Python 🇺🇦

Закрытый канал

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

Больше

Сеть:ChatGPT | Штучний нейрон Украина2 943 Технологии и приложения6 472...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python 🇺🇦

Канал Python 🇺🇦 языкового сегмента Украинский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 20 925 подписчиков, занимая 6 472 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 20 925 подписчиков.

Согласно последним данным от 04 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -161, а за последние 24 часа — -5, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.61%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.52% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 011 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 155 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 05 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.

20 925

Подписчики

-524 часа

-487 дней

-16130 день

2 011

Просмотры поста

~ 1 15524 часа

~ 1 39548 часов

9.61%

Коэффициент вовлеченности

~ 2

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

20 924

Цей код мене не зламав, лише трохи посмажив Python

20 924

Шпаргалка з Python (ООП): об’єкти та класи (об’єкт — сутність із властивостями й поведінкою, клас — шаблон), інкапсуляція (приховування та об’єднання даних), абстракція (приховування складності), наслідування (успадкування властивостей: одиничне, множинне, багаторівневе, ієрархічне, гібридне), поліморфізм (один інтерфейс — різна поведінка), абстрактні класи (abc, @abstractmethod), а також генератори (yield) для поетапної обробки даних Python

20 924

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

Написати планувальник завдань на Python за допомогою стандартної бібліотеки хоча й 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 легковесний 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 розкладів: 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'er

20 924

Що виведе код?

Anonymous voting

20 924

Python

20 924

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

Розробник дивиться, як продакт займається вайб-кодингом. Python'er

20 924

Шпаргалка з Python: системні змінні модуля sys (argv, path, version тощо), спеціальні методи класів (__init__, __str__, __repr__, __eq__, __call__), методи списків (append, extend, insert, remove, pop, sort, reverse), методи рядків (lower, title, join, translate, zfill), методи роботи з файлами (read, write, readline, seek, close), а також індекси та зрізи в Python Python

20 924

Ловіть інструмент для керування Git-хуками Pre-commit — це open-source фреймворк для автоматичного запуску перевірок коду, стилю та безпеки перед кожним комітом Python

20 924

Асинхронність у Python (async / await) У відео пояснюється, як працює асинхронний код Python

20 924

Цифрова професія — аналогові звички Python

20 924

Flask — це мікрофреймворк для веб-розробки на Python, який ідеально підходить для швидкого старту без зайвої «магії» Його використовують у найрізноманітніших сценаріях: від невеликих веб-проєктів і API до мікросервісів і внутрішніх корпоративних інструментів

Де Flask особливо корисний: • швидке прототипування і MVP • створення REST API та бекенд-серверів • мікросервісна архітектура • розробка легких сервісів під конкретні задачі

Python

20 924

Світ рекрутингу виявився надто тісним Python

20 924

Що виведе код?

Anonymous voting

20 924

Python

20 924

LlamaIndex — це платформа та фреймворк для роботи з даними, яка допомагає створювати застосунки на базі великих мовних моделей із доступом до ваших власних (приватних) джерел Головна ідея — розв’язати ключову проблему LLM: обмежену «памʼять». Замість повторного навчання модель отримує потрібні дані прямо під час запиту й уже на їх основі відповідає на питання Python

20 924

Керування проблемами та ризиками в процесах CAPA — це підхід до управління, який допомагає виявляти та усувати як наявні, так і потенційні проблеми в процесах, продуктах або сервісах Python

20 924

😁 Python

20 924

$Шпаргалка з регулярних виразів у Python: спеціальні символи (^, $, ., *, +, ?, |), класи символів (\w, \d, \s, \b), набори си$

Шпаргалка з регулярних виразів у Python: спеціальні символи (^, $, ., *, +, ?, |), класи символів (\w, \d, \s, \b), набори символів ([], [a-z], [^...]), групи та прапори ((), (?P<name>), i, m, s, x), перевірки наперед і назад (lookahead, lookbehind), а також основні функції модуля re — re.findall(), re.search(), re.split(), re.sub() для пошуку, розділення та заміни тексту Python

20 924

OpenDevin — це open-source проєкт, мета якого — створити автономного AI-агента для розробки програмного забезпечення на базі великих мовних моделей

Ідея проста й потужна: ти даєш агенту задачу, а він сам:

• планує кроки • пише код • запускає команди й тести • аналізує помилки • ітеративно покращує результат

Python

20 924

Що виведе код?

Anonymous voting