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 20 300 مشترک است و جایگاه 6 378 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 3 022 را در منطقه أوكرانيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 20 300 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 01 سپتامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -193 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 10.15% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.48% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 061 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 112 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 02 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.
Консультативна група має на меті об’єднати лідерів галузі для формування майбутнього x86 та сприяти інноваціям через більш уніфікований набір інструкцій та інтерфейсів. Ініціатива має підвищити сумісність, передбачуваність та послідовність пропозицій продуктів x86. Щоб досягти цього, група запрошуватиме до співпраці спільноту апаратного та програмного забезпечення x86, яка поширюватиметься на всі напрямки, включаючи центри обробки даних, хмарну інфраструктуру, клієнтські, периферійні та вбудовані пристрої.#Intel #AMD // #news // Python
fnmatch() перевіряє, чи ім'я файлу відповідає шаблонному рядку (він нечутливий до регістру).
Зазвичай fnmatch() робить порівняння, використовуючи ті самі правила обліку регістру, що й ОС.
from fnmatch import fnmatch
fnmatch('foo.txt', '*,txt') # True
fnmatch('foo.txt', '?oo. txt') # True
fnmatch('Dat45.csv', 'Dat [0-9]*') # True
names = ['Dat1.csv', 'Dat2.csv', 'config.ini', 'foo-py']
[name for name in names if fnmatch (name, 'Dat*,csv')]
# ['Dat1.csv', 'Dat2. csv']
Метод fnmatchcase() робить те саме, тільки він чутливий до регістру.
#fnmatch // #practice // Python>>> from datetime import date, timedelta
>>> dt = date(2022, 11, 3)
>>> dt-timedelta(days=1)
???
👉 Відповідь
#Python // #practice // Архів книгshutil багато хто вже, ймовірно, знайомий, але його зазвичай використовують у контексті завдань копіювання, перенесення файлів і папок.
Але за допомогою shutil можна отримати навіть інформацію про пам'ять на жорсткому диску. Метод disk_usage повертає кількість всієї, зайнятої та вільної пам'яті.
import shutil
total_b, used_b, free_b = shutil.disk_usage('.')
gb = 10 ** 9
print('Total: {:6.2f} GB'.format(total_b / gb))
print('Used: {:6.2f} GB'.format(used_b / gb))
print('Free : {:6.2f} GB'.format(free_b / gb))
# Output:
# Total: 245.11 GB
# Used : 128.38 GB
# Free: 99.04 GB
Так як всі три значення повертаються в байтах, у прикладі ми їх перевели та вивели у гігабайти для кращої наочності.
#shutil // #practice // PythonВ компанії зазначають, що таким чином хочуть розворушити українську IT-спільноту і покреативити — ну і власне, це гарний маркетинговий хід, оскільки кошти переможцю нададуть лише як депозит, який можна витратити на будь-який з курсів.👉 Детальніше #Python // #news // Архів книг
truncate() змінює розмір файлу до заданої кількості байтів. Якщо розмір не вказано, використається поточна позиція.
Зверніть увагу: якщо вказаний розмір перевищує поточний розмір файлу, результат буде залежати від платформи.
f = open ("demofile2.txt", "a")
f.truncate(20)
f.close()
f = open("demofile2.txt", "r")
print(f.read())
Файл може залишитися незмінним, збільшитися до вказаного розміру, якщо він був заповнений нулями, або збільшитися до вказаного розміру з невизначеним новим вмістом.
#truncate // #practice // Pythonstatistics.stdev() обчислює стандартне відхилення вибірки даних. Стандартне відхилення — це міра того, наскільки розкидані числа.
import statistics
print(statistics.stdev([1, 3, 5, 7, 9, 11]))
# 3.7416573867739413
print(statistics.stdev([2, 2.5, 1.25, 3.1, 1.75, 2.8]))
# 0.6925797186365383
print(statistics.stdev([-11, 5.5, -3.4, 7.1]))
# 8.414471660973927
print(statistics.stdev([1, 30, 50, 100]))
# 41.67633221226008
Велике стандартне відхилення свідчить про те, що дані розкидані, а невелике — що дані згруповані близько до середнього значення. Стандартне відхилення виявляється у тих самих одиницях, що й дані.
#Python // #practice // Архів книгHelloWorld з методом index, що декорований за допомогою cherrypy.expose — він буде доступним як обробник HTTP-запитів.
import cherrypy
class HelloWorld:
@cherrypy.expose
def index(self):
return "Hello World!"
cherrypy.quickstart(HelloWorld())
Потім запускається веб-сервер CherryPy за допомогою методу cherrypy.quickstart та передачі йому екземпляра класу HelloWorld.
Результатом роботи цього коду буде те, що при надсиланні GET-запиту на кореневий маршрут (/) сервер поверне рядок "Hello World!".
#CherryPy // #theory // Python☑️ Оцінимо ваш поточний рівень та перспективи. ☑️ Складемо конкретний план: які компанії та навички допоможуть зробити наступний крок. ☑️ Розкажемо, які можливості є на міжнародному ринку для IT-спеціалістів з України. ☑️ Все без складнощів і зайвих теорій. Просто і по суті.Навіщо це вам? Щоб не втрачати час на здогадки і відразу знати, що робити, щоб перейти на новий рівень у кар'єрі. 🎟 Записатися на консультацію просто: https://i.goit.global/VinbM Не пропустіть можливість дізнатися, як отримувати більше, залишаючись собою!
tp = (0)
lst = [0]
print(tp.__ sizeof__() > lst.__sizeof__())
👉 Відповідь
#Python // #practice // Архів книгintersection() повертає набір, який містить схожість між двома чи більше наборами.
x = {"apple", "banana", "cherry"}
y = {"google", "microsoft", "apple"}
z = x.intersection(y)
print(z) # ['apple']
x = {"a", "b", "c"}
y = {"c", "d", "e"}
z = {"f", "g", "c"}
result = x.intersection(y, z)
print(result) # ['c']
Набір, що повертається, містить тільки елементи, які існують в обох наборах або у всіх наборах, якщо порівняння виконується більш, ніж з двома наборами.
#intersection // #practice // Python