uk
Feedback
Python 🇺🇦

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 20 891 підписників, посідаючи 6 480 місце в категорії Технології та додатки та 2 948 місце у регіоні Україна.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 20 891 підписників.

За останніми даними від 08 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -182, а за останні 24 години на -8, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.28%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.61% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 938 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 173 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 10.
  • 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 09 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.

20 891
Підписники
-824 години
-537 днів
-18230 день
Архів дописів
Використання RAM та CPU Ця свіжа стаття — спроба автора поділитися своїм досвідом і зрозуміти, як правильний вибір структур д
Використання RAM та CPU Ця свіжа стаття — спроба автора поділитися своїм досвідом і зрозуміти, як правильний вибір структур даних може вплинути на ефективність роботи програм на Python, особливо в реальних проектах. Мова: 🇺🇦 #Python // #theory // Архів книг

lst = [0, 1, 2] lst[1:] = 'py' print(lst) 👉 Відповідь #Python // #practice // Архів книг
lst = [0, 1, 2]
lst[1:] = 'py'

print(lst)
👉 Відповідь #Python // #practice // Архів книг

Знайшли для вас онлайн-компілятор Python зі встановленими бібліотеками 📱 — користуйтесь на здоров'я! 👉 Спробувати #Python /
Знайшли для вас онлайн-компілятор Python зі встановленими бібліотеками 📱 — користуйтесь на здоров'я! 👉 Спробувати #Python // #news // Вакансії IT

Модуль string має безліч вбудованих констант з окремими наборами символів. string.punctuation є одним з них, тому ми будемо в
Модуль string має безліч вбудованих констант з окремими наборами символів. string.punctuation є одним з них, тому ми будемо використовувати його для очищення рядка.
test_punctuation = " This &is [an] example? {of) string. with.? punctuation!!!! "
import string
test_punctuation.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))
Out[1]: 'This is an example of string with punctuation'
string.punctuation в Python3 — це попередньо ініціалізований рядок, що використовується як рядкова константа. В Python він дасть всі набори розділових знаків. #string // #practice // Python

lst = [i % 2 for i in range(3)] print(lst.index(0), lst.count(0)) 👉 Відповідь #Python // #practice // Архів книг
lst = [i % 2 for i in range(3)]

print(lst.index(0), lst.count(0))
👉 Відповідь #Python // #practice // Архів книг

Приклад: лінійне рівняння На 7-му уроці курсу "Мова програмування Python" автор розглядає програму, призначену для розв'язанн
Приклад: лінійне рівняння На 7-му уроці курсу "Мова програмування Python" автор розглядає програму, призначену для розв'язання лінійного рівняння — на її прикладі ілюструється робота умовного оператора. Мова: 🇺🇦 Тривалість: 16 хв #Python // #lessons // Архів книг

Створіть власний 3D-шутер в Unity — навіть якщо ви ніколи раніше не програмували! У цьому курсі від української школи Headlig
Створіть власний 3D-шутер в Unity — навіть якщо ви ніколи раніше не програмували! У цьому курсі від української школи Headlight School ви опануєте основи розробки ігор: від налаштування персонажа та додавання зброї до створення штучного інтелекту ворогів. Уроки побудовані так, щоб ви отримували результат уже з перших занять, а до кінця курсу у вас буде повноцінна гра, готова до запуску. 🚀 Що на вас чекає? 🔹 Чітка структурована подача без зайвої води 🔹 Практична робота протягом всього курсу 🔹 Доступ до матеріалів одразу після оплати На перші 20 місць діє знижка 50%, тож курс можна придбати за спеціальною ціною – 1420 грн! 🤝 Приєднуйтесь до курсу за посиланням 🔗

Як працюють процеси в Python Це продовження серії досліджень GIL та його впливу на багатопоточність і багатопроцесність у Pyt
Як працюють процеси в Python Це продовження серії досліджень GIL та його впливу на багатопоточність і багатопроцесність у Python — і в свіжій статті автор з'ясовує, як правильно застосовувати процеси та в яких сценаріях вони розкривають свій потенціал найкраще. Мова: 🇺🇦 #GIL // #theory // Python

Бібліотека timeit відмінно підходить для визначення часу виконання в Python. import timeit listl = '''list(range(1000))''' li
Бібліотека timeit відмінно підходить для визначення часу виконання в Python.
import timeit

listl = '''list(range(1000))'''
list2 = '''[i for i in range(1000)]'''

result1 = timeit.timeit(list1)
result2 = timeit.timeit(list2)

print('result1 -->', result1)
# result1 --> 8.064796556999681

print('result2 -->', result2)
# result2 --> 17.524755259999893
Просто передайте шматок коду в рядковому форматі методу timeit.timeit(), і він зробить 1 мільйон виконань, щоб повідомити мінімальний час, потрібний для цього. #timeit // #practice // Python

Прискорення виконання ресурсно-містких завдань Якщо ви працюєте з Python і стикаєтесь із завданнями, які вимагають багато обч
Прискорення виконання ресурсно-містких завдань Якщо ви працюєте з Python і стикаєтесь із завданнями, які вимагають багато обчислювальних ресурсів, ви знаєте, наскільки важлива оптимізація коду. У цій статті автор розглядає методи, які допоможуть прискорити виконання Python-скриптів і зменшити час обробки великих даних або складних обчислень. Мова: 🇺🇦 #Python // #theory // Архів книг

Як і list, deque також надає методи .append() та .pop() для роботи з правим кінцем послідовності. Однак .pop() поводиться по-
Як і list, deque також надає методи .append() та .pop() для роботи з правим кінцем послідовності. Однак .pop() поводиться по-іншому. Як видно у прикладі, .pop() видаляє та повертає останнє значення в черзі.
from collections import deque

numbers = deque([1, 2, 3, 4])
numbers.pop() # 4
numbers.pop() # 3
print(numbers) # deque([1, 2])

numbers.pop(0)
# TypeError: pop() takes no arguments (1 given)
Метод не приймає індекс як аргумент, тому його не можна використовувати для видалення довільних елементів з черг. Його можна використовувати тільки для видалення та повернення найбільш правого елемента. #deque #pop // #practice // Python

Machine Learning with Pytorch and Scikit-Learn Це вичерпний посібник із машинного та глибокого навчання за допомогою простого
Machine Learning with Pytorch and Scikit-Learn Це вичерпний посібник із машинного та глибокого навчання за допомогою простого фреймворку PyTorch і програмної бібліотеки Scikit-learn.
Якщо ви добре знаєте основи Python і хочете освоїти машинне та глибоке навчання, тоді ця книга якраз для вас. Але перш, ніж розпочати роботу з нею, вам уже треба добре розуміти обчислення, а також лінійну алгебру.
Рік: 2022 Мова: 🇬🇧 Автор: Sebastian Raschka #Pytorch // #books // Python

lst = [1]+[2] lst*2 if len(lst) in lst: print(lst) 👉 Відповідь #Python // #practice // Архів книг
lst = [1]+[2]
lst*2

if len(lst) in lst: print(lst)
👉 Відповідь #Python // #practice // Архів книг

Вакансія: Python Developer Міжнародна технологічна компанія Ajax Systems шукає на офісну роботу у Львові Python-розробника рі
Вакансія: Python Developer Міжнародна технологічна компанія Ajax Systems шукає на офісну роботу у Львові Python-розробника рівня Junior з досвідом зі стандартними бібліотеками — для створення систем безпеки з можливостями розумного дому. 📝 Відкрити анкету #jobs // Вакансії IT // Python

Найбільш важлива відмінність між deque і list полягає в тому, що перший дозволяє виконувати ефективні операції додавання та в
Найбільш важлива відмінність між deque і list полягає в тому, що перший дозволяє виконувати ефективні операції додавання та вилучення на обох кінцях послідовності.
from collections import deque

numbers = deque([1, 2, 3, 4])
numbers.popleft() # 1
numbers.popleft() # 2
print(numbers) # deque ([3, 4])

numbers.appendleft(2)
numbers.appendleft(1)
print(numbers) # deque([1, 2, 3, 4])
Спеціальні методи .popleft() та .appendleft() працюють безпосередньо з лівим кінцем послідовності — вони є специфічними для deque, і ти не знайдеш їх у list. #popleft #appendleft // #practice // Python

📱 Pydoll — це інноваційна бібліотека на Python для автоматизації браузерів на основі Chromium, яка працює без використання W
📱 Pydoll — це інноваційна бібліотека на Python для автоматизації браузерів на основі Chromium, яка працює без використання WebDriver, що підвищує надійність і ефективність.
import asyncio
from pydoll.browser.chrome import Chrome
from pydoll.constants import By

async def main():
   # Запускаємо браузер без додаткового налаштування веб-драйвера
   async with Chrome() as browser:
   await browser.start()

   page await browser.get_page()
   # Зручно переходимо на сайти, захищені captcha
   await page.go_to('https://example-with-cloudflare.com')
   button = await page.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'button')
   await button.click()

asyncio.run(main())
Pydoll підходить для завдань, що вимагають надійної та ефективної автоматизації браузера, як-от веб-скрейпінг, тестування веб-застосунків і моніторинг веб-сторінок. * для встановлення: pip install pydoll-python 👉 Файли на GitHub #Pydoll // #theory // Python

lst = [0, 1, 2] lst[1:2] = 'py' print(lst) 👉 Відповідь #Python // #practice // Архів книг
lst = [0, 1, 2]
lst[1:2] = 'py'

print(lst)
👉 Відповідь #Python // #practice // Архів книг

📌 Шпаргалки для всіх і кожного В репозиторії зібрано понад 30 шпаргалок для розробників усіх мастей: сетевики, фронтендери,
📌 Шпаргалки для всіх і кожного В репозиторії зібрано понад 30 шпаргалок для розробників усіх мастей: сетевики, фронтендери, лінуксоїди, бекендери і навіть ті, хто тільки вчиться писати на Python — знайдуть щось корисне. 📎 Що там всередині? 🔴Git, Docker, Python, SQL — все, що потрібно, щоб вижити 🔴VSC, vim і навіть Chrome DevTools — для продуктивної роботи 🔴Bash, Linux, Windows — шпаргалки для роботи з системами 📂 Зайти в репозиторій #Python // #news // Архів книг

Іноді не потрібно сортувати весь масив — наприклад, коли треба знайти K найменших значень у масиві. NumPy дозволяє це зробити
Іноді не потрібно сортувати весь масив — наприклад, коли треба знайти K найменших значень у масиві. NumPy дозволяє це зробити за допомогою функції np.partition — вона приймає масив і число K.
import numpy as np
x = np.array([7, 2, 3, 1, 6, 5, 4])
print(np.partition(x, 3)) 
# [2 1 3 4 6 5 7]

rand = np.random.RandomState(42)
X = rand.randint(0, 10, (4, 6))
print(np.partition(X, 2, axis=1)) 
# [[3 4 6 7 6 9]
# [2 3 4 7 6 7]
# [1 2 4 5 7 7]
# [0 1 4 5 9 5]]
Результатом є новий масив з найменшими значеннями K зліва від елемента і значеннями, що залишилися, справа. Всередині двох розділів елементи мають довільний лад. ❕ Аналогічно можемо розбити по довільній осі багатовимірний масив. #np_partition // #practice // Python

for i in list('012345'): if i == 3: continue print(i, end=' ') else: print('end') 👉 Відповідь #Python // #practice // Архів
for i in list('012345'):
   if i == 3:
      continue
   print(i, end=' ')
else:
   print('end')
👉 Відповідь #Python // #practice // Архів книг