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 20 874 suscriptores, ocupando la posición 6 483 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 2 945 en la región Ucrania.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 874 suscriptores.
Según los últimos datos del 10 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -180, y en las últimas 24 horas de -14, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.35%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.50% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 951 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 148 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 11 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.
class Foo:
obj=None
def obj(self):
return 'py'
ob = Foo()
print(type(ob.obj), type(ob.obj()))
👉 Відповідь
#Python // #practice // Архів книгНа першому уроці автор вводить в курс діла щодо організації робочого середовища.Мова: 🇺🇦 Тривалість: 12 хв #Python // #lessons // Архів книг
import asyncio
async def hello():
await asyncio.sleep(1)
print ("Hello")
async def world():
await asyncio.sleep(2)
print ("World")
async def main():
await asyncio.gather(hello(), world())
if __name__ = '__main__':
asyncio.run(main())
#Python // #theory // Вакансії ITsuper() повертає тимчасовий об'єкт, який дозволяє посилатися на батьківський клас за ключовим словом super, роблячи успадкування класів більш керованим.
class Parent:
def __init__(self, txt):
self.message = txt
def printmessage(self):
print(self.message)
class Child(Parent):
def __init__(self, txt):
super().__init__(txt)
x = Child("Hello, and welcome!")
x.printmessage()
Інакше кажучи, super() дозволяє створювати класи, які легко розширюють функціональність раніше створених класів без повторної реалізації їхньої функціональності.
#super // #practice // Pythonpygame — її перевірка.
Мова: 🇺🇦
Тривалість: 7 хв
#Python // #lessons // Архів книгwxPython: основний об'єкт вікна та об'єкт програми:
import wx
class TestFrame(wx.Frame):
def __init__(self, parent, title):
wx.Frame.__init__(self, parent, id=-1, title=title)
text = wx.StaticText(self, label=title)
app = wx.App()
frame = TestFrame(None, "Hello, world!")
frame.Show()
app.MainLoop()
Керування передається функцією MainLoop() обробнику подій, який відповідає за інтерактивну частину програми.
#wxPython // #theory // Pythonvars() повертає атрибут об'єкта dict — це словник, що містить атрибути об'єкта, які змінюються.
class Person:
name = "John"
age = 36
country = "norway"
x = vars(Person)
print(x)
# {'age': 36, '__module__': '__main__', '__doc__': None, 'name': 'John', 'country': 'norway'}
Виклик функції vars() без параметрів поверне словник, який містить локальну таблицю символів.
#vars // #practice // Pythonclass Functor(object):
def __init__(self, n=10):
self.n = n
def __call__(self, x):
x_first = x[0]
if type(x_first) is int:
return self. __MergeSort(x)
if type(x_first) is float:
return self. __HeapSort(x)
else:
return self. __QuickSort(x)
❗️Особливо важливим є те, що функтори можуть виступати в ролі декораторів, доповнюючи функціональність функцій і класів.
#Python // #theory // Вакансії ITwhere().
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 4, 4])
x = np. where(arr == 4)
print(x)
# (array([3, 5, 6],)
У цьому прикладі повернеться кортеж: (array([3, 5, 6],). Це означає, що значення 4 є в індексах 3, 5 і 6.
#Python // #practice // Вакансії ITЦей курс підійде як для новачків так і більш продвинутих прогерів. Також в кінці курсу вас чекає Бонус: Реальний проєкт на JS.Дізнатись про курс детальніше: https://t.me/+_Io7PhiW1m8zMjhl
WHERE.
import mysql.connector
mydb = mysql.connector.connect(
host="localhost"
user="yourusername",
password="yourpassword",
database="mydatabase"
)
mycursor = mydb.cursor()
sql =
"SELECT * FROM customers WHERE address ='Park Lane 38'"
mycursor.execute(sql)
myresult = mycursor.fetchall()
for x in myresult:
print(x)
Також можна вибрати записи, які починаються, включають або закінчуються цією літерою чи фразою. Для цього слід використати %.
#MySQL // #practice // Pythonimport matplotlib.pyplot as plt
import numpy
from sklearn import metrics
actual = numpy.random.binomial(1,.9,size = 1000)
predicted = numpy.random.binomial(1,.9,size = 1000)
confusion_matrix = metrics.confusion_matrix(actual, predicted)
cm_display = metrics.ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix = confusion_matrix, display_labels = [False, True])
cm_display.plot()
plt.show()
У цьому прикладі ми генеруємо числа для фактичних і прогнозованих значень. Потім імпортуємо metrics зі sklearn, щоб використовувати функцію побудови матриці помилок.
#Python // #theory // Вакансії IT
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
