uk
Feedback
Python 🇺🇦

Python 🇺🇦

Закритий канал

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

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python 🇺🇦

Канал Python 🇺🇦 у мовному сегменті Українська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 20 932 підписників, посідаючи 6 469 місце в категорії Технології та додатки та 2 949 місце у регіоні Україна.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 20 932 підписників.

За останніми даними від 03 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -161, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.62%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.50% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 015 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 151 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 9.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 04 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

20 932
Підписники
-424 години
-507 днів
-16130 день

Триває завантаження даних...

Залучення підписників
червень '26
червень '26
+2
в 0 каналах
травень '26
+38
в 6 каналах
Get PRO
квітень '26
+9
в 1 каналах
Get PRO
березень '26
+23
в 2 каналах
Get PRO
лютий '26
+37
в 2 каналах
Get PRO
січень '26
+54
в 0 каналах
Get PRO
грудень '25
+39
в 2 каналах
Get PRO
листопад '25
+51
в 1 каналах
Get PRO
жовтень '25
+40
в 5 каналах
Get PRO
вересень '25
+10
в 2 каналах
Get PRO
серпень '25
+14
в 2 каналах
Get PRO
липень '25
+21
в 4 каналах
Get PRO
червень '25
+14
в 1 каналах
Get PRO
травень '25
+384
в 11 каналах
Get PRO
квітень '25
+190
в 2 каналах
Get PRO
березень '25
+84
в 1 каналах
Get PRO
лютий '25
+37
в 1 каналах
Get PRO
січень '25
+30
в 2 каналах
Get PRO
грудень '24
+26
в 1 каналах
Get PRO
листопад '24
+23
в 2 каналах
Get PRO
жовтень '24
+18
в 1 каналах
Get PRO
вересень '24
+54
в 2 каналах
Get PRO
серпень '24
+77
в 0 каналах
Get PRO
липень '24
+66
в 0 каналах
Get PRO
червень '24
+65
в 0 каналах
Get PRO
травень '24
+82
в 0 каналах
Get PRO
квітень '24
+89
в 1 каналах
Get PRO
березень '24
+104
в 1 каналах
Get PRO
лютий '24
+112
в 0 каналах
Get PRO
січень '24
+114
в 0 каналах
Get PRO
грудень '23
+96
в 0 каналах
Get PRO
листопад '23
+101
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '23
+159
в 1 каналах
Get PRO
вересень '23
+64
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+59
в 0 каналах
Get PRO
липень '23
+84
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+6 182
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+634
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+809
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+114
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+2 299
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+2 649
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+47
в 0 каналах
Get PRO
листопад '22
+5 102
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '22
+8 205
в 0 каналах
Get PRO
вересень '22
+154
в 0 каналах
Get PRO
серпень '22
+4 833
в 0 каналах
Get PRO
липень '22
+13 439
в 0 каналах
Get PRO
червень '22
+3 182
в 0 каналах
Get PRO
травень '22
+67
в 0 каналах
Get PRO
квітень '22
+16 366
в 0 каналах
Дата
Залучення підписників
Згадування
Канали
04 червня0
03 червня0
02 червня+2
01 червня0
Дописи каналу
😕libdebug — бібліотека Python для створення власного відладчика! Це інструмент для програмного аналізу та відладки бінарних файлів на Python, набагато гнучкіший, ніж класичний GDB. Не просто бібліотека, а основа для написання власних інструментів відладки, аналізу та реверс-інжинірингу. Залишаю посилання: GitHub 📱 Python'er

2
Як у Python викликати базовий метод перевизначеного методу в класі-нащадку?
1 069
3
pip install python Python
pip install python Python
1 413
4
Шпаргалка по обчисленню похідних у Python: SymPy — бібліотека для символьної математики, Symbol() — створення математичної зм
Шпаргалка по обчисленню похідних у Python: SymPy — бібліотека для символьної математики, Symbol() — створення математичної змінної, Derivative() — побудова виразу похідної для функції, diff() — швидке обчислення похідної функції, evaluate=True — автоматичне обчислення результату похідної, polynomial functions — робота з поліномами та математичними виразами, lambdify() — перетворення символьного виразу у звичайну Python-функцію, function evaluation — обчислення значення функції та її похідної в конкретній точці, symbolic mathematics — математичні обчислення через символьний аналіз у Python Python
1 456
5
Ловіть Python-бібліотеку для adversarial-тестування ML-моделей Foolbox дозволяє проводити суперницькі атаки на моделі машинно
Ловіть Python-бібліотеку для adversarial-тестування ML-моделей Foolbox дозволяє проводити суперницькі атаки на моделі машинного навчання, наприклад, на глибокі нейронні мережі Мета — оцінити стійкість моделей до атак та переконатися, що вони можуть протистояти реальним загрозам Python
1 426
6
Як вивчити Python для початківців швидко та без нудної теорії У відео дуже просто пояснюється база Python для новачків: змінн
Як вивчити Python для початківців швидко та без нудної теорії У відео дуже просто пояснюється база Python для новачків: змінні, цикли, функції та практика на реальних прикладах Python
1 479
7
Порада для Python, UV і Docker Іноді залежності краще встановлювати окремо від коду — це помітно пришвидшує збірку Docker-обр
Порада для Python, UV і Docker Іноді залежності краще встановлювати окремо від коду — це помітно пришвидшує збірку Docker-образів Ідея проста: спочатку ставимо залежності, потім додаємо проєкт Навіщо це: • Docker кешує шари і не перебудовує їх без потреби • якщо змінюється лише код — залежності беруться з кешу • якщо змінюються залежності — перебудовується тільки відповідний шар • без цього будь-яка дрібна зміна запускає повну перевстановку Приклад: RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \ --mount=type=bind,source=uv.lock,target=uv.lock \ --mount=type=bind,source=pyproject.toml,target=pyproject.toml \ uv sync --locked --no-install-project COPY . /appRUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \ uv sync --locked Python
1 558
8
Що я наробив.. Python
Що я наробив.. Python
1 719
9
Що виведе код?
1 767
10
Python
Python
1 656
11
Звичайні for-цикли універсальні, але не завжди оптимальні: вони додають зайві витрати інтерпретатора, що особливо відчутно на
Звичайні for-цикли універсальні, але не завжди оптимальні: вони додають зайві витрати інтерпретатора, що особливо відчутно на великих даних У таких випадках краще використовувати стандартні інструменти Python, наприклад itertools Наприклад, щоб отримати всі унікальні пари зі списку, не потрібні вкладені цикли — достатньо combinations(): from itertools import combinations def get_unique_pairs(items): return list(combinations(items, 2)) print(get_unique_pairs(['A', 'B', 'C', 'D'])) # Output: # [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D')] Висновок: замість ручних циклів краще використовувати готові інструменти зі стандартної бібліотеки — це чистіше і ефективніше Python
1 742
12
Чому в Python краще перевіряти None через is У Python не варто писати obj == None, навіть якщо інколи це працює так само Прич
Чому в Python краще перевіряти None через is У Python не варто писати obj == None, навіть якщо інколи це працює так само Причина в тому, що == викликає метод порівняння eq, який може бути перевизначений у класі — і тоді поведінка стає непередбачуваною Наприклад: class Weird: def eq(self, other): return True # завжди каже, що "рівний" obj = Weird() print(obj == None) # True print(obj is None) # False Тут obj == None дає хибний результат через кастомну логіку Натомість: obj is None is перевіряє ідентичність об’єкта і не може бути перевизначений. Оскільки None — це синглтон, така перевірка завжди коректна і передбачувана Висновок: для перевірки на None завжди використовуйте is None — це правильний і безпечний підхід Python
1 571
13
😁 Python
😁 Python
1 750
14
Шпаргалка по обчисленню похідних у Python: SymPy — бібліотека для символьної математики, Symbol() — створення математичної зм
Шпаргалка по обчисленню похідних у Python: SymPy — бібліотека для символьної математики, Symbol() — створення математичної змінної, Derivative() — побудова виразу похідної для функції, diff() — швидке обчислення похідної функції, evaluate=True — автоматичне обчислення результату похідної, polynomial functions — робота з поліномами та математичними виразами, lambdify() — перетворення символьного виразу у звичайну Python-функцію, function evaluation — обчислення значення функції та її похідної в конкретній точці, symbolic mathematics — математичні обчислення через символьний аналіз у Python Python
1
15
Шпаргалка по high-order functions у Python: map() — застосовує функцію до кожного елемента iterable та повертає iterator з ре
Шпаргалка по high-order functions у Python: map() — застосовує функцію до кожного елемента iterable та повертає iterator з результатами, filter() — фільтрує елементи за умовою й залишає тільки ті, для яких функція повертає True, reduce() — послідовно об’єднує всі елементи iterable в одне значення, lambda functions — анонімні функції для коротких виразів і роботи з map/filter/reduce, iterable objects — списки, кортежі та інші колекції для обробки, functools — модуль Python, який містить reduce(), functional programming — підхід до програмування через функції та обробку даних без зміни стану Python
1 853
16
Автономні AI-дослідження на Apple Silicon Порт проєкту Karpathy’s autoresearch для Apple Silicon на базі MLX, який реалізує а
Автономні AI-дослідження на Apple Silicon Порт проєкту Karpathy’s autoresearch для Apple Silicon на базі MLX, який реалізує автономні дослідницькі цикли з керуванням через program.md Що цікавого: • нативна підтримка Apple Silicon без PyTorch/CUDA • фіксований бюджет навчання (~5 хвилин) • логування результатів у results.tsv • проста структура для автономних експериментів • оптимізація моделей для ефективнішої роботи Python
1 790
17
Навіщо в Python використовують enumerate()? enumerate() дозволяє одночасно отримувати і значення елемента, і його індекс під час перебору списку. Це зручніше та читабельніше, ніж вручну працювати з лічильником Python
1 856
18
Той момент, коли Windows хоче офіційну ліцензію
Той момент, коли Windows хоче офіційну ліцензію </Codu>
2 017
19
Шпаргалка по основах Python та built-in методах: sys variables — системні змінні та аргументи командного рядка, os variables
Шпаргалка по основах Python та built-in методах: sys variables — системні змінні та аргументи командного рядка, os variables — робота з операційною системою та шляхами до файлів, string methods — методи для обробки рядків (split, replace, join, strip), list methods — робота зі списками та їх зміна, file methods — читання, запис і керування файлами, datetime/time methods — робота з датою, часом і timestamp, class special methods — магічні методи Python (init, str, repr), indexes & slices — індексація та slicing для роботи з послідовностями, date formatting — форматування дати й часу через strftime та strptime, sys.argv — отримання аргументів запуску скрипта через командний рядок Python
2 036
20
termaid — Python CLI-інструмент, який дозволяє рендерити Mermaid-діаграми прямо в терміналі у вигляді Unicode-графіки Тепер п
termaid — Python CLI-інструмент, який дозволяє рендерити Mermaid-діаграми прямо в терміналі у вигляді Unicode-графіки Тепер працюючи через SSH, TUI або CLI-пайплайни, не потрібно відкривати браузер, щоб подивитися діаграму. Підтримуються основні типи: flowchart, sequence, class, ER, state, treemap і pie. Повністю на Python і без додаткових залежностей Python
1 981