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 20 874 подписчиков, занимая 6 483 место в категории Технологии и приложения и 2 945 место в регионе Украина.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 20 874 подписчиков.
Согласно последним данным от 10 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -180, а за последние 24 часа — -14, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.35%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.50% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 951 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 148 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 11 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.
class Foo:
obj=None
def obj(self):
return 'py'
ob = Foo()
print(type(ob.obj), type(ob.obj()))
👉 Відповідь
#Python // #practice // Архів книгНа першому уроці автор вводить в курс діла щодо організації робочого середовища.Мова: 🇺🇦 Тривалість: 12 хв #Python // #lessons // Архів книг
import asyncio
async def hello():
await asyncio.sleep(1)
print ("Hello")
async def world():
await asyncio.sleep(2)
print ("World")
async def main():
await asyncio.gather(hello(), world())
if __name__ = '__main__':
asyncio.run(main())
#Python // #theory // Вакансії ITsuper() повертає тимчасовий об'єкт, який дозволяє посилатися на батьківський клас за ключовим словом super, роблячи успадкування класів більш керованим.
class Parent:
def __init__(self, txt):
self.message = txt
def printmessage(self):
print(self.message)
class Child(Parent):
def __init__(self, txt):
super().__init__(txt)
x = Child("Hello, and welcome!")
x.printmessage()
Інакше кажучи, super() дозволяє створювати класи, які легко розширюють функціональність раніше створених класів без повторної реалізації їхньої функціональності.
#super // #practice // Pythonpygame — її перевірка.
Мова: 🇺🇦
Тривалість: 7 хв
#Python // #lessons // Архів книгwxPython: основний об'єкт вікна та об'єкт програми:
import wx
class TestFrame(wx.Frame):
def __init__(self, parent, title):
wx.Frame.__init__(self, parent, id=-1, title=title)
text = wx.StaticText(self, label=title)
app = wx.App()
frame = TestFrame(None, "Hello, world!")
frame.Show()
app.MainLoop()
Керування передається функцією MainLoop() обробнику подій, який відповідає за інтерактивну частину програми.
#wxPython // #theory // Pythonvars() повертає атрибут об'єкта dict — це словник, що містить атрибути об'єкта, які змінюються.
class Person:
name = "John"
age = 36
country = "norway"
x = vars(Person)
print(x)
# {'age': 36, '__module__': '__main__', '__doc__': None, 'name': 'John', 'country': 'norway'}
Виклик функції vars() без параметрів поверне словник, який містить локальну таблицю символів.
#vars // #practice // Pythonclass Functor(object):
def __init__(self, n=10):
self.n = n
def __call__(self, x):
x_first = x[0]
if type(x_first) is int:
return self. __MergeSort(x)
if type(x_first) is float:
return self. __HeapSort(x)
else:
return self. __QuickSort(x)
❗️Особливо важливим є те, що функтори можуть виступати в ролі декораторів, доповнюючи функціональність функцій і класів.
#Python // #theory // Вакансії ITwhere().
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 4, 4])
x = np. where(arr == 4)
print(x)
# (array([3, 5, 6],)
У цьому прикладі повернеться кортеж: (array([3, 5, 6],). Це означає, що значення 4 є в індексах 3, 5 і 6.
#Python // #practice // Вакансії ITЦей курс підійде як для новачків так і більш продвинутих прогерів. Також в кінці курсу вас чекає Бонус: Реальний проєкт на JS.Дізнатись про курс детальніше: https://t.me/+_Io7PhiW1m8zMjhl
WHERE.
import mysql.connector
mydb = mysql.connector.connect(
host="localhost"
user="yourusername",
password="yourpassword",
database="mydatabase"
)
mycursor = mydb.cursor()
sql =
"SELECT * FROM customers WHERE address ='Park Lane 38'"
mycursor.execute(sql)
myresult = mycursor.fetchall()
for x in myresult:
print(x)
Також можна вибрати записи, які починаються, включають або закінчуються цією літерою чи фразою. Для цього слід використати %.
#MySQL // #practice // Pythonimport matplotlib.pyplot as plt
import numpy
from sklearn import metrics
actual = numpy.random.binomial(1,.9,size = 1000)
predicted = numpy.random.binomial(1,.9,size = 1000)
confusion_matrix = metrics.confusion_matrix(actual, predicted)
cm_display = metrics.ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix = confusion_matrix, display_labels = [False, True])
cm_display.plot()
plt.show()
У цьому прикладі ми генеруємо числа для фактичних і прогнозованих значень. Потім імпортуємо metrics зі sklearn, щоб використовувати функцію побудови матриці помилок.
#Python // #theory // Вакансії IT
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
