Python 🇺🇦
Закритий канал
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python 🇺🇦
Канал Python 🇺🇦 у мовному сегменті Українська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 20 086 підписників, посідаючи 6 386 місце в категорії Технології та додатки та 3 049 місце у регіоні Україна.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 20 086 підписників.
За останніми даними від 05 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -192, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.86%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.21% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 779 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 046 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 06 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.
20 086
Підписники
-424 години
-457 днів
-19230 днів
Архів дописів
20 086
Працюємо зі змінними середовища в Python
Змінні середовища використовують для зберігання ключів, токенів, конфігурації та інших чутливих даних. Це важлива практика як під час розробки, так і в продакшені
Отримати значення можна через
os.getenv():
import os
api_key = os.getenv("API_KEY")api_key = os.getenv("API_KEY", "default_key")def require_env(name):
value = os.getenv(name)
if not value:
raise RuntimeError(f"{name} is required")
return value
db_url = require_env("DATABASE_URL")
20 086
Ловіть добірку ресурсів для AsyncIO
Велика колекція ресурсів та інструментів для асинхронного програмування в Python
У репозиторії зібрані фреймворки, бібліотеки, утиліти, приклади, гайди, патерни, інструменти для тестування та інтеграції
Корисно, якщо працюєте з мережевими сервісами або хочете краще розібратися з асинхронністю в Python
Python
20 086
Анімації для математики та науки
Manim — Python-бібліотека для створення анімованих візуалізацій і математичних демонстрацій
За її допомогою можна наочно показувати алгоритми, математичні перетворення, фізичні явища та різні процеси
На виході — готове відео з анімацією, яку ви описуєте кодом
Python20 086
Який метод рядків в Python повертає версію рядка, де всі символи переведені у верхній регістр?
20 086
🤖 AI вже давно не просто чат-бот. Сьогодні від AI-інженера очікують уміння перетворити модель на повноцінну production-систему. Але як побудувати надійний AI pipeline?
Навчіться працювати з RAG та агентами, контролювати якість, latency і cost, захищати систему та масштабувати її, — на курсі «AI Engineering» від robot_dreams.
Протягом 18 занять ви:
🤖 інтегруватимете LLM через API та self-hosted рішення й працюватимете з prompt engineering
🤖 будуватимете RAG-системи — від ingestion та embeddings до retrieval і reranking
🤖 створюватимете AI-агентів, працюватимете з tool calling, Agentic RAG та MCP
🤖 проєктуватимете production-архітектуру з API, caching, guardrails та observability
За час курсу створите повноцінний AI-продукт — від інтеграції моделі до production-архітектури — і додасте готовий проєкт у портфоліо.
Лектор: Андрій Білоус — AI Solution Architect у ZONE3000, має понад 12 років досвіду в IT та 5+ років у Fullstack та AI-розробці.
Деталі, програма та реєстрація ⬅️
20 086
Шпаргалка по Python Basics: Python Basics — базові концепції Python, що включають запуск Python IDLE, створення нових файлів, виведення даних через print(), створення функцій за допомогою def, Data Types — основні типи даних: Integer, String, Boolean, List та Tuple, Conversion Functions — функції int() і str() для перетворення значень, Arithmetic Operators — арифметичні оператори +, -, *, /, % та **, Comparators — оператори порівняння <, <=, >, >=, == та !=, Boolean Operators — логічні оператори is, not, and та or, List Operations — робота зі списками за допомогою append(), insert(), sort() і pop(), String / List / Tuple Operations — визначення довжини через len(), доступ до елементів через індекси, зрізи (slicing) та об'єднання через +, Statements — керування виконанням програми за допомогою if / elif / else, циклу while та циклу for, а range() використовується для створення послідовності чисел у циклах
Python
20 086
Ловіть платформу для керування проєктами
TaskView об’єднує керування завданнями, налаштовувані робочі процеси та інтеграції для розробників в одній платформі, яку можна розгорнути на власній інфраструктурі
Команди можуть автоматизувати процеси, відстежувати залежності між завданнями та зберігати повний контроль над своєю інфраструктурою
Python
20 086
pickletools.dis() — аналізуємо pickle
pickle зберігає не просто об’єкт, а послідовність інструкцій для його відновлення
За допомогою pickletools.dis() можна подивитися, що саме містить серіалізований потік:
import pickletools
pickletools.dis(payload)pickletools.optimize(), який прибирає деякі непотрібні операції
pickle.loads() не можна використовувати для недовірених даних — десеріалізація може виконувати небезпечні операції
Python
20 086
⚡️ AI — це вже не про майбутнє, а про навички, які потрібні зараз.
Якщо давно хотіли розібратися, але не знали з чого почати — це гарна можливість.
https://i.goit.global/UaLBa
