Python 🇺🇦
▪️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.
Annoy з довжиною вектора елемента f і використовуємо відстань angular.
from annoy import AnnoyIndex
import random
f = 40 # Довжина індексованого векторного елемента
t = AnnoyIndex(f, 'angular')
for i in range (1000):
v = [random.gauss(0, 1) for z in range(f)]
t.add_item(i, v)
t.build(10) # 10 дерев
t.save('test.ann')
# ...
u = AnnoyIndex(f, 'angular')
u.load('test.ann') # дуже швидко, просто відображає файл в пам'ять
print(u.get_nns_by_item(0, 1000)) # знайде 1000 найближчих сусідів
Додаємо 1000 елементів з випадковими значеннями індексу, будуємо його з 10 дерев і зберігаємо у файл test.ann.
Потім ми завантажуємо індекс із файлу та виконуємо пошук 1000 найближчих сусідів для елемента з індексом 0.
Результат роботи коду — список зі 1000 індексів елементів, які є найближчими сусідами для елемента з індексом 0.
#Annoy // #theory // Python10000000 і 100000000. Використовувати коми, як в англійській мові, не вийде.
а = 3250
b = 67_543_423_778
type(a) # <class 'int'>
type(b) # <class 'int'>
type(a) == type(b) # True
Але Python дозволяє використовувати нижнє підкреслення як роздільник для покращення читабельності — наприклад, 1_000_000 інтерпретуватиметься як ціле число 1000000.
#Python // #practice // Вакансії ITEve з модуля eve, створюємо екземпляр програми Eve і запускаємо його. Тепер API готовий до використання.
from eve import Eve
app = Eve()
if __name__ == '__main__':
app.run()
То ж в результаті маємо запущений веб-сервер з RESTful API, який можна використовувати для обміну даними між клієнтом та сервером.
До слова, REST API — це API, побудований з урахуванням обмежень REST. Це означає, що API REST використовує HTTP-методи (GET, POST, PUT, DELETE і т. д.) для виконання операцій над ресурсами (даними), представленими у вигляді URI (Uniform Resource Identifier).#Eve // #theory // Python
assert приймає логічний вираз та необов'язкове повідомлення. Вона використовується для перевірки типів, значень аргументу та виведення функції, а також для налагодження, оскільки зупиняє програму в разі помилки.
Якщо виконати інструкцію assert з логічним виразом із результатом True, нічого не станеться. Але для False буде згенеровано виняток AssertionError (не обробляйте його блоком try-except, бо тоді assert втрачає сенс).
def get_user_by_id(user_id):
assert type(user_id) is int, 'user_id must be integer'
print('Searching...')
get_user_by_id(4267)
# Searching...
get_user_by_id('foo')
# AssertionError: user_id must be integer
У прикладі 👆 ми перевірили, чи є переданий аргумент числовим типом даних. Якщо ні — буде викликано виняток і виведено вказане повідомлення.
#assert // #practice // PythonВ книзі також розглядається Google Colab, який дає змогу писати Python-код у хмарі.Рік: 2024 Мова: 🇬🇧 Автори: John Paul Mueller, Luca Massaron #Python // #books // Вакансії IT
zip() приймає елементи, об'єднує їх в кортеж і повертає його.
languages = ['Java', 'Python', 'JavaScript']
versions = [14, 3, 6]
result = zip(languages, versions)
print(list (result))
# [('Java', 14), ('Python', 3), ('JavaScript', 6)]
Якщо передані ітератори мають різну довжину, ітератор з найменшою кількістю елементів визначає довжину нового ітератора.
#zip // #practice // PythonНа тест-драйві ви спробуєте себе в ролях: ▫️ вебдизайнера, ▫️ розробника, ▫️ дата-аналітика, ▫️ проджекта, ▫️ тестувальника.✅ Програма розрахована на новачків. У вільний час ви дивитесь короткі лекції та робите цікаві завдання, які перевіряє ментор. Після реєстрації приємний бонус: Штучний інтелект в IT. Як використовувати AI у 5 ключових ІТ-професіях?. 🔥 Реєструйтесь за посиланням: https://i.goit.global/AiLrq
>>> int('٩')
9
>>> int ('𑄺৬𝟙੩')
1613
>>> '۴'.isdecimal()
True
>>> bool(re.match('\d', '౫'))
True
👉 Повний перелік цифр в Python
#Python // #theory // Архів книгПрацює на раз-два: робимо скрін сайту, що сподобався, і відправляємо його в CopyCoder.👉 Спробувати #CopyCoderAI // #news // Python
inf' та 'infinity' можна конвертувати в float, і в результаті виходить значення нескінченності. Для негативної "нескінченності" слід поставити знак мінуса перед словом.
>>> float('infinity')
inf
>>> float('inf')
inf
>>> float('inf') == float('infinity')
True
>>> float('-inf')
-inf
>>> float('inf') > 100 ** 100
True
>>> type float('inf'))
<class 'float'>
Такий прийом може бути корисним у коді, де потрібно зберігати в змінній найбільше чи найменше числове значення для подальшого порівняння.
#infinity // #practice // Pythonpsutil дозволяє отримувати інформацію про процесор, пам'ять, диск, мережу, датчики і запущені процеси в системі.
>>> import psutil
>>>
>>> psutil.cpu_count()
8
>>> psutil.cpu_percent(percpu=True)
[4.3, 4.0, 2.9, 2.2, 0.1, 0.0, 0.0, 0.0]
>>>
>>> psutil.virtual_memory()
smem(total=8589934592, available=2969485312, percent=65.4, used=3863805952, free=418775040, active=2564292608, inactive=2403647488, wired=1299513344)
>>>
>>> psutil.disk_usage('/')
sdiskusage(total=245107195904, used=15051870208, free=62455025664, percent=19.4)
>>>
>>> psutil.sensors_battery()
sbattery(percent=55, secsleft=<BatteryTime.POWER_TIME_UNLIMITED: -2>, power_plugged=True)
В практичному застосуванні psutil корисний переважно для моніторингу системи, обмеження ресурсів процесів та управління запущеними процесами.
Крім звичних Windows, MacOS та Linux, бібліотека також підтримує системи FreeBSD, OpenBSD, NetBSD, Sun Solaris та AIX.#psutil // #practice // Python
Prophet, створюємо та навчаємо модель, створюємо майбутні дати для прогнозування, робимо прогноз та візуалізуємо його.
from fbprophet import Prophet
import pandas as pd
# Завантаження даних
df = pd.read_csv('AirPassengers.csv')
df.head()
# Підготовка даних
df.columns = ['ds', 'y']
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'])
# Створення та навчання моделі
m = Prophet()
m.fit(df)
# Створення майбутніх дат для прогнозування
future = m.make_future_dataframe(periods=365)
future.tail()
# Прогнозування
forecast = m.predict(future)
forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail()
# Візуалізація прогнозу
fig1 = m.plot(forecast)
fig2 = m.plot_components(forecast)
Результат роботи цього коду — графік з прогнозом кількості пасажирів авіакомпанії на майбутній період.
#Prophet // #theory // Python
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
