Python 🇺🇦

Canal cerrado

▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

Red:ChatGPT | Штучний нейрон Ucrania2 946 Tecnologías y Aplicaciones6 475...

📈 Análisis del canal de Telegram Python 🇺🇦

El canal Python 🇺🇦 en el segmento lingüístico de Ucraniano es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 20 916 suscriptores, ocupando la posición 6 475 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 2 946 en la región Ucrania.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 916 suscriptores.

Según los últimos datos del 05 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -161, 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 9.57%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.59% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 002 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 170 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 9.
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 06 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.

20 916

Suscriptores

-724 horas

-457 días

-16130 días

2 002

Visitas de la publicación

~ 1 17024 horas

~ 1 40448 horas

9.57%

Tasa de compromiso

~ 2

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

20 911

Різниця між import os та from os import * Python

20 911

Шпаргалка про основи Python 3: введення та виведення даних, змінні, рядки, цикли, умови та базові операції з числами Python

20 911

Ловіть надшвидкий лінтер для Python Ruff, написаний на Rust, поєднує можливості flake8, isort, pydocstyle та інших плагінів, дозволяючи миттєво перевіряти код. Він не тільки виявляє помилки, а й може автоматично їх виправляти Python

20 911

5 швидких проєктів на Python для початківців У відео розглядаються п’ять реалістичних проєктів, які можна зробити за вихідні й додати в резюме. Чудовий спосіб показати навички Python без досвіду Python

20 911

Шахрайство виходить на новий рівень Python

20 911

Ловіть фреймворк для роботи з Big Data Apache Spark дозволяє швидко обробляти дані у кластерах і підтримує Scala, Java, Python, R та SQL 41.8k stars Python

20 911

Zero trust, але до всіх, навіть до себе Python

20 911

У чому різниця між deepcopy та copy у Python? copy() створює поверхневу копію об’єкта (копіює лише посилання на вкладені елементи), тоді як deepcopy() створює повну незалежну копію всіх вкладених структур Python

20 911

Порада з Python: якщо потрібно ефективно відсортувати складні об’єкти за їхніми елементами чи атрибутами, використовуйте itemgetter або attrgetter з модуля operator як параметр key у функції sorted() Це коротше й швидше, ніж lambda, і дозволяє сортувати одразу за кількома критеріями На прикладі: список словників oldtimers можна впорядкувати спочатку за полем'condition', а потім за 'manufactured' — і код виглядає чисто та зрозуміло Python

20 911

Практичний гайд з ООП у Python На прикладах пояснюється, що таке об’єкти й класи, як працюють self та метод __init__. У матеріалі багато коду й зрозумілі пояснення Python

20 911

Розетка, що працює через API: Python

20 911

Python Engineer ViyarTech - продуктова IT-компанії в екосистемі Viyar, лідера українського ринку з виробництва меблевих деталей. Ми створюємо іноваційні рішення від власних 2D/3D CAD систем до автоматизації верстатів в реальному часі. 🌿 Пропонуємо: ▫️ офісну роботу в команді (м. Київ, м. Берестейська) ▫️ цікаві завдання та вплив на продукт з всеукраїнським ім'ям ▫️ роботу над корпоративними сайтами Viyar.ua та ViyarBazar ▫️ компенсацію профільного навчання (50%), внутрішні тренінги, соц.пакет ▫️ Mental Health програму (психолог, нутриціолог) ▫️ корпоративні знижки на продукцію компанії та партнерів ☀️ Очікуємо: ▫️ 3+ роки досвіду роботи з Python ▫️ досвід з Pydantic, FastAPI (Flask/Django — плюс) ▫️ роботу з MongoDB/DocumentDB та PostgreSQL ▫️ написання тестів (unittest, pytest) ▫️ розуміння кешування та досвід з Redis ▫️ знання asyncio, aiohttp ▫️ впевнене володіння Git, CI/CD, Linux, Docker 🎯 Завдання: ▫️ розробка та підтримка корпоративних сайтів і веб-додатків ▫️ створення високонавантажених CRUDs та Gateways ▫️ розробка нових сервісів для бізнес-потреб компанії ▫️ підтримка та вдосконалення існуючих API ▫️ робота з event-driven підходом та agile-філософією ▫️ обмін досвідом з іншими командами 📩 Готовий створювати IT-рішення, що керують реальним виробництвом? Пиши @recruiter_viyar

20 911

Шпаргалка про Matplotlib: створення, налаштування та стилізація графіків у Python, включаючи базові побудови, анімації, кольорові карти та форматування осей Python

20 911

Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI

🔥 PyApp — обгортка, яка дозволяє Python-додатку самостійно збиратися і запускатися прямо під час виконання. Якщо ти колись намагався зібрати свій проєкт в єдиний виконуваний файл і втомився від танців з pyinstaller, venv та залежностями — ось рішення, яке тебе врятує. Що вміє: ➡️ Збирає готові бінарники під усі платформи (Windows, macOS, Linux) ➡️ Підтримує керуючі команди, включно з самооновленням додатку ➡️ Повністю конфігурується під потреби різних користувачів ➡️ Працює як повноцінний bootstrap-збирач — запускаєш і додаток сам себе готує. 📁 Документація ♎️ GitHub/Інструкція Якщо тобі потрібно поширювати Python-додатки без залежностей і командного клопоту — PyApp допоможе 👍 Python'er

20 911

⚡️Досі дебажите після АІ? Час навчитись інтегрувати Cursor так, щоб він сам керував розробкою продуктів та фіч 👉🏻 8 листопада о 12:00 на онлайн-воркшопі з від ІТ-університету Neoversity. 4 причини не пропустити воркшоп у жодному разі:

⏺ дізнаєтесь, чому саме Cursor використовується як основний IDE інструмент для розробки в понад 30000 компаніях; ⏺ побачите готовий робочий приклад використання AI в IDE; ⏺ опануєте навички побудови AI-воркфлоу: від коду до тестів; ⏺ в прямому ефірі поставите питання спікеру-практику та відразу отримаєте відповіді.

Спікер: ❗️Іван Лапа — Senior UI Engineer в Netflix. Автор 2 АІ-агентів. Зараз покращує developer experience з допомогою АІ-інструментів. 🎁 Бонус учасникам — чекліст «AI для девелопера». Реєструйтесь на AI Dev Workshop та за 1,5 години створіть реальну фічу в live-режимі разом з сеньйором з Netflix: https://cutt.ly/Ltqq7MMf

20 911

Що виведе код у Python 3?

Anonymous voting

20 911

Python

20 911

Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI

Відчуваю підставу 🤔 Python'er

20 911

Шпаргалка про обчислення похідних у Python: використання бібліотеки SymPy для створення символічних змінних, знаходження похідних функцій і перетворення виразів у функції за допомогою lambdify Python

20 911

Pytest markers: як оптимізувати тестування У великих проєктах частина тестів може працювати повільно — наприклад, через ML-тренування, GPU-обчислення чи інтеграційні перевірки. Щоб не чекати зайвого, у Pytest можна додавати маркери й запускати лише потрібні групи тестів Приклад: • @pytest.mark.fast — швидкі юніт-тести • @pytest.mark.slow — тривалі тести (наприклад, навчання моделі) • @pytest.mark.gpu — тести, що використовують GPU Команди: • лише швидкі: pytest -m fast • усе, крім повільних: pytest -m "not slow" Python