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 20 307 підписників, посідаючи 6 341 місце в категорії Технології та додатки та 2 994 місце у регіоні Україна.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 20 307 підписників.
За останніми даними від 31 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -197, а за останні 24 години на -5, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 10.23%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.42% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 077 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 100 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 13.
- 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 01 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.
Використання слотів дає змогу вам керувати пам’яттю більш ефективно, що може бути критично для додатків з великими обсягами даних або коли необхідно зменшити навантаження на систему.Мова: 🇺🇦 #Python // #theory // Архів книг
union() повертає набір, що містить всі елементи вихідного набору і всі елементи із зазначених наборів.
A = {'a', 'c', 'd'}
B = {'c', 'd', 2}
C = {1, 2, 3}
print('A U B =', A.union(B))
# ['a', 'c', 'd', 2]
print('B U C =', B.union(C))
# [1, 'c', 3, 'd', 2]
print('A U B U C =', A.union(B, C))
# ['a', 1, 'c', 3, 'd', 2]
print('A.union() =', A.union()) # ['a', 'c', 'd']
Якщо елемент є більш ніж в одному наборі, результат буде містити лише один екземпляр цього елемента. Якщо аргумент не передається до union(), він повертає поверхневу копію набору.
#union // #practice // Pythonfrom numpy import random
x = random.poisson(lam=2, size=10)
print(x) # [3 1 0 0 5 1 3 2 0 2]
Наприклад, якщо хтось їсть двічі на день, яка ймовірність, що він буде їсти тричі? Розподіл має два параметри: lam — швидкість або відома кількість входжень для вищевказаної проблеми; size — форма масиву, що повертається.
#Python // #practice // Архів книгЯкщо хочете зрозуміти, як він працює, де його застосовують і чому він взагалі існує, то ця свіжа стаття — для вас!Мова: 🇺🇦 #XOR // #theory // Python
lst = list('abcb')
lst.remove('b')
print(''.join(lst))
👉 Відповідь
#Python // #practice // Архів книгimport copy
old_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
new_list = copy.copy(old_list)
print("Old list:", old_list)
print("New list:", new_list)
Отже, якщо ви зробите зміну у вихідному об'єкті, вона буде відображена у скопійованому об'єкті, і навпаки.
#Python // #practice // Архів книгimport numpy as np
lst = [1, 1.0, '1']
>>> np.array(lst, dtype=float)
???
👉 Відповідь
#Python // #practice // Архів книгУ цій статті ми розберемо три ключові бібліотеки, які допоможуть вам освоїти і зрозуміти, що таке робота з графікою в Python.Мова: 🇺🇦 #Python // #theory // Архів книг
math.isclose() перевіряє, чи близькі два значення один до одного. Якщо близькі, повертає True, інакше — False.
import math
print(math.isclose(1.233, 1.4566)) # False
print(math.isclose(1.233, 1.233)) # True
print(math.isclose(1.233, 1.24)) # False
print(math.isclose(1.233, 1.233000001)) # True
Близькість двох значень визначається відповідно до заданих абсолютних і відносних допусків.
#isclose // #practice // PythonDefaultDict успадковує функціонал класу dict і перевизначає метод missing(self, key). Цей метод викликається, коли відбувається спроба отримати значення за ключем, якого немає у словнику.
Такий підхід корисний, коли ви хочете спростити роботу з відсутніми ключами у словнику і надати за промовчанням значення без явного створення складних логічних конструкцій або перевірок наявності ключів.
class DefaultDict(dict):
def __missing__(self, key):
# Якщо ключ відсутній, створюємо його зі значенням за замовчуванням
default_value = f"Default value for key '{key}'"
self[key] = default_value
return default_value
# Створюємо об'єкт DefaultDict
my_dict = DefaultDict()
# Звертаємось до неіснуючого ключа
print(my_dict['a']) # Виведе: Default value for key 'a'
# Додаємо новий елемент
my_dict['b'] = 'Custom value'
# Перевіряємо елементи у словнику
print(my_dict) # Виведе: {'a': "Default value for key 'a'", 'b': 'Custom value'}
#missing // #theory // Pythonissubclass() перевіряє, чи є аргумент класу (перший аргумент) підкласом класу classinfo (другий аргумент).
class myAge:
age = 36
class myObj(myAge):
name = "John"
age = myAge
x = issubclass(myObj, myAge)
print(x) # True
Повертає True, якщо клас є підкласом класу чи будь-якого елементу кортежу, інакше — False.
#issubclass // #practice // PythonВи дізнаєтесь, як використовувати Python і пов’язані бібліотеки даних для візуалізації, трансформації та моделювання даних, а також як проводити статистичні тести з використанням реальних наборів даних.Рік: 2024 Мова: 🇬🇧 Автор: John M. Shea #Python // #books // Вакансії IT
uniform() повертає випадкове число з плаваючою комою між двома вказаними числами (включаючи обидва).
import random
a = 4
b = 9
print("The random number generated between 4 and 9 is: ", end ="")
print(random.uniform(a, b)) # 5.329791704478724
#uniform // #practice // Python