Python 🇺🇦
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Python 🇺🇦
کانال Python 🇺🇦 در بخش زبانی اوکراینی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 20 305 مشترک است و جایگاه 6 341 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 2 994 را در منطقه أوكرانيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 20 305 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 31 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -197 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -5 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 10.23% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.42% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 077 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 100 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 13 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“▪️Вивчаємо Python разом.
▪️Високооплачувана професія
▪️Допомагаємо з пошуком роботи
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 01 سپتامبر, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
Speedtest методи download() та upload() видають відповідно швидкість скачування та завантаження даних.
# pip3 install speedtest-cli
import speedtest
st = speedtest.Speedtest( )
download_speed = st.download()
print(download_speed / (2 ** 20))
# 85.1634030205186
upload_speed = st.upload()
print(upload_speed / (2 ** 20))
# 20.926127321782126
Методи видають результат у байтах, тому для наочності у прикладі всі дані переведено в мегабайти при виведенні.
#Speedtest // #practice // PythonТакож ви знайдете тут популярні алгоритми машинного навчання і дізнаєтесь, як реалізувати класифікацію та регресію за допомогою Python.Рік: 2021 Мова: 🇬🇧 Автор: Andy Vickler #DataScience // #books // Python
🗣про головні тренди у розробці, машинному навчанні та кібербезпеці на 2025 рік, 🗣як залишатися популярним на ринку праці та отримувати офери від топових компаній, 🗣про реальні профільні кейси експертів та історії успіху студентів.🎁 Отримаєте шанс виграти грант на безплатне навчання в Neoversity. Дата: 28 грудня, 12:00 🪙 Реєстрація обов’язкова: https://i.goit.global/2i2zu
tuple, по суті, є незмінними списками в Python. Структура даних є зручною, але ми можемо отримувати дані, використовуючи тільки числові індекси.
>>> from collections import namedtuple
>>>
>>> Person = namedtuple('Person', ['name', 'age', 'gender'])
>>>
>>> john = Person('John', 22, 'male')
>>> john[1]
22
>>> john.gender
'male'
Неможливо дати імена окремим елементам, збереженим у кортежі — це може вплинути на читання коду. Тож використовують іменовані кортежі namedtuple з collections.
Кожен об'єкт в іменованому кортежі може бути доступний через унікальний, зручний для читання людиною ідентифікатор. При цьому вся функціональність від звичайних кортежів зберігається.#tuple // #practice // Python
У цій статті автор показує реалізацію маленької задачі (на Python, Haskell і OCaml), яка зводиться до обмеження можливості використання тих чи інших функцій з API залежно від того, які функціі було викликано раніше.Мова: 🇺🇦 #Python // #theory // Архів книг
list.reverse — це вбудований метод, який відображає об'єкти списку у зворотному порядку.
list1 = [1, 2, 3, 4, 1, 2, 6]
list1.reverse()
print(list1)
# [6, 2, 1, 4, 3, 2, 1]
list2 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'a', 'a']
list2.reverse()
print(list2)
# ['a', 'a', 'd', 'c', 'b', 'a']
Коли замість списку використовується щось, крім списку, повертається помилка AttributeError.
* метод корисний для перевірки, чи є список паліндром
#list_reverse // #practice // PythonДетальніше про приклади та поради щодо роботи з архітектурою застосунків на Python — в недавній статті.Мова: 🇺🇦 #Python // #theory // Архів книг
💙 Українські дата-фахівці створили платформу для підтримки аграріїв під час війни. Вона дозволяє моніторити стан полів на основі супутникових даних💙Хочеш дізнатись більше про кар'єру Data Analyst? Реєструйся на безплатний інтенсив. ➡️ i.goit.global ⬅️ 4 дні | Онлайн | Безкоштовно
None), ми можемо скористатися функцією literal_eval() із модуля ast.
>>> from ast import literal_eval
>>>
>>> example = literal_eval("{'a': 1, 'b': 2}")
>>> type(example)
<class 'dict'>
>>> example
{'a': 1, 'b': 2}
Ця функція допоможе безпечно визначити літеральний тип, а якщо був переданий не літерал, то викине виняток. Це можна використовувати для оцінки виразів із зовнішніх джерел при парсингу файлів.
#Python // #practice // Вакансії ITeq класу, коли ми використовуємо оператор == для порівняння екземплярів класу.
class Person:
def __init_(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __eq__(self, other):
return isinstance(other, Person) and self.age == other.age
Хеш об'єкта — це ціле число, що представляє значення об'єкта, і воно отримується функцією hash(), якщо об'єкт можна хешувати.
#Python // #practice // Вакансії IT