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 20 880 подписчиков, занимая 6 482 место в категории Технологии и приложения и 2 943 место в регионе Украина.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 20 880 подписчиков.
Согласно последним данным от 09 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -175, а за последние 24 часа — -3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.31%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.42% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 944 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 133 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 10.
- 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 10 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.
Annoy з довжиною вектора елемента f і використовуємо відстань angular.
from annoy import AnnoyIndex
import random
f = 40 # Довжина індексованого векторного елемента
t = AnnoyIndex(f, 'angular')
for i in range (1000):
v = [random.gauss(0, 1) for z in range(f)]
t.add_item(i, v)
t.build(10) # 10 дерев
t.save('test.ann')
# ...
u = AnnoyIndex(f, 'angular')
u.load('test.ann') # дуже швидко, просто відображає файл в пам'ять
print(u.get_nns_by_item(0, 1000)) # знайде 1000 найближчих сусідів
Додаємо 1000 елементів з випадковими значеннями індексу, будуємо його з 10 дерев і зберігаємо у файл test.ann.
Потім ми завантажуємо індекс із файлу та виконуємо пошук 1000 найближчих сусідів для елемента з індексом 0.
Результат роботи коду — список зі 1000 індексів елементів, які є найближчими сусідами для елемента з індексом 0.
#Annoy // #theory // Python10000000 і 100000000. Використовувати коми, як в англійській мові, не вийде.
а = 3250
b = 67_543_423_778
type(a) # <class 'int'>
type(b) # <class 'int'>
type(a) == type(b) # True
Але Python дозволяє використовувати нижнє підкреслення як роздільник для покращення читабельності — наприклад, 1_000_000 інтерпретуватиметься як ціле число 1000000.
#Python // #practice // Вакансії ITEve з модуля eve, створюємо екземпляр програми Eve і запускаємо його. Тепер API готовий до використання.
from eve import Eve
app = Eve()
if __name__ == '__main__':
app.run()
То ж в результаті маємо запущений веб-сервер з RESTful API, який можна використовувати для обміну даними між клієнтом та сервером.
До слова, REST API — це API, побудований з урахуванням обмежень REST. Це означає, що API REST використовує HTTP-методи (GET, POST, PUT, DELETE і т. д.) для виконання операцій над ресурсами (даними), представленими у вигляді URI (Uniform Resource Identifier).#Eve // #theory // Python
assert приймає логічний вираз та необов'язкове повідомлення. Вона використовується для перевірки типів, значень аргументу та виведення функції, а також для налагодження, оскільки зупиняє програму в разі помилки.
Якщо виконати інструкцію assert з логічним виразом із результатом True, нічого не станеться. Але для False буде згенеровано виняток AssertionError (не обробляйте його блоком try-except, бо тоді assert втрачає сенс).
def get_user_by_id(user_id):
assert type(user_id) is int, 'user_id must be integer'
print('Searching...')
get_user_by_id(4267)
# Searching...
get_user_by_id('foo')
# AssertionError: user_id must be integer
У прикладі 👆 ми перевірили, чи є переданий аргумент числовим типом даних. Якщо ні — буде викликано виняток і виведено вказане повідомлення.
#assert // #practice // PythonВ книзі також розглядається Google Colab, який дає змогу писати Python-код у хмарі.Рік: 2024 Мова: 🇬🇧 Автори: John Paul Mueller, Luca Massaron #Python // #books // Вакансії IT
zip() приймає елементи, об'єднує їх в кортеж і повертає його.
languages = ['Java', 'Python', 'JavaScript']
versions = [14, 3, 6]
result = zip(languages, versions)
print(list (result))
# [('Java', 14), ('Python', 3), ('JavaScript', 6)]
Якщо передані ітератори мають різну довжину, ітератор з найменшою кількістю елементів визначає довжину нового ітератора.
#zip // #practice // PythonНа тест-драйві ви спробуєте себе в ролях: ▫️ вебдизайнера, ▫️ розробника, ▫️ дата-аналітика, ▫️ проджекта, ▫️ тестувальника.✅ Програма розрахована на новачків. У вільний час ви дивитесь короткі лекції та робите цікаві завдання, які перевіряє ментор. Після реєстрації приємний бонус: Штучний інтелект в IT. Як використовувати AI у 5 ключових ІТ-професіях?. 🔥 Реєструйтесь за посиланням: https://i.goit.global/AiLrq
>>> int('٩')
9
>>> int ('𑄺৬𝟙੩')
1613
>>> '۴'.isdecimal()
True
>>> bool(re.match('\d', '౫'))
True
👉 Повний перелік цифр в Python
#Python // #theory // Архів книгПрацює на раз-два: робимо скрін сайту, що сподобався, і відправляємо його в CopyCoder.👉 Спробувати #CopyCoderAI // #news // Python
inf' та 'infinity' можна конвертувати в float, і в результаті виходить значення нескінченності. Для негативної "нескінченності" слід поставити знак мінуса перед словом.
>>> float('infinity')
inf
>>> float('inf')
inf
>>> float('inf') == float('infinity')
True
>>> float('-inf')
-inf
>>> float('inf') > 100 ** 100
True
>>> type float('inf'))
<class 'float'>
Такий прийом може бути корисним у коді, де потрібно зберігати в змінній найбільше чи найменше числове значення для подальшого порівняння.
#infinity // #practice // Pythonpsutil дозволяє отримувати інформацію про процесор, пам'ять, диск, мережу, датчики і запущені процеси в системі.
>>> import psutil
>>>
>>> psutil.cpu_count()
8
>>> psutil.cpu_percent(percpu=True)
[4.3, 4.0, 2.9, 2.2, 0.1, 0.0, 0.0, 0.0]
>>>
>>> psutil.virtual_memory()
smem(total=8589934592, available=2969485312, percent=65.4, used=3863805952, free=418775040, active=2564292608, inactive=2403647488, wired=1299513344)
>>>
>>> psutil.disk_usage('/')
sdiskusage(total=245107195904, used=15051870208, free=62455025664, percent=19.4)
>>>
>>> psutil.sensors_battery()
sbattery(percent=55, secsleft=<BatteryTime.POWER_TIME_UNLIMITED: -2>, power_plugged=True)
В практичному застосуванні psutil корисний переважно для моніторингу системи, обмеження ресурсів процесів та управління запущеними процесами.
Крім звичних Windows, MacOS та Linux, бібліотека також підтримує системи FreeBSD, OpenBSD, NetBSD, Sun Solaris та AIX.#psutil // #practice // Python
Prophet, створюємо та навчаємо модель, створюємо майбутні дати для прогнозування, робимо прогноз та візуалізуємо його.
from fbprophet import Prophet
import pandas as pd
# Завантаження даних
df = pd.read_csv('AirPassengers.csv')
df.head()
# Підготовка даних
df.columns = ['ds', 'y']
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'])
# Створення та навчання моделі
m = Prophet()
m.fit(df)
# Створення майбутніх дат для прогнозування
future = m.make_future_dataframe(periods=365)
future.tail()
# Прогнозування
forecast = m.predict(future)
forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail()
# Візуалізація прогнозу
fig1 = m.plot(forecast)
fig2 = m.plot_components(forecast)
Результат роботи цього коду — графік з прогнозом кількості пасажирів авіакомпанії на майбутній період.
#Prophet // #theory // Python
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
