Python 🇺🇦
▪️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 20 205 подписчиков, занимая 6 358 место в категории Технологии и приложения и 3 026 место в регионе Украина.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 20 205 подписчиков.
Согласно последним данным от 15 сентября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -207, а за последние 24 часа — -6, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.39%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.34% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 898 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 079 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 11.
- 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 16 сентября, 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.
Загрузка данных...
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 16 сентября | 0 | |||
| 15 сентября | +1 | |||
| 14 сентября | 0 | |||
| 13 сентября | 0 | |||
| 12 сентября | 0 | |||
| 11 сентября | 0 | |||
| 10 сентября | 0 | |||
| 09 сентября | 0 | |||
| 08 сентября | 0 | |||
| 07 сентября | 0 | |||
| 06 сентября | 0 | |||
| 05 сентября | +1 | |||
| 04 сентября | +1 | |||
| 03 сентября | 0 | |||
| 02 сентября | 0 | |||
| 01 сентября | 0 |
→ Project та Product Managers → QA-фахівці → Hardware та Embedded спеціалісти → аналітики та інші tech-фахівціТож MilTech може стати тим самим напрямом, куди варто зайти зараз, а не тоді, коли про нього говоритимуть уже всі. А який напрям у MilTech може підійти саме вам? GoIT створили короткий безкоштовний тест: 3 хвилини — і ви дізнаєтесь свій MilTech-напрям, його потенціал та отримаєте рекомендацію, з чого почати. 👉 Пройти тест: miltech-lp-quiz-ua.goit.global
| 2 | Використовуйте os.scandir() у Python
os.listdir() повертає лише назви файлів, тому для перевірки кожного елемента потрібні додаткові операції:
import os
for name in os.listdir("uploads"):
path = os.path.join("uploads", name)
if os.path.isfile(path):
size = os.path.getsize(path)
print(name, size)
os.scandir() одразу повертає об’єкти DirEntry:
import os
with os.scandir("uploads") as entries:
for entry in entries:
if entry.is_file():
print(entry.name)
Через DirEntry можна отримати метадані:
with os.scandir("uploads") as entries:
for entry in entries:
if entry.is_file(follow_symlinks=False):
stat = entry.stat(follow_symlinks=False)
print(entry.name, stat.st_size)
Для масового обходу scandir() може зменшити кількість звернень до файлової системи, а сам обхід виконується ліниво — записи повертаються ітератором
Python | 685 |
| 3 | Duck typing у Python
Duck typing — підхід, за якого тип об’єкта не перевіряють напряму. Важливо лише, чи має він потрібні властивості та методи
Переваги:
• не потрібно прив’язуватися до конкретних класів
• код стає гнучкішим і менш залежним
• простіше розширювати код новими типами
• легше реалізовувати поліморфізм
Python | 1 026 |
| 4 | 😁
Python | 1 199 |
| 5 | Розбираємося з інференсом
Якщо повністю розібратися з цією статтею, можна зрозуміти інференс краще за 90% людей
І це лише перший матеріал у репозиторії AI Performance Engineering
Страшно уявити, скільки корисних знань заховано в інших матеріалах
Python | 1 299 |
| 6 | Любовний трикутник розробника
Python | 1 442 |
| 7 | Яка функція повертає абсолютне значення числа? | 1 434 |
| 8 | Функція oct() у Python
oct() перетворює ціле число на його вісімкове представлення та повертає результат у вигляді рядка
Функція приймає число або об’єкт, який реалізує метод __index__()
Наприклад:
oct(10) → 0o12
Python | 1 448 |
| 9 | Спрощуємо валідацію даних у Python
ValidEx допомагає знаходити, витягувати та навчати структуровані дані з різних неструктурованих джерел
Щоб почати роботу, достатньо встановити пакет:
pip install validex
Python | 1 403 |
| 10 | Коли на співбесіді запитують, як тебе звати, але чат гпт не грузиться
Python | 1 504 |
| 11 | ⚡️ Хочеться щось змінити в роботі, але незрозуміло — що саме?
AI здається перспективним. Data — цікавим. У маркетингу купа різних напрямів. IT нікуди не зникло. А ще всюди говорять про AI-контент.
І в результаті можна місяцями читати про нові професії — і так нічого й не обрати.
Тому на честь 12-річчя GoIT влаштовує 5 днів безкоштовних ефірів — і щодня новий напрям 👇
➡️ Data Analytics
➡️ AI Automation
➡️ AI Content
➡️ Digital Marketing
➡️ IT
Можна подивитися, як усе працює зсередини, які навички потрібні та який напрям справді може бути вашим.
А оскільки це День народження — без подарунків не обійдеться 🎁
На учасників чекають бонуси та розіграші навчальних курсів щодня.
5 днів. 5 напрямів. Можливо, один із них стане вашим наступним кроком.
👉 Приєднатися безкоштовно: GoIT Birthday Week | 1 396 |
| 12 | Шпаргалка по алгоритмах Machine Learning: Supervised Learning — навчання моделей на розмічених даних, Linear Regression — прогнозування числових значень, Logistic Regression — класифікація даних, Decision Tree — прийняття рішень за деревоподібною структурою, Random Forest — ансамбль дерев рішень, KNN — класифікація за найближчими сусідами, Unsupervised Learning — пошук закономірностей без міток, K-Means — кластеризація даних, Reinforcement Learning — навчання через винагороди та взаємодію із середовищем, Python & R — реалізація й тренування ML-моделей
Python | 1 417 |
| 13 | Функція abspath() у Python
abspath() повертає абсолютний шлях до вказаного файлу або каталогу
Якщо шлях відносний — функція перетворює його на абсолютний, використовуючи поточний робочий каталог
Якщо шлях уже абсолютний — повертає його без змін
Функція доступна в модулі os.path
Python | 1 529 |
| 14 | Який оператор використовується для ділення націло в Python? | 1 575 |
| 15 | Вайб-кодери, які дивляться на свій власний код після того, як у них закінчилися кредити
Python | 1 947 |
| 16 | Написати планувальник завдань на Python за допомогою стандартної бібліотеки хоч і просто, але можливостей там небагато. Як тільки з'являються асинхронні завдання, робота з часовими зонами, повторні спроби при невдачах і подібні випадки, стає важкою
На GitHub я знайшов FastScheduler, це відкритий легкий планувальник завдань для Python. Підтримує асинхронність, часові зони, вирази Cron і навіть має візуальну панель
Завдяки дуже акуратному синтаксису на декораторах завдання можна описати одним рядком. Є різні варіанти розкладу: інтервали, конкретний час, Cron тощо. Асинхронні функції працюють з коробки
Установка через pip в один крок, а для персистентності доступні різні сховища, такі як SQLite і PostgreSQL. Після перезапуску сервісу стан завдань не втрачається
Python | 1 892 |
| 17 | Метод count()
count() допомагає швидко порахувати кількість входжень елемента в послідовність
Працює зі списками, кортежами та рядками
items = [1, 2, 2, 3, 2]
print(items.count(2))
# 3
Для рядків:
text = "hello hello"
print(text.count("hello"))
# 2
Простий метод, який часто стає у пригоді під час роботи з даними
Python | 1 667 |
| 18 | Шпаргалка по структурах даних у Python: Lists — впорядковані змінювані колекції елементів, Elements — дані різних типів усередині списку, Indexes — доступ до елементів за позицією, Loops — послідовний перебір списку, Methods — операції на кшталт append() і sort(), Tuples — незмінні послідовності, Sets — колекції унікальних елементів, Dictionaries — зберігання даних у форматі ключ–значення, Arrays — структури для роботи з наборами однотипних даних
Python | 1 668 |
| 19 | Ваші молитви були почуті
Python | 1 842 |
| 20 | 🔥 Хочеш професію, яка буде потрібна бізнесу й у 2026 році?
Data Analytics — це не просто таблиці та цифри. Це навичка, яка допомагає знаходити закономірності, приймати рішення та працювати з бізнесом у різних сферах — від маркетингу до фінансів.
На безкоштовному марафоні GoIT покажуть, як виглядає робота дата-аналітика на практиці та з чого почати.
👉 Реєстрація на марафон: https://i.goit.global/haJAf | 1 775 |
