Python 🇺🇦
▪️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 20 205 підписників, посідаючи 6 358 місце в категорії Технології та додатки та 3 026 місце у регіоні Україна.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 20 205 підписників.
За останніми даними від 15 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -207, а за останні 24 години на -6, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.39%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.34% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 898 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 079 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 11.
- 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 16 вересня, 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.
Триває завантаження даних...
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 16 вересня | 0 | |||
| 15 вересня | +1 | |||
| 14 вересня | 0 | |||
| 13 вересня | 0 | |||
| 12 вересня | 0 | |||
| 11 вересня | 0 | |||
| 10 вересня | 0 | |||
| 09 вересня | 0 | |||
| 08 вересня | 0 | |||
| 07 вересня | 0 | |||
| 06 вересня | 0 | |||
| 05 вересня | +1 | |||
| 04 вересня | +1 | |||
| 03 вересня | 0 | |||
| 02 вересня | 0 | |||
| 01 вересня | 0 |
→ Project та Product Managers → QA-фахівці → Hardware та Embedded спеціалісти → аналітики та інші tech-фахівціТож MilTech може стати тим самим напрямом, куди варто зайти зараз, а не тоді, коли про нього говоритимуть уже всі. А який напрям у MilTech може підійти саме вам? GoIT створили короткий безкоштовний тест: 3 хвилини — і ви дізнаєтесь свій MilTech-напрям, його потенціал та отримаєте рекомендацію, з чого почати. 👉 Пройти тест: miltech-lp-quiz-ua.goit.global
| 2 | Використовуйте os.scandir() у Python
os.listdir() повертає лише назви файлів, тому для перевірки кожного елемента потрібні додаткові операції:
import os
for name in os.listdir("uploads"):
path = os.path.join("uploads", name)
if os.path.isfile(path):
size = os.path.getsize(path)
print(name, size)
os.scandir() одразу повертає об’єкти DirEntry:
import os
with os.scandir("uploads") as entries:
for entry in entries:
if entry.is_file():
print(entry.name)
Через DirEntry можна отримати метадані:
with os.scandir("uploads") as entries:
for entry in entries:
if entry.is_file(follow_symlinks=False):
stat = entry.stat(follow_symlinks=False)
print(entry.name, stat.st_size)
Для масового обходу scandir() може зменшити кількість звернень до файлової системи, а сам обхід виконується ліниво — записи повертаються ітератором
Python | 685 |
| 3 | Duck typing у Python
Duck typing — підхід, за якого тип об’єкта не перевіряють напряму. Важливо лише, чи має він потрібні властивості та методи
Переваги:
• не потрібно прив’язуватися до конкретних класів
• код стає гнучкішим і менш залежним
• простіше розширювати код новими типами
• легше реалізовувати поліморфізм
Python | 1 026 |
| 4 | 😁
Python | 1 199 |
| 5 | Розбираємося з інференсом
Якщо повністю розібратися з цією статтею, можна зрозуміти інференс краще за 90% людей
І це лише перший матеріал у репозиторії AI Performance Engineering
Страшно уявити, скільки корисних знань заховано в інших матеріалах
Python | 1 299 |
| 6 | Любовний трикутник розробника
Python | 1 442 |
| 7 | Яка функція повертає абсолютне значення числа? | 1 434 |
| 8 | Функція oct() у Python
oct() перетворює ціле число на його вісімкове представлення та повертає результат у вигляді рядка
Функція приймає число або об’єкт, який реалізує метод __index__()
Наприклад:
oct(10) → 0o12
Python | 1 448 |
| 9 | Спрощуємо валідацію даних у Python
ValidEx допомагає знаходити, витягувати та навчати структуровані дані з різних неструктурованих джерел
Щоб почати роботу, достатньо встановити пакет:
pip install validex
Python | 1 403 |
| 10 | Коли на співбесіді запитують, як тебе звати, але чат гпт не грузиться
Python | 1 504 |
| 11 | ⚡️ Хочеться щось змінити в роботі, але незрозуміло — що саме?
AI здається перспективним. Data — цікавим. У маркетингу купа різних напрямів. IT нікуди не зникло. А ще всюди говорять про AI-контент.
І в результаті можна місяцями читати про нові професії — і так нічого й не обрати.
Тому на честь 12-річчя GoIT влаштовує 5 днів безкоштовних ефірів — і щодня новий напрям 👇
➡️ Data Analytics
➡️ AI Automation
➡️ AI Content
➡️ Digital Marketing
➡️ IT
Можна подивитися, як усе працює зсередини, які навички потрібні та який напрям справді може бути вашим.
А оскільки це День народження — без подарунків не обійдеться 🎁
На учасників чекають бонуси та розіграші навчальних курсів щодня.
5 днів. 5 напрямів. Можливо, один із них стане вашим наступним кроком.
👉 Приєднатися безкоштовно: GoIT Birthday Week | 1 396 |
| 12 | Шпаргалка по алгоритмах Machine Learning: Supervised Learning — навчання моделей на розмічених даних, Linear Regression — прогнозування числових значень, Logistic Regression — класифікація даних, Decision Tree — прийняття рішень за деревоподібною структурою, Random Forest — ансамбль дерев рішень, KNN — класифікація за найближчими сусідами, Unsupervised Learning — пошук закономірностей без міток, K-Means — кластеризація даних, Reinforcement Learning — навчання через винагороди та взаємодію із середовищем, Python & R — реалізація й тренування ML-моделей
Python | 1 417 |
| 13 | Функція abspath() у Python
abspath() повертає абсолютний шлях до вказаного файлу або каталогу
Якщо шлях відносний — функція перетворює його на абсолютний, використовуючи поточний робочий каталог
Якщо шлях уже абсолютний — повертає його без змін
Функція доступна в модулі os.path
Python | 1 529 |
| 14 | Який оператор використовується для ділення націло в Python? | 1 575 |
| 15 | Вайб-кодери, які дивляться на свій власний код після того, як у них закінчилися кредити
Python | 1 947 |
| 16 | Написати планувальник завдань на Python за допомогою стандартної бібліотеки хоч і просто, але можливостей там небагато. Як тільки з'являються асинхронні завдання, робота з часовими зонами, повторні спроби при невдачах і подібні випадки, стає важкою
На GitHub я знайшов FastScheduler, це відкритий легкий планувальник завдань для Python. Підтримує асинхронність, часові зони, вирази Cron і навіть має візуальну панель
Завдяки дуже акуратному синтаксису на декораторах завдання можна описати одним рядком. Є різні варіанти розкладу: інтервали, конкретний час, Cron тощо. Асинхронні функції працюють з коробки
Установка через pip в один крок, а для персистентності доступні різні сховища, такі як SQLite і PostgreSQL. Після перезапуску сервісу стан завдань не втрачається
Python | 1 892 |
| 17 | Метод count()
count() допомагає швидко порахувати кількість входжень елемента в послідовність
Працює зі списками, кортежами та рядками
items = [1, 2, 2, 3, 2]
print(items.count(2))
# 3
Для рядків:
text = "hello hello"
print(text.count("hello"))
# 2
Простий метод, який часто стає у пригоді під час роботи з даними
Python | 1 667 |
| 18 | Шпаргалка по структурах даних у Python: Lists — впорядковані змінювані колекції елементів, Elements — дані різних типів усередині списку, Indexes — доступ до елементів за позицією, Loops — послідовний перебір списку, Methods — операції на кшталт append() і sort(), Tuples — незмінні послідовності, Sets — колекції унікальних елементів, Dictionaries — зберігання даних у форматі ключ–значення, Arrays — структури для роботи з наборами однотипних даних
Python | 1 668 |
| 19 | Ваші молитви були почуті
Python | 1 842 |
| 20 | 🔥 Хочеш професію, яка буде потрібна бізнесу й у 2026 році?
Data Analytics — це не просто таблиці та цифри. Це навичка, яка допомагає знаходити закономірності, приймати рішення та працювати з бізнесом у різних сферах — від маркетингу до фінансів.
На безкоштовному марафоні GoIT покажуть, як виглядає робота дата-аналітика на практиці та з чого почати.
👉 Реєстрація на марафон: https://i.goit.global/haJAf | 1 775 |
