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 20 932 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
Архив постов
20 932
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Трохи бази Python. День 5. Сортування списку за зменшенням
Метод sort() сортує список за зростанням (за замовчуванням).
Щоб sort() працював, елементи списку повинні бути одного типу. Не можна сортувати список із змішаними типами даних, наприклад, числами та рядками.
У методу sort() є параметр reverse; щоб відсортувати список за зменшенням, встановіть reverse=True.
list1 = [2, 5, 6, 8, 1, 8, 9, 11]
list1.sort(reverse=True)
print(list1)
# [11, 9, 8, 8, 6, 5, 2, 1]
Пам'ятайте: sort() — це строго метод списку (list). Його не можна використовувати для сортування set, tuple, string або dictionary.
Метод sort() не повертає новий список; він сортує існуючий список на місці (in place).
Якщо ви спробуєте створити новий об'єкт за допомогою sort(), він поверне None. Приклад нижче:
list1 = [2, 5, 6, 8, 1, 8, 9, 11]
list2 = list1.sort(reverse=True)
print(list2)
# None
У методу sort() є необов'язковий параметр key, який дозволяє налаштувати поведінку сортування.
Цей параметр використовується для передачі функції, яка задає критерій сортування елементів списку.
У прикладі нижче у нас є список кортежів, і ми хочемо відсортувати його за віком студента. Використовуючи параметр key разом з lambda-функцією, можна реалізувати таке кастомне сортування. Див. нижче:
students = [
("Alice", 22),
("Bob", 20),
("Charlie", 24)
]
# Сортуємо студентів за віком, використовуючи lambda-функцію як key
students.sort(key=lambda students: students[1])
print(students)
# [('Bob', 20), ('Alice', 22), ('Charlie', 24)]
Python'er
20 932
Надійна система резервного копіювання з дедуплікацією
BorgBackup — це open-source рішення, написане на Python і C, яке допомагає ефективно та безпечно створювати резервні копії, особливо коли мало місця на диску або повільне з’єднання
Воно підтримує стиснення, шифрування, монтування бекапів як файлової системи та працює на Linux, macOS, BSD і Windows
Python
20 932
Шпаргалка по основах Python: базовий синтаксис та правила мови, scalar types — основні типи даних (int, float, bool, str, NoneType), datetime — робота з датою та часом, data structures — структури даних Python (list, tuple, dict, set), list — змінювані списки для зберігання колекцій даних, tuple — незмінні послідовності значень, dict (hash map) — зберігання даних у форматі ключ-значення, set — унікальні елементи без порядку, slicing — отримання частин послідовностей через індекси та step, module/library — підключення модулів і бібліотек, help functions — використання help() та dir() для дослідження Python API
Python
20 932
‼️Безкоштовно спробуйте AI-професію за 3 дні!
Перейти в нову сферу складно: багато інформації, незрозуміло з чого почати, важко оцінити свої сили.
🤖AI-напрям зараз один із найперспективніших — і водночас доступний навіть без технічного бекграунду.
Тому ми запрошуємо вас на 3х денний інтенсив "АІ-автоматизація без програмування"
⏺День1: Зробите сучасний, стильний лендинг без коду ⏺День2: Створите з нуля сучасного АІ агента ⏺День3: Навчитесь монетизувати та розвивати отриманні навички🎁 Бонус за реєстрацію: Гайд "Як інтегрувати АІ у своє життя" Скоріш реєструйся та безкоштовно спробуй себе у ролі АІ-фахівця https://i.goit.global/zaQTl
20 932
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Трохи бази Python. День 4: Отримання поточного часу та дати
Нижче наведений код показує, як можна отримати поточний час за допомогою модуля datetime. Метод now() повертає об'єкт datetime, що представляє поточні дату і час відповідно до системних годинників. Метод strftime() форматує час для необхідного виводу. Цей код показує, як використовувати модуль datetime разом з методом strftime(), щоб отримати відформатовану рядок часу у форматі годин, хвилин і секунд.
from datetime import datetime
time_now = datetime.now().strftime('%H:%M:%S')
print(f'Поточний час: {time_now}')
Поточний час: 17:37:28from datetime import date
today_date = date.today()
print(today_date)
2023-09-20
20 932
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
20 932
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]for item in items[:]:
if item == 2:
items.remove(item)
print(items)
# Вивід: [1, 3, 4]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
