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 20 880 підписників, посідаючи 6 482 місце в категорії Технології та додатки та 2 943 місце у регіоні Україна.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 20 880 підписників.
За останніми даними від 09 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -175, а за останні 24 години на -3, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.31%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.42% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 944 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 133 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 10 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.
Annoy з довжиною вектора елемента f і використовуємо відстань angular.
from annoy import AnnoyIndex
import random
f = 40 # Довжина індексованого векторного елемента
t = AnnoyIndex(f, 'angular')
for i in range (1000):
v = [random.gauss(0, 1) for z in range(f)]
t.add_item(i, v)
t.build(10) # 10 дерев
t.save('test.ann')
# ...
u = AnnoyIndex(f, 'angular')
u.load('test.ann') # дуже швидко, просто відображає файл в пам'ять
print(u.get_nns_by_item(0, 1000)) # знайде 1000 найближчих сусідів
Додаємо 1000 елементів з випадковими значеннями індексу, будуємо його з 10 дерев і зберігаємо у файл test.ann.
Потім ми завантажуємо індекс із файлу та виконуємо пошук 1000 найближчих сусідів для елемента з індексом 0.
Результат роботи коду — список зі 1000 індексів елементів, які є найближчими сусідами для елемента з індексом 0.
#Annoy // #theory // Python10000000 і 100000000. Використовувати коми, як в англійській мові, не вийде.
а = 3250
b = 67_543_423_778
type(a) # <class 'int'>
type(b) # <class 'int'>
type(a) == type(b) # True
Але Python дозволяє використовувати нижнє підкреслення як роздільник для покращення читабельності — наприклад, 1_000_000 інтерпретуватиметься як ціле число 1000000.
#Python // #practice // Вакансії ITEve з модуля eve, створюємо екземпляр програми Eve і запускаємо його. Тепер API готовий до використання.
from eve import Eve
app = Eve()
if __name__ == '__main__':
app.run()
То ж в результаті маємо запущений веб-сервер з RESTful API, який можна використовувати для обміну даними між клієнтом та сервером.
До слова, REST API — це API, побудований з урахуванням обмежень REST. Це означає, що API REST використовує HTTP-методи (GET, POST, PUT, DELETE і т. д.) для виконання операцій над ресурсами (даними), представленими у вигляді URI (Uniform Resource Identifier).#Eve // #theory // Python
assert приймає логічний вираз та необов'язкове повідомлення. Вона використовується для перевірки типів, значень аргументу та виведення функції, а також для налагодження, оскільки зупиняє програму в разі помилки.
Якщо виконати інструкцію assert з логічним виразом із результатом True, нічого не станеться. Але для False буде згенеровано виняток AssertionError (не обробляйте його блоком try-except, бо тоді assert втрачає сенс).
def get_user_by_id(user_id):
assert type(user_id) is int, 'user_id must be integer'
print('Searching...')
get_user_by_id(4267)
# Searching...
get_user_by_id('foo')
# AssertionError: user_id must be integer
У прикладі 👆 ми перевірили, чи є переданий аргумент числовим типом даних. Якщо ні — буде викликано виняток і виведено вказане повідомлення.
#assert // #practice // PythonВ книзі також розглядається Google Colab, який дає змогу писати Python-код у хмарі.Рік: 2024 Мова: 🇬🇧 Автори: John Paul Mueller, Luca Massaron #Python // #books // Вакансії IT
zip() приймає елементи, об'єднує їх в кортеж і повертає його.
languages = ['Java', 'Python', 'JavaScript']
versions = [14, 3, 6]
result = zip(languages, versions)
print(list (result))
# [('Java', 14), ('Python', 3), ('JavaScript', 6)]
Якщо передані ітератори мають різну довжину, ітератор з найменшою кількістю елементів визначає довжину нового ітератора.
#zip // #practice // PythonНа тест-драйві ви спробуєте себе в ролях: ▫️ вебдизайнера, ▫️ розробника, ▫️ дата-аналітика, ▫️ проджекта, ▫️ тестувальника.✅ Програма розрахована на новачків. У вільний час ви дивитесь короткі лекції та робите цікаві завдання, які перевіряє ментор. Після реєстрації приємний бонус: Штучний інтелект в IT. Як використовувати AI у 5 ключових ІТ-професіях?. 🔥 Реєструйтесь за посиланням: https://i.goit.global/AiLrq
>>> int('٩')
9
>>> int ('𑄺৬𝟙੩')
1613
>>> '۴'.isdecimal()
True
>>> bool(re.match('\d', '౫'))
True
👉 Повний перелік цифр в Python
#Python // #theory // Архів книгПрацює на раз-два: робимо скрін сайту, що сподобався, і відправляємо його в CopyCoder.👉 Спробувати #CopyCoderAI // #news // Python
inf' та 'infinity' можна конвертувати в float, і в результаті виходить значення нескінченності. Для негативної "нескінченності" слід поставити знак мінуса перед словом.
>>> float('infinity')
inf
>>> float('inf')
inf
>>> float('inf') == float('infinity')
True
>>> float('-inf')
-inf
>>> float('inf') > 100 ** 100
True
>>> type float('inf'))
<class 'float'>
Такий прийом може бути корисним у коді, де потрібно зберігати в змінній найбільше чи найменше числове значення для подальшого порівняння.
#infinity // #practice // Pythonpsutil дозволяє отримувати інформацію про процесор, пам'ять, диск, мережу, датчики і запущені процеси в системі.
>>> import psutil
>>>
>>> psutil.cpu_count()
8
>>> psutil.cpu_percent(percpu=True)
[4.3, 4.0, 2.9, 2.2, 0.1, 0.0, 0.0, 0.0]
>>>
>>> psutil.virtual_memory()
smem(total=8589934592, available=2969485312, percent=65.4, used=3863805952, free=418775040, active=2564292608, inactive=2403647488, wired=1299513344)
>>>
>>> psutil.disk_usage('/')
sdiskusage(total=245107195904, used=15051870208, free=62455025664, percent=19.4)
>>>
>>> psutil.sensors_battery()
sbattery(percent=55, secsleft=<BatteryTime.POWER_TIME_UNLIMITED: -2>, power_plugged=True)
В практичному застосуванні psutil корисний переважно для моніторингу системи, обмеження ресурсів процесів та управління запущеними процесами.
Крім звичних Windows, MacOS та Linux, бібліотека також підтримує системи FreeBSD, OpenBSD, NetBSD, Sun Solaris та AIX.#psutil // #practice // Python
Prophet, створюємо та навчаємо модель, створюємо майбутні дати для прогнозування, робимо прогноз та візуалізуємо його.
from fbprophet import Prophet
import pandas as pd
# Завантаження даних
df = pd.read_csv('AirPassengers.csv')
df.head()
# Підготовка даних
df.columns = ['ds', 'y']
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'])
# Створення та навчання моделі
m = Prophet()
m.fit(df)
# Створення майбутніх дат для прогнозування
future = m.make_future_dataframe(periods=365)
future.tail()
# Прогнозування
forecast = m.predict(future)
forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail()
# Візуалізація прогнозу
fig1 = m.plot(forecast)
fig2 = m.plot_components(forecast)
Результат роботи цього коду — графік з прогнозом кількості пасажирів авіакомпанії на майбутній період.
#Prophet // #theory // Python
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
