Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Python 🇺🇦
Закрытый канал
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python 🇺🇦
Канал Python 🇺🇦 языкового сегмента Украинский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 20 921 подписчиков, занимая 6 475 место в категории Технологии и приложения и 2 946 место в регионе Украина.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 20 921 подписчиков.
Согласно последним данным от 05 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -161, а за последние 24 часа — -7, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.57%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.59% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 002 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 170 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 9.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“▪️Вивчаємо Python разом.
▪️Високооплачувана професія
▪️Допомагаємо з пошуком роботи
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 06 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
20 921
Подписчики
-724 часа
-457 дней
-16130 день
Загрузка данных...
Похожие каналы
Облако тегов
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
июнь '26
июнь '26
+2
в 0 каналах
май '26
+38
в 6 каналах
Get PRO
апрель '26
+9
в 1 каналах
Get PRO
март '26
+23
в 2 каналах
Get PRO
февраль '26
+37
в 2 каналах
Get PRO
январь '26
+54
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '25
+39
в 2 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+51
в 1 каналах
Get PRO
октябрь '25
+40
в 5 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+10
в 2 каналах
Get PRO
август '25
+14
в 2 каналах
Get PRO
июль '25
+21
в 4 каналах
Get PRO
июнь '25
+14
в 1 каналах
Get PRO
май '25
+384
в 11 каналах
Get PRO
апрель '25
+190
в 2 каналах
Get PRO
март '25
+84
в 1 каналах
Get PRO
февраль '25
+37
в 1 каналах
Get PRO
январь '25
+30
в 2 каналах
Get PRO
декабрь '24
+26
в 1 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+23
в 2 каналах
Get PRO
октябрь '24
+18
в 1 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+54
в 2 каналах
Get PRO
август '24
+77
в 0 каналах
Get PRO
июль '24
+66
в 0 каналах
Get PRO
июнь '24
+65
в 0 каналах
Get PRO
май '24
+82
в 0 каналах
Get PRO
апрель '24
+89
в 1 каналах
Get PRO
март '24
+104
в 1 каналах
Get PRO
февраль '24
+112
в 0 каналах
Get PRO
январь '24
+114
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '23
+96
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '23
+101
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '23
+159
в 1 каналах
Get PRO
сентябрь '23
+64
в 0 каналах
Get PRO
август '23
+59
в 0 каналах
Get PRO
июль '23
+84
в 0 каналах
Get PRO
июнь '23
+6 182
в 0 каналах
Get PRO
май '23
+634
в 0 каналах
Get PRO
апрель '23
+809
в 0 каналах
Get PRO
март '23
+114
в 0 каналах
Get PRO
февраль '23
+2 299
в 0 каналах
Get PRO
январь '23
+2 649
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '22
+47
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '22
+5 102
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '22
+8 205
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '22
+154
в 0 каналах
Get PRO
август '22
+4 833
в 0 каналах
Get PRO
июль '22
+13 439
в 0 каналах
Get PRO
июнь '22
+3 182
в 0 каналах
Get PRO
май '22
+67
в 0 каналах
Get PRO
апрель '22
+16 366
в 0 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 06 июня | 0 | |||
| 05 июня | 0 | |||
| 04 июня | 0 | |||
| 03 июня | 0 | |||
| 02 июня | +2 | |||
| 01 июня | 0 |
Посты канала
У Python є два прості способи об’єднати словники — сучасний і класичний
1. Через оператор
merge
first_dict = {"kelly": 23, "Derick": 14, "John": 7}
second_dict = {"Ravi": 45, "Mpho": 67}
combined_dict = first_dict | second_dict
print(combined_dict)
# {'kelly': 23, 'Derick': 14, 'John': 7, 'Ravi': 45, 'Mpho': 67}(**)
first_dict = {"kelly": 23, "Derick": 14, "John": 7}
second_dict = {"Ravi": 45, "Mpho": 67}
combined_dict = {**first_dict, **second_dict}
print(combined_dict)
# {'kelly': 23, 'Derick': 14, 'John': 7, 'Ravi': 45, 'Mpho': 67} | 2 | У Python є два прості способи об’єднати словники — сучасний і класичний
1. Через оператор merge
first_dict = {"kelly": 23, "Derick": 14, "John": 7}
second_dict = {"Ravi": 45, "Mpho": 67}
combined_dict = first_dict | second_dict
print(combined_dict)
# {'kelly': 23, 'Derick': 14, 'John': 7, 'Ravi': 45, 'Mpho': 67}
2. Через розпакування словників (**)
first_dict = {"kelly": 23, "Derick": 14, "John": 7}
second_dict = {"Ravi": 45, "Mpho": 67}
combined_dict = {**first_dict, **second_dict}
print(combined_dict)
# {'kelly': 23, 'Derick': 14, 'John': 7, 'Ravi': 45, 'Mpho': 67}
Python | 1 |
| 3 | ⚡️ У Telegram-каналі Владислава Фурдака - практичні поради ринку IT, прокачки LinkedIn, проходженню співбесід, system design, AI, та всього що допоможе підвищувати заробіток. | 981 |
| 4 |  Візуальний конструктор для AI-додатків
Langflow — це open-source інструмент для створення та запуску застосунків на основі великих мовних моделей з використанням LangChain
Він має інтерфейс у стилі drag-and-drop, що дозволяє швидко збирати, тестувати та запускати складні ланцюжки обробки тексту без написання коду
Python | 1 090 |
| 5 |  😁
Python | 1 306 |
| 6 |  Шпаргалка по Python Roadmap: Basics — основи синтаксису, типи даних, умови, цикли, функції та обробка винятків, OOP — об'єктно-орієнтоване програмування з класами, методами та наслідуванням, Advanced Python — comprehensions, регулярні вирази, декоратори, ітератори, lambda-функції та багатопотоковість, Package Managers — керування пакетами через pip і conda, DSA — структури даних та алгоритми (масиви, списки, стек, черга, хеш-таблиці, дерева, рекурсія, сортування), Automation — автоматизація роботи з файлами, вебскрапінгом, GUI та мережею, Testing — unit, integration, end-to-end та load testing, Data Science — NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow і PyTorch для аналізу даних та машинного навчання, Web Frameworks — створення вебзастосунків за допомогою Flask, FastAPI та Django
Python | 1 385 |
| 7 |  😕libdebug — бібліотека Python для створення власного відладчика!
Це інструмент для програмного аналізу та відладки бінарних файлів на Python, набагато гнучкіший, ніж класичний GDB.
Не просто бібліотека, а основа для написання власних інструментів відладки, аналізу та реверс-інжинірингу.
Залишаю посилання: GitHub 📱
Python'er | 1 216 |
| 8 | Як у Python викликати базовий метод перевизначеного методу в класі-нащадку? | 1 474 |
| 9 |  pip install python
Python | 1 629 |
| 10 |  Шпаргалка по обчисленню похідних у Python: SymPy — бібліотека для символьної математики, Symbol() — створення математичної змінної, Derivative() — побудова виразу похідної для функції, diff() — швидке обчислення похідної функції, evaluate=True — автоматичне обчислення результату похідної, polynomial functions — робота з поліномами та математичними виразами, lambdify() — перетворення символьного виразу у звичайну Python-функцію, function evaluation — обчислення значення функції та її похідної в конкретній точці, symbolic mathematics — математичні обчислення через символьний аналіз у Python
Python | 1 633 |
| 11 |  Ловіть Python-бібліотеку для adversarial-тестування ML-моделей
Foolbox дозволяє проводити суперницькі атаки на моделі машинного навчання, наприклад, на глибокі нейронні мережі
Мета — оцінити стійкість моделей до атак та переконатися, що вони можуть протистояти реальним загрозам
Python | 1 652 |
| 12 |  Як вивчити Python для початківців швидко та без нудної теорії
У відео дуже просто пояснюється база Python для новачків: змінні, цикли, функції та практика на реальних прикладах
Python | 1 677 |
| 13 | Порада для Python, UV і Docker
Іноді залежності краще встановлювати окремо від коду — це помітно пришвидшує збірку Docker-образів
Ідея проста: спочатку ставимо залежності, потім додаємо проєкт
Навіщо це:
• Docker кешує шари і не перебудовує їх без потреби
• якщо змінюється лише код — залежності беруться з кешу
• якщо змінюються залежності — перебудовується тільки відповідний шар
• без цього будь-яка дрібна зміна запускає повну перевстановку
Приклад:
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \ --mount=type=bind,source=uv.lock,target=uv.lock \ --mount=type=bind,source=pyproject.toml,target=pyproject.toml \ uv sync --locked --no-install-project
COPY . /appRUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \ uv sync --locked
Python | 1 738 |
| 14 |  Що я наробив..
Python | 1 882 |
| 15 | Що виведе код? | 1 961 |
| 16 |  Python | 1 983 |
| 17 |  Звичайні for-цикли універсальні, але не завжди оптимальні: вони додають зайві витрати інтерпретатора, що особливо відчутно на великих даних
У таких випадках краще використовувати стандартні інструменти Python, наприклад itertools
Наприклад, щоб отримати всі унікальні пари зі списку, не потрібні вкладені цикли — достатньо combinations():
from itertools import combinations
def get_unique_pairs(items):
return list(combinations(items, 2))
print(get_unique_pairs(['A', 'B', 'C', 'D']))
# Output:
# [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D')]
Висновок: замість ручних циклів краще використовувати готові інструменти зі стандартної бібліотеки — це чистіше і ефективніше
Python | 1 939 |
| 18 |  Чому в Python краще перевіряти None через is
У Python не варто писати obj == None, навіть якщо інколи це працює так само
Причина в тому, що == викликає метод порівняння eq, який може бути перевизначений у класі — і тоді поведінка стає непередбачуваною
Наприклад:
class Weird:
def eq(self, other):
return True # завжди каже, що "рівний"
obj = Weird()
print(obj == None) # True
print(obj is None) # False
Тут obj == None дає хибний результат через кастомну логіку
Натомість:
obj is None
is перевіряє ідентичність об’єкта і не може бути перевизначений. Оскільки None — це синглтон, така перевірка завжди коректна і передбачувана
Висновок: для перевірки на None завжди використовуйте is None — це правильний і безпечний підхід
Python | 1 751 |
| 19 |  😁
Python | 1 826 |
| 20 | Шпаргалка по обчисленню похідних у Python: SymPy — бібліотека для символьної математики, Symbol() — створення математичної змінної, Derivative() — побудова виразу похідної для функції, diff() — швидке обчислення похідної функції, evaluate=True — автоматичне обчислення результату похідної, polynomial functions — робота з поліномами та математичними виразами, lambdify() — перетворення символьного виразу у звичайну Python-функцію, function evaluation — обчислення значення функції та її похідної в конкретній точці, symbolic mathematics — математичні обчислення через символьний аналіз у Python
Python | 1 |
