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 20 872 подписчиков, занимая 6 486 место в категории Технологии и приложения и 2 944 место в регионе Украина.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 20 872 подписчиков.
Согласно последним данным от 11 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -177, а за последние 24 часа — -3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.36%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.48% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 953 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 143 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 11.
- 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 12 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.
logging в Python, а також розглядає ключові компоненти, які слід інтегрувати в логи.
Матеріал буде корисним тим програмістам, хто бажає оптимізувати вже наявні методи й способи логування, або ж налаштувати їх з нуля.
Мова: 🇺🇦
#logging // #practice // Pythonmath є особливий об'єкт, який називається NaN. Ці об'єкти не є унікальними, і навіть не рівні самі собі, тож можна мати кілька подібних об'єктів, взятих з кількох різних джерел.
>>> import math
>>> math.nan == math.nan
False
>>>
float('nan')
nan
>>> float('nan') is float('nan')
False
>>> d = {}
>>> d[float('nan')] = 1
>>> d[float('nan')] = 2
>>> d
{nan: 1, nan: 2}
Наприклад, можна створити подібний об'єкт, просто передавши рядок 'nan' у float. До речі, це означає, що ви можете використовувати NaN як ключ у словнику (але не радимо).
#nan // #practice // Pythonchain. Вона дозволяє "склеювати" кілька елементів, що ітеруються, в один.
Далі — accumulate. Ця функція трохи схожа на reduce, але замість того щоб давати одне остаточне значення, вона послідовно застосовує функцію, задану другим аргументом (в даному випадку min), до кожного наступного елемента по порядку.
>>> import itertools as it
>>> list(it.accumulate([11, 3, 9, 7, 5], func=min))
[11, 3, 3, 3, 3]
>>> list(it.chain([1, 2, 3], [4, 5], [6]))
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> list(it.combinations([1, 2, 3], 2))
[(1, 2), (1, 3), (2, 3)]
А для того, щоб створювати комбінації з елементів вибраного об'єкта, що ітерується, вам знадобиться функція combinations. Другим аргументом можна задати довжину цієї комбінації.
#practice // Вакансії IT // Python>>> for _ in range(10):
... pass
...
>>> 5 + 7
12
>>> _
12
В Python ім'я змінної може складатися з одного підкреслення: _. Хоча зазвичай такі імена недостатньо описові і не повинні використовуватися, є три випадки, коли вони доречні:
🔴коли потрібно вигадати імена для значень, які вам не потрібні — наприклад, в циклах for
🔴інтерактивний режим використовує _ для зберігання результату останнього виконаного виразу
🔴документація модуля gettext рекомендує псевдонім його функції gettext() для _(), щоб мінімізувати засмічення коду
#practice // Архів книг // Pythonprettytable, який гарно виводить таблиці. Імена стовбців задаються за допомогою атрибута table.field_names, а рядки можна додавати методом table.add_row([]), передаючи список елементів.
from prettytable import PrettyTable
table = PrettyTable()
# задаємо назви полів у заголовках
table.field_names = ["City name", "Area", "Population", "Annual Rainfall"]
# додаємо рядки даних
table.add_row(["Adelaide", 1295, 1158259, 600.5])
table.add_row(["Brisbane", 5905, 1857594, 1146.4])
table.add_row(["Darwin", 112, 120900, 1714.7])
table.add_row(["Hobart", 1357, 205556, 619.5])
table.add_row(["Sydney", 2058, 4336374, 1214.8])
table.add_row(["Melbourne", 1566, 3806092, 646.9])
table.add_row(["Perth", 5386, 1554769, 869.4])
print(table) # простіше простого!
Та навіть якщо ви аж ніяк не фанат командного рядка, іноді буває потрібно зберегти звіт про роботу вашої програми в текстовий файл. Тоді можна зберегти саму таблицю, викликавши метод table.get_string().
#practice // Вакансії IT // Pythonipaddress.
import ipaddress
net = ipaddress.ip_network('74.125.227.0/29')
# IPv4Network('74.125.227.0/29')
for addr in net:
print(addr)
# 74.125.227.0
# 74.125.227.1
# 74.125.227.2
# 74.125.227.3
# ...
Одним з варіантів його використання є генерація списку IP-адрес з діапазону адрес, заданих у форматі CIDR.
👉 Модуль ipaddress має багато інших цікавих можливостей, прочитати про які можна тут.
#practice // Вакансії IT // Python
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
