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 19 942 подписчиков, занимая 6 570 место в категории Технологии и приложения и 3 090 место в регионе Украина.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 942 подписчиков.
Согласно последним данным от 26 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -193, а за последние 24 часа — -9, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.25%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.33% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 846 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 063 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 8.
- 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 27 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.
19 942
Подписчики
-924 часа
-537 дней
-19330 дней
Архив постов
19 941
Корисна пам'ятка про те, як писати Python-скрипти, які зручно запускати не лише на власному ПК
Серед рекомендацій: використовувати inline metadata з uv run, не хардкодити секрети, застосовувати logging замість print() для відлагодження, документувати змінні середовища, підтримувати stdin/stdout, повертати коректні exit code та чітко визначати пріоритет конфігурації: CLI > env > config > defaultНавіть невеликий скрипт може бути зручним, безпечним і передбачуваним, особливо коли ним користується не лише автор Python
19 941
Шпаргалка по Python Frameworks: Django — повнофункціональний вебфреймворк із вбудованими ORM, адмінпанеллю та засобами безпеки, Flask — легкий мікрофреймворк із мінімальним набором можливостей і високою гнучкістю, ORM & Admin — вбудовані в Django, у Flask підключаються окремо, Security — Django має готові механізми захисту, у Flask їх потрібно налаштовувати вручну, Testing — Django пропонує вбудовані інструменти тестування, Flask — через сторонні бібліотеки, Use Cases — Django для великих і складних проєктів, Flask — для невеликих застосунків, API та прототипів
Python
19 941
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Ruff
Ruff — це новий, швидко розвиваючийся лінтер коду Python, покликаний замінити flake8 і isort.
Головною перевагою Ruff є його швидкість. Ruff у 10-100 разів швидший за аналоги (лінтер написаний на Rust). У порівнянні з flake8, автор заявляє про практично повну відповідність набору правил інструменту та нативну реалізацію популярних плагінів (flake8-bugbear тощо). Крім того, Ruff сумісний з Black "з коробки".
Ruff може форматувати код. Наприклад, він автоматично видаляє невикористані імпорти. Що стосується сортування та групування рядків імпорту, то воно практично ідентичне isort.
Python'er
19 941
Шпаргалка по Python Network Programming: Python — мова для створення мережевих застосунків і автоматизації, Socket Programming — створення клієнтських і серверних сокетів, Network Libraries — популярні бібліотеки для роботи з мережею, Data Types & Keywords — основні типи даних і ключові слова Python, Network Analysis — аналіз мережі та сканування за допомогою Nmap, DNS & Requests — робота з DNS-запитами та мережевими сервісами, Exceptions — обробка мережевих помилок і винятків
Python
19 941
Шпаргалка по Scikit-learn: Scikit-learn — бібліотека Python для машинного навчання, Loading Data — завантаження та підготовка даних, Preprocessing — стандартизація, нормалізація й обробка ознак, Create Your Model — створення моделей для класифікації, регресії та кластеризації, Model Fitting — навчання моделі на даних, Prediction — отримання прогнозів, Evaluate Performance — оцінка якості моделі за різними метриками, Cross-Validation — перевірка моделі на різних вибірках, Tune Your Model — оптимізація параметрів за допомогою Grid Search і Randomized Search
Python
19 941
Найпростіший спосіб парсити веб
Інструмент імітує роботу браузера для вебскрейпінгу та автоматично перетворює HTML у Markdown
Дозволяє непомітно збирати дані з вебсайтів і значно спрощує парсинг HTML у Python
Python
19 941
⚡️ Дата-аналітика — одна з найперспективніших професій у 2026 році
Бізнеси сьогодні приймають рішення на основі даних. Саме тому дата-аналітики потрібні в IT, маркетингу, e-commerce, фінансах, логістиці та десятках інших сфер.
🔥 За даними DOU, медіанна зарплата українських Data Analysts уже перевищує $1700, і попит на таких спеціалістів тільки зростає.
Хочете зрозуміти, чи підходить вам ця професія?
Реєструйтесь на безкоштовний онлайн-марафон з Data Analytics - де ви познайомитесь з професією та зробите перші практичні кроки.
На марафоні ви дізнаєтесь:
🗣 як аналітики працюють з даними в реальних компаніях 🗣 які інструменти використовують (SQL, Excel, BI) 🗣 як новачку увійти в сферу Data Analytics🕓 Онлайн | Безкоштовно 👉 Реєстрація: https://i.goit.global/2aIhq
19 941
GPU-альтернатива NumPy
CuPy — це бібліотека, яка дозволяє виконувати чисельні обчислення на GPU замість CPU
Ідея проста: у багатьох випадках достатньо замінити
import numpy as np → import cupy as cp
і той самий код починає працювати через CUDA, іноді прискорюючись до 100×
Можливості • сумісна з кодом NumPy та частково SciPy • не потребує переписування логіки або нового синтаксису • підтримує CUDA та частково AMD ROCm • повністю open-sourcePython
19 941
Шпаргалка по Python While Loop: While Loop — цикл, який виконує код доти, доки задана умова є істинною, Синтаксис — створення циклу за допомогою while із перевіркою умови, Лічильник — використання змінної для контролю кількості ітерацій, Інкремент — збільшення значення змінної за допомогою +=, Print — виведення результатів кожної ітерації, Завершення циклу — цикл автоматично припиняється, коли умова стає хибною
Python
