Python 🇺🇦

Закрытый канал

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

Больше

Сеть:ChatGPT | Штучний нейрон Украина2 949 Технологии и приложения6 469...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python 🇺🇦

Канал Python 🇺🇦 языкового сегмента Украинский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 20 932 подписчиков, занимая 6 469 место в категории Технологии и приложения и 2 949 место в регионе Украина.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 20 932 подписчиков.

Согласно последним данным от 03 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -161, а за последние 24 часа — -4, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.62%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.50% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 015 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 151 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 04 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.

20 932

Подписчики

-424 часа

-507 дней

-16130 день

2 015

Просмотры поста

~ 1 15124 часа

~ 1 39348 часов

9.62%

Коэффициент вовлеченности

~ 2

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

20 932

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

😕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

20 932

Як у Python викликати базовий метод перевизначеного методу в класі-нащадку?

Anonymous voting

20 932

pip install python

Python

20 932

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

20 932

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

20 932

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

20 932

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

20 932

Що я наробив.. Python

20 932

Що виведе код?

Anonymous voting

20 932

Python

20 932

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

20 932

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

20 932

😁 Python

20 932

Шпаргалка по high-order functions у Python: map() — застосовує функцію до кожного елемента iterable та повертає iterator з результатами, filter() — фільтрує елементи за умовою й залишає тільки ті, для яких функція повертає True, reduce() — послідовно об’єднує всі елементи iterable в одне значення, lambda functions — анонімні функції для коротких виразів і роботи з map/filter/reduce, iterable objects — списки, кортежі та інші колекції для обробки, functools — модуль Python, який містить reduce(), functional programming — підхід до програмування через функції та обробку даних без зміни стану Python

20 932

Автономні AI-дослідження на Apple Silicon Порт проєкту Karpathy’s autoresearch для Apple Silicon на базі MLX, який реалізує автономні дослідницькі цикли з керуванням через program.md

Що цікавого: • нативна підтримка Apple Silicon без PyTorch/CUDA • фіксований бюджет навчання (~5 хвилин) • логування результатів у results.tsv • проста структура для автономних експериментів • оптимізація моделей для ефективнішої роботи

Python

20 932

Навіщо в Python використовують enumerate()? enumerate() дозволяє одночасно отримувати і значення елемента, і його індекс під час перебору списку. Це зручніше та читабельніше, ніж вручну працювати з лічильником Python

20 932

Repost from Codu - лампова IT спільнота

Той момент, коли Windows хоче офіційну ліцензію </Codu>

20 932

Шпаргалка по основах Python та built-in методах: sys variables — системні змінні та аргументи командного рядка, os variables — робота з операційною системою та шляхами до файлів, string methods — методи для обробки рядків (split, replace, join, strip), list methods — робота зі списками та їх зміна, file methods — читання, запис і керування файлами, datetime/time methods — робота з датою, часом і timestamp, class special methods — магічні методи Python (init, str, repr), indexes & slices — індексація та slicing для роботи з послідовностями, date formatting — форматування дати й часу через strftime та strptime, sys.argv — отримання аргументів запуску скрипта через командний рядок Python

20 932

termaid — Python CLI-інструмент, який дозволяє рендерити Mermaid-діаграми прямо в терміналі у вигляді Unicode-графіки Тепер працюючи через SSH, TUI або CLI-пайплайни, не потрібно відкривати браузер, щоб подивитися діаграму. Підтримуються основні типи: flowchart, sequence, class, ER, state, treemap і pie. Повністю на Python і без додаткових залежностей Python