Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

Python 🇺🇦

Закритий канал

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

Сітка:ChatGPT | Штучний нейрон Україна3 084 Технології та додатки6 549...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python 🇺🇦

Канал Python 🇺🇦 у мовному сегменті Українська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 19 951 підписників, посідаючи 6 549 місце в категорії Технології та додатки та 3 084 місце у регіоні Україна.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 951 підписників.

За останніми даними від 25 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -188, а за останні 24 години на -10, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.24%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.33% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 844 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 064 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 26 жовтня, 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.

19 951

Підписники

-1024 години

-467 днів

-18830 днів

1 844

Перегляди допису

~ 1 06424 години

~ 1 28448 годин

9.24%

Коефіцієнт залучення

~ 2

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

19 951

Firefox дбає про безпеку Python

19 951

Особливості list.sort() і sorted() у Python Сортування в Python залежить від правил порівняння елементів Числове сортування рядків — sorted(values, key=int) сортує рядки за числовим значенням, не змінюючи їхній тип Сортування за кількома критеріями — key=lambda u: (u["age"], u["name"]) дозволяє сортувати спочатку за віком, а потім за ім’ям Стабільність сортування — елементи з однаковими ключами зберігають початковий взаємний порядок. Це дає змогу послідовно застосовувати кілька критеріїв sorted() і list.sort() — перша функція повертає новий список, а другий метод змінює наявний і повертає None Параметр key і стабільність сортування допомагають упорядковувати дані за кількома критеріями без реалізації власних алгоритмів Python

19 951

Коли розробник дебажить код на проді

19 951

Що відомо про рядки в Python? Рядки в Python — це незмінний тип даних str, який зберігає Unicode-символи. Вони підтримують індексацію, зрізи, конкатенацію та форматування. Будь-яка зміна створює новий об’єкт, а незмінність дозволяє використовувати рядки як ключі словників Python

19 951

Безкоштовний курс з алгоритмів від Павла Маврина 61 лекція, присвячена не просто написанню коду, а глибокому розумінню алгоритмів і принципів їх роботи Що дає розуміння алгоритмів: - Вибір правильної структури даних під конкретну задачу - Оцінювання складності ще до написання коду - Уміння знаходити ефективний підхід до розв’язання задач Що вивчатимете: - Часову складність і сортування - Динамічне програмування - Просунуті дерева: відрізків, Фенвіка, splay-дерева та link-cut-дерева - Графові алгоритми: обходи, найкоротші шляхи, потоки - Рядкові алгоритми та суфіксні структури - Швидке перетворення Фур’є, лінійне програмування та криптографію Курс допоможе перейти від написання коду методом спроб і помилок до свідомого вибору алгоритмів та оцінювання їхньої ефективності Python

19 951

Python: іменовані аргументи через kwargs **kwargs (keyword arguments) дає змогу передавати у функцію довільну кількість іменованих аргументів у форматі ключ-значення - Усередині функції kwargs стає словником, де ключі — назви аргументів, а значення — передані дані - Дозволяє приймати додаткові аргументи без попереднього оголошення кожного з них - Якщо використовуються одночасно ` Python

19 951

Найдоступніший спосіб отримання знань і дофаміну Python

19 951

‼️Безкоштовно спробуйте AI-професію за 3 дні! Перейти в нову сферу складно: багато інформації, незрозуміло з чого почати, важко оцінити свої сили. 🤖AI-напрям зараз один із найперспективніших — і водночас доступний навіть без технічного бекграунду. Тому ми запрошуємо вас на 3х денний інтенсив "АІ-автоматизація без програмування"

⏺День1: Розберешся, хто такий AI-автоматизатор і за що йому платять. Почнеш створювати власного AI-асистента в n8n. ⏺День2: Завершиш налаштування AI-асистента та протестуєш його в реальних сценаріях. ⏺День3: Навчитесь монетизувати та розвивати отриманні навички

🎁 Бонус за реєстрацію: Гайд "Як інтегрувати АІ у своє життя" Скоріш реєструйся та безкоштовно спробуй себе у ролі АІ-фахівця https://i.goit.global/9aCy1

19 951

Шпаргалка по Python vs Java: Source Code — створення вихідного коду у файлах .py та .java, Compilation — Python компілює код у байткод під час виконання, а Java заздалегідь компілює його у .class, Artifacts — Python створює кеш байткоду .pyc, а Java використовує файли .class, Loading — завантаження модулів і бібліотек, Execution — Python виконує байткод через інтерпретатор PVM, а Java використовує JVM з інтерпретатором і JIT-компіляцією, Runtime — Python працює через середовище виконання CPython, Java — через JVM та стандартні бібліотеки, Performance — Java оптимізує часто виконуваний код за допомогою JIT, Run — обидві мови виконують код, але використовують різні механізми Python

19 951

Тестування торгових стратегій за допомогою машинного навчання Інструмент для перевірки торгових стратегій на історичних ринкових даних, перш ніж ризикувати реальними коштами Можливості: - Тестування стратегій одночасно на різних фінансових інструментах - Навчання моделей, що імітують реальні торгові процеси - Отримання ринкових даних із Yahoo Finance та Alpaca Такий підхід допомагає оцінити ефективність стратегій на історичних даних, але не гарантує прибутку в реальній торгівлі Python

19 951

Яка функція повертає довжину об'єкта?

Anonymous voting

19 951

😁 Python

19 951

Шпаргалка з регулярних виразів у Python: спеціальні символи та квантифікатори, пошук і перевірка збігів, розділення рядків, пошук усіх збігів, заміна тексту, екранування символів і робота з модулем re Python

19 951

🤖 AI вже пише код за розробників. То за що компанії платитимуть інженерам завтра? Cursor, Claude, Copilot та AI-агенти дедалі краще справляються із завданнями, на які раніше витрачалися години роботи. Але є нюанс: написати код і спроєктувати надійну AI-систему — зовсім різні рівні інженерії. Хтось має визначити архітектуру, забезпечити безпеку, перевірити результати моделей і зробити так, щоб усе стабільно працювало в production. І саме тут проходить межа між виконавцем завдань та AI System Architect. Для досвідчених IT-фахівців Neoversity створили міжнародну магістерську програму Engineering of Autonomous AI Systems. Що вивчатимуть: 🟣 AI-агенти та мультиагентні системи 🟣 Advanced RAG і векторні бази даних 🟣 AI Security, перевірка та надійність систем 🟣 MLOps, Cloud та архітектура AI-рішень У фіналі — власний AI-проєкт від архітектури до MVP із захистом перед експертами.

🎓 Міжнародний диплом магістра, визнаний у 50+ країнах 💻 Онлайн-навчання паралельно з роботою 🚀 Для Middle/Senior розробників, DevOps та ML-інженерів

Поки AI вчиться виконувати завдання, час навчитися проєктувати системи, які керують його роботою. 👉 Переглянути програму та умови вступу: https://cutt.ly/MyRYVHLK

19 951

Як знаходити вузькі місця в Python за допомогою cProfile Оптимізація продуктивності починається з вимірювань. cProfile — вбудований профайлер Python, який допомагає визначити, які функції витрачають найбільше часу Запускаємо профілювання

import cProfile

def process_data():
    result = 0
    for i in range(1_000_000):
        result += i ** 2
    return result

cProfile.run("process_data()")

Аналізуємо результати через pstats

import cProfile
import pstats

with cProfile.Profile() as profiler:
    process_data()

stats = pstats.Stats(profiler)
stats.sort_stats("cumulative")
stats.print_stats(10)

Розбираємо основні показники - ncalls — кількість викликів функції - tottime — час виконання без урахування вкладених викликів - cumtime — загальний час із вкладеними викликами - percall — середній час на виклик Профілюємо скрипт без зміни коду

python -m cProfile -s cumulative app.py

Щоб зберегти результати у файл

python -m cProfile -o profile.prof app.py

Потім можна повторно аналізувати статистику через pstats, не запускаючи програму знову Важливо cProfile додає накладні витрати та не показує споживання пам’яті окремими функціями. Для аналізу використання пам’яті можна застосувати tracemalloc Використовуйте профілювання, щоб знаходити реальні проблеми продуктивності, а не оптимізувати код навмання Python

19 951

Python став ще лінивішим Python

19 951

Вийшов Python 3.15! Нова версія містить 5643 коміти від тисячі розробників. Серед головних нововведень: UTF-8 за замовчуванням — простіша робота з текстом. Швидший JIT-компілятор — приріст продуктивності в середньому на 7–8%. Lazy imports — модулі завантажуються лише за першої потреби. frozendict — незмінний словник. sentinel — допомагає відрізнити пропущений аргумент від переданого None Розпакування у включеннях — компактніший синтаксис для роботи зі списками та словниками Tachyon — профайлер для пошуку ділянок коду, які витрачають найбільше часу Python

19 951

Презентація йде за планом Python

19 951

Як прибрати дублікати зі списку в Python? Найпростіше використати set, який зберігає лише унікальні значення. Якщо важливо зберегти порядок елементів, можна пройтися по списку вручну та додавати лише ті, яких ще немає Python

19 951

Python: __slots__ — менше пам’яті й захист від помилок Якщо створюєте багато об’єктів одного типу, __slots__ допомагає зменшити витрати пам’яті та заборонити випадкове додавання атрибутів

class User:
    __slots__ = ("id", "role")

u = User()
u.roel = "admin"  # AttributeError

Python не створює __dict__ для таких об’єктів, а набір доступних атрибутів фіксується Важливо: __slots__ не робить об’єкт незмінним — наявні атрибути можна змінювати, але нові додати не вийде Особливо корисно, коли програма створює десятки тисяч однотипних об’єктів Python