فریب کلاهبرداران را نخورید! تل‌متریو این کانال‌ها را شناسایی و برچسب‌گذاری می‌کند 👉 برای مشاهده برچسب، اشتراک تهیه کنید

Python 🇺🇦

کانال بسته

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

نمایش بیشتر

شبکه:ChatGPT | Штучний нейрон أوكرانيا3 105 فناوری و برنامه‌ها6 589...

📈 تحلیل کانال تلگرام Python 🇺🇦

کانال Python 🇺🇦 در بخش زبانی اوکراینی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 19 938 مشترک است و جایگاه 6 589 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 3 105 را در منطقه أوكرانيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 19 938 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 27 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -198 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -8 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.32% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.36% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 859 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 068 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 9 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 28 اکتبر, 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.

19 938

مشترکین

-824 ساعت

-577 روز

-19830 روز

1 859

نمایش های پست

~ 1 06824 ساعت

~ 1 26448 ساعت

9.32%

نرخ مشارکت

~ 2

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

19 938

Шпаргалка по роботі з даними в Python (Data Science): імпорт бібліотек NumPy та pandas — базові інструменти для обробки даних, текстові файли — читання/запис простого тексту та робота через context manager, табличні файли CSV/flat files — завантаження та обробка структурованих даних у DataFrame, Excel файли — робота з листами та таблицями, SAS/Stata файли — імпорт статистичних форматів, HDF5 та Pickle — збереження та завантаження складних структур даних, MATLAB файли — читання .mat через SciPy, реляційні бази даних (SQL) — підключення, запити та перетворення результатів у DataFrame, словники Python — доступ до ключів, значень і вкладених структур, дослідження даних (NumPy arrays та pandas DataFrames) — перегляд типів, розмірів і базової статистики, навігація файловою системою — magic-команди та модуль os для роботи з файлами й директоріями Python

19 938

Якщо працюєш з Python, запам’ятай просте правило: не змінюй список у процесі обходу. Це може дати неочікувані результати, бо ітератор не відстежує зміни структури Ось приклад, який виглядає логічно, але працює неправильно:

items = [1, 2, 2, 3, 4]
for item in items:
    if item == 2:
        items.remove(item)
print(items)
# Вивід: [1, 2, 3, 4]

Здається, що всі 2 мають зникнути, але одна залишається. Чому? Після видалення елемента список «зсувається», а цикл уже рухається далі — у результаті частина значень просто пропускається Як зробити правильно — ітеруватися по копії:

for item in items[:]:
    if item == 2:
        items.remove(item)
print(items)
# Вивід: [1, 3, 4]

А ще краще — використати list comprehension:

items = [x for x in items if x != 2]

Висновок: не змінюй колекцію під час ітерації. Це може призвести до пропущених елементів, дублювання або навіть помилок під час виконання Python

19 938

Як створити затишну інді-гру на Python У відео показано процес розробки атмосферної гри з нуля, використовуючи Python та Pygame — від ідеї до реалізації Python

19 938

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

помилки можуть мати серйозні наслідки)) Python'er

19 938

🤔 Ви вже можете писати код з AI, але чи використовуєте можливості штучного інтелекту сповна? Дізнайтеся як зробити AI частиною інженерного workflow: IDE, CI/CD, генерація коду, його перевіркa та інтеграція в продукт, — на курсі «Програмування з AI-асистентами» від robot_dreams. Після 16 занять ви навчитеся: 🦾 писати й правильно перевіряти код з AI 🦾 вбудовувати АІ у Git, PR і CI/CD 🦾 автоматизовувати тести, документацію й рутинні задачі 🦾 швидко працювати з legacy і складними задачами У фіналі — зберете власний AI Dev Toolkit: систему промптів, підходів і цілісного workflow. Лектор: Валентин Дружинін — Technical Lead в AgileEngine (backend, data platforms, AI systems), будує AI-системи як частину продукту — масштабовані, стабільні та готові до реального використання. Деталі, програма та реєстрація ⬅️

19 938

AI для роботи з даними та аналітики Hex — платформа, яка допомагає аналізувати дані через SQL і Python, автоматизуючи більшість рутинних задач

Що вміє: • генерує SQL-запити та Python-код • будує графіки й дашборди • пояснює результати та відповідає на питання простою мовою • дозволяє швидко зібрати звіт або data-додаток

Python

19 938

Вітаю з днем перемоги Python

19 938

Що виведе код?

Anonymous voting

19 938

Python

19 938

Python 3.15 beta 1 вийшла в реліз Це означає, що набір основних фіч уже зафіксований — далі залишаються бета-тести, виправлення помилок і фінальна стабілізація перед релізом

Що нового в 3.15: • ліниві імпорти через ключове слово lazy • вбудовані frozendict і sentinel • швидший JIT на x86-64 Linux • розпакування прямо всередині comprehensions • новий статистичний profiler з низьким оверхедом • frame pointers увімкнені за замовчуванням

Python 3.15.0b1 вийшов 7 травня 2026 року — це перша з чотирьох бета-версій і точка feature freeze. Фінальний реліз очікується 1 жовтня 2026 року Python

19 938

Легкий open-source агент, який може працювати локально та частково замінювати Claude Code Всередині — ~12 000 рядків Python-коду, підтримка 11 провайдерів моделей із можливістю перемикання, 27 вбудованих інструментів, MCP-протокол, гаряче завантаження плагінів, паралельна робота саб-агентів, офлайн голосовий ввід/вивід та інтеграція з Telegram (Telegram-bridge) Python

19 938

Повір, тобі це не стане в пригоді Python

19 938

$Шпаргалка по Python Regular Expressions (Regex): ^ — початок рядка, $ — кінець рядка, . — будь-який символ, \d — цифра, \w —$

Шпаргалка по Python Regular Expressions (Regex): ^ — початок рядка, $ — кінець рядка, . — будь-який символ, \d — цифра, \w — буква або цифра, \s — пробільний символ, * — 0 або більше повторень, + — 1 або більше повторень, ? — необов’язковий елемент, {n} — точна кількість повторень, {m,n} — діапазон повторень, [abc] — один символ із набору, [^abc] — будь-який символ крім указаних, () — групування виразів, | — логічне “або”, re.findall() — пошук усіх збігів, re.search() — пошук першого збігу, re.split() — розділення рядка за шаблоном, re.sub() — заміна тексту за шаблоном, lookahead/lookbehind — перевірка контексту без включення в результат, flags — додаткові режими пошуку (IGNORECASE, MULTILINE, DOTALL) Python

19 938

Ловіть інструмент, який знімає LLM цензуру в один клік Obliteratus аналізує внутрішні ваги моделі та визначає компоненти, які впливають на відмови у відповідях. Далі він дозволяє експериментально модифікувати ці частини через проєкційні методи Python

19 938

Що таке *args і **kwargs у Python? Це спосіб передавати змінну кількість аргументів у функцію *args збирає позиційні аргументи у кортеж, а **kwargs — іменовані аргументи у словник Python

19 938

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

Вони робили кнопку Python'er

19 938

Шпаргалка по Python: While Loop — цикл з перевіркою умови, For Loop — перебір елементів послідовності, Loop Control — break і continue для керування циклами, Input/Print — введення та виведення даних, Functions — створення функцій через def, Range — генерація числових послідовностей, Lists — операції зі списками (append, sort, remove), Dictionaries — робота зі словниками (keys, values, items), Sets — множини та операції над ними, Strings — методи для рядків (split, join, replace), Files — читання й запис файлів, Formatting — форматування тексту через format() та f-рядки Python

19 938

Автоматизуй дослідження з NotebookLM + Python Notebooklm-py — це неофіційна бібліотека для роботи з Google NotebookLM, яка дозволяє автоматизувати дослідницькі задачі, генерувати контент і підключати AI-агентів. Підійде для прототипів, пет-проєктів і персональних тулів — працює як через Python, так і через CLI

Що вміє: • інтеграція з AI-агентами та Claude Code • автоматичний імпорт і обробка джерел • генерація подкастів, відео й навчальних матеріалів • робота через Python API та командний рядок • використання неофіційних Google API

Python

19 938

Повний шлях у Python Web Development з нуля У відео детально показано, як освоїти веб-розробку на Python крок за кроком — від основ до запуску власних застосунків у продакшені Python

19 938