сам себе не оновить. 🤣 Python'er

Що виведе код?
Anonymous voting