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 20 307 suscriptores, ocupando la posición 6 341 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 2 994 en la región Ucrania.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 307 suscriptores.
Según los últimos datos del 31 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -197, 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 10.23%. 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 2 077 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 100 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 13.
- 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 01 septiembre, 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.
📉 Якщо ви не оновлювали свої навички останній рік – ринок уже змінився без вас. 📉 Якщо вам не підіймали зарплату – компанія не бачить у вас перспективи. 📉 Якщо робота стала рутиною – ви вже втратили конкурентну перевагу.Як вирватися з цього замкненого кола? Дамо конкретний план дій на вебінарі «Як залишитися в IT». ⌚️ Коли? 11 лютого о 19:00. ▶️Аналітика ринку: прогнози щодо зарплат, вакансій та найму у 2025 році. ▶️Нові вимоги до ІТ-фахівців: що потрібно, щоб отримати кращу роботу? ▶️Реальні кейси: як європейська магістерська освіта допомагає вирватися вперед. 👉 Реєструйтеся зараз, змагайся за грант на IT магістратуру в Neoversity!
TPOT — це автоматичне створення та оптимізація конвеєра машинного навчання. Наведений нижче приклад коду демонструє, як використовувати TPOT для цієї мети:
from tpot import TPOTClassifier
from sklearn.datasets import load_ iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Завантажуємо набір даних iris
iris = load_iris()
# Розділяємо набір даних на набори для навчання і тестування
X_train, X_test, y_train, _test = train_test_split(iris.data, iris.target, train_size=0.75, test_size=0.25)
# Створюємо класифікатор TPOT
tpot = TPOTClassifier(generations=5, population_size=50, verbosity=2)
# Пристосовуємо класифікатор до навчальних даних
tpot.fit(X_train, y_train)
# Оцінюємо класифікатор за даними тестування
print(tpot.score(X_test, y_test))
# Експортуємо оптимізований конвеєр як сценарій Python
tpot.export('tpot_iris_pipeline.py')
У цьому прикладі ми імпортуємо клас TPOTClassifier та завантажуємо набір даних iris із бібліотеки Scikit-Learn. За допомогою функції train_test_split ми поділяємо набір даних на навчальний та тестовий.
Далі створюється екземпляр класифікатора TPOT із заданими параметрами generations, population_size та verbosity. Класифікатор навчається за допомогою методу fit та оцінюється за допомогою методу score.
❗️Наприкінці оптимізований конвеєр експортується як скрипт Python за допомогою методу export.
#TPOT // #theory // PythonRecursionError під час створення рекурсивних алгоритмів. Але за допомогою модуля sys можна переглянути і навіть змінити максимальну глибину рекурсії.
import sys
sys.getrecursionlimit()
# 1000
sys.setrecursionlimit(2000)
sys.getrecursionlimit()
# 2000
Хоча робити це трохи небезпечно, оскільки кожен новий виклик займає багато пам'яті. І взагалі, краще намагатися використати не рекурсію, а звичайні цикли.
#sys // #practice // Pythongetitem(self, key) викликається при зверненні до елемента в послідовності за його ключем (індексом).
>>> list_object = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> print(list_object[0])
... 1
>>>
>>> string_object = "hello world"
>>> print(string_object[0:5])
... 'hello'
>>>
>>> dict_object = {"key0": True, "key1": False}
>>> print(dict_object["key0"])
... True
#getitem // #theory // Pythonisalnum() повертає значення True, якщо всі символи є буквенно-цифровими, тобто літерами алфавіту (a-z) та цифрами (0-9).
txt = "Company12"
x = txt.isalnum()
print(x) # True
txt1 = "Company 12"
x1 = txt1.isalnum()
print(x1) # False
❗️Приклад символів, які не є буквенно-цифровими: (пробіл)!#%&?
#isalnum // #practice // PythonРозділи організовані в логічному та послідовному порядку, причому кожен розділ опирається на попередній. Це дозволяє читачеві легко стежити за текстом і вчитися у власному темпі. Однією з сильних сторін книги є також зосередженість на практичних прикладах.Рік: 2023 Мова: 🇬🇧 Автор: Dane Olsen #Python // #books // Вакансії IT
d = {'q': 0, 'w': 1, 'e': 2}
*a, b = d.items()
print(a)
👉 Відповідь
#Python // #practice // Архів книгНа 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. Почни новий рік правильно! 🎁 Після реєстрації приємний бонус: Штучний інтелект в IT. Як використовувати AI у 5 ключових ІТ-професіях?. 🔥 Реєструйтесь за посиланням: https://i.goit.global/bouMG
import aiocron
import asyncio
@aiocron.crontab('* 6-22 ** 1-5')
async def attime():
print('...')
asyncio.get_event_100p().run_forever()
Для цього є багато рішень, і одне з них — бібліотека aiocron, яка дозволяє просто описати в декораторі конфігурацію розкладу, згідно з яким метод запускатиметься.
У прикладі вище функція attime буде виконуватися щохвилини з 6 ранку до 10 вечора в робочі дні тижня. Докладніше про написання розкладів можна прочитати тут.
#aiocron // #practice // Pythonbool(self) викликається функцією bool(...) і повертає True або False відповідно до реалізації. Використовується здебільшого в умовах if.
>>> class Test:
>>> def __bool__(self):
>>> return True
>>>
>>> test = Test()
>>>
>>> if test:
>>> print("Hello World")
>>>
... 'Hello World'
#bool // #practice // Pythonlst = [i if i>0 else i**2
for i in range(-2, 2)]
print(f'{lst = }')
👉 Відповідь
#Python // #practice // Архів книгВи вивчите Python, основи математичного апарату для Data Science, найпопулярніші методи обробки даних, регресії, дерева рішень, кластери та графи.👉 Ознайомитись #GitHub // #news // Python
choice() повертає випадково вибраний елемент із зазначеної послідовності.
import random
mylist = ["apple", "banana", "cherry"]
print(random.choice(mylist)) # apple
Наприклад, можна використовувати його для вибору випадкового пароля зі списку слів. Послідовність може бути рядком, діапазоном, списком, кортежем.
#choice // #practice // PythonУ вступній частині автор розповідає загалом про мову і програмне забезпечення, а також ділиться корисними посиланнями і літературою.Мова: 🇺🇦 Тривалість: 11 хв #Python // #lessons // Вакансії IT
Person визначено з атрибутами name та age. Метод hash(self) перевизначений для цього класу, щоб генерувати унікальний хеш з урахуванням значень його атрибутів.
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __hash__(self):
return hash((self.name, self.age))
# Створюємо декілька об'єктів класу Person
person1 = Person("Alice", 30)
person2 = Person("Bob", 25)
person3 = Person("Alice", 30)
# Друкуємо хеш кожного об'єкту
print(hash(person1)) # Виведе: 579197962399531377
print(hash(person2)) # Виведе: 8972795877804303846
print(hash(person3)) # Виведе: 579197962399531377
При створенні об'єктів person1 і person3 з однаковими значеннями атрибутів name і age, вони мають однаковий хеш, що демонструє роботу методу hash.
#hash // #practice // Python→ ~ cat main.py
import sys
script_name = sys.argv[0]
arguments = sys.argv[1:]
print(script_name)
print(arguments)
→ ~ python3 main.py first second
main.py
['first', 'second']
В Python список цих аргументів зберігається в змінній argv у вбудованому модулі sys.
Першим елементом завжди є ім'я скрипта, що запускається, другим і далі — самі аргументи.
#Python // #practice // Архів книг