Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
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
Архів дописів
20 932
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
😕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
20 932
Як у Python викликати базовий метод перевизначеного методу в класі-нащадку?
20 932
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
20 932
20 932
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 перевстановкуПриклад:
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-projectCOPY . /appRUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \ uv sync --locked
20 932
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')]20 932
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) # Falseobj == 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
20 932
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
20 932
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
20 932
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 роботиPython
20 932
Repost from Codu - лампова IT спільнота
Той момент, коли Windows хоче офіційну ліцензію
</Codu>
20 932
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
20 932
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
