Python 🇺🇦
Закрытый канал
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python 🇺🇦
Канал Python 🇺🇦 языкового сегмента Украинский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 19 938 подписчиков, занимая 6 589 место в категории Технологии и приложения и 3 105 место в регионе Украина.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 938 подписчиков.
Согласно последним данным от 27 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -198, а за последние 24 часа — -8, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.32%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.36% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 859 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 068 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 28 октября, 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.
19 938
Подписчики
-824 часа
-577 дней
-19830 дней
Архив постов
19 935
Шпаргалка по Python для Data Science: Variables & Data Types — створення змінних і базові типи (int, float, str, bool), Strings — робота з рядками (індексація, методи, операції), Lists — списки та операції з ними (доступ, зрізи, методи), NumPy Arrays — масиви з NumPy для числових обчислень, Libraries — підключення бібліотек (наприклад, pandas, matplotlib), Python IDEs — середовища розробки (Anaconda, Jupyter), Asking for Help — використання help() для отримання документації
Python
19 935
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Використовуйте itertools замість циклів
Хоча цикли — це круто, у них є обмеження, особливо в сучасних стилях програмування та для певних типів завдань. Розуміння цих обмежень допомагає вибрати правильний інструмент для завдання. Кожна ітерація циклу в Python створює додаткові витрати інтерпретатора, наприклад, перевірку типів і управління пам'яттю. На великих наборах даних це може помітно накопичуватися.
Щоб обійти це обмеження, в Python є зручна вбудована бібліотека itertools. Наприклад, припустімо, що вам потрібно згенерувати всі унікальні пари з заданого списку. Порядок не має значення, і жоден елемент не повинен утворювати пару сам із собою.
Щоб не роздувати код і знизити ризик помилок, можна використати бібліотеку itertools. Функція itertools.combinations() безпосередньо генерує всі унікальні комбінації елементів з iterable без повторень і без урахування порядку.
Ось як можна переписати код, використовуючи combinations з itertools:
from itertools import combinations
def get_unique_pairs_itertools(items):
return list(combinations(items, 2))
my_list = ['A', 'B', 'C', 'D']
print(get_unique_pairs_itertools(my_list))
Output:
[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D')]
Python'er
19 935
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Ті самі віддалений розробник о першій годині дня, коли йому кажуть, що пора вже працювати
Python'er
19 935
Шпаргалка по Python: Sys Variables — системні змінні (argv, path, version_info) для роботи з оточенням і аргументами командного рядка, Class Special Methods — магічні методи (__init__, __str__, __repr__, оператори порівняння) для налаштування поведінки класів, List Methods — робота зі списками (append, pop, sort, extend), String Methods — операції з рядками (lower, upper, join, split), File Methods — робота з файлами (read, write, seek, close), Indexes & Slices — індексація та зрізи для доступу до елементів
Python
19 935
Створення завантажувальних USB з Windows у Linux
WoeUSB дозволяє створювати завантажувальні USB-накопичувачі з ISO Windows прямо з Linux
Де корисний: • перевстановлення системи • створення USB з актуальною версією Windows • відновлення або виправлення інсталяцій • тестування Windows на фізичному або віртуальному обладнанніPython
19 935
Автоматизація пошуку роботи
ApplyPilot — це інструмент, який бере на себе весь процес подачі на вакансії: від пошуку до відправки заявок
Як працює: • знаходить вакансії на різних платформах • оцінює їх за допомогою AI • адаптує резюме під конкретну позицію • відправляє заявки автоматичноДостатньо один раз налаштувати — і система працює за тебе
Ключові можливості:
• повна автоматизація подачі заявок • AI-оцінка релевантності вакансій • генерація кастомних резюме та супровідних листів • підтримка різних job-платформ • open-source та безкоштовний доступ до APIPython
19 935
JAX — бібліотека для швидких чисельних обчислень і машинного навчання у Python
Основні можливості: • автоматичне диференціювання — отримує похідні будь-яких функцій Python • JIT-компіляція — jax.jit() перетворює Python-код у машинний код для GPU/TPU • автоматична векторизація — функції для одного елемента перетворюються на функції для масивів з оптимізацією на рівні процесорних ядер • паралелізм на кількох пристроях — одночасне виконання функцій на різних GPU/TPU для прискорення обчислень35.1k stars Python
19 935
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Зате не лишаться без роботи 😂
Python'er
19 935
Шпаргалка по Scapy: Basic Commands — базові команди як ls() і lsc() для перегляду доступних протоколів і функцій, Constructing Packets — створення пакетів через IP/TCP/UDP та комбінування мережевих шарів, Specifying Addresses — задання IP, DNS, випадкових адрес і діапазонів значень, Sending Packets — відправка пакетів через send() і sendp() на різних рівнях мережі, Sending & Receiving — обмін пакетами з отриманням відповідей (sr, sr1), Sniffing — перехоплення трафіку через sniff(), Displaying Packets — перегляд структури пакетів і їх полів, Fuzzing — генерація випадкових значень для тестування
Python
19 935
Швидша перевірка типів у Python-коді
Pyrefly — type checker від Meta, написаний на Rust, який суттєво прискорює перевірку типів у великих кодових базах
На відміну від MyPy та Pyright, які обробляють файли послідовно, Pyrefly працює паралельно, тому продуктивність майже не падає зі зростанням проєкту
Що вміє: • перевіряє лише змінені модулі для швидких інкрементальних запусків • автоматично виводить типи змінних і значень, що повертаютьсяУ великих проєктах, як PyTorch, повна перевірка займає ~2.4 секунди — приблизно в 15× швидше за Pyright і в 20× швидше за MyPy Python
