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 19 948 підписників, посідаючи 6 570 місце в категорії Технології та додатки та 3 090 місце у регіоні Україна.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 948 підписників.
За останніми даними від 26 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -193, а за останні 24 години на -9, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.25%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.33% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 846 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 063 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 8.
- 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 27 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.
19 948
Підписники
-924 години
-537 днів
-19330 днів
Архів дописів
19 944
🐍 Запрошуємо на новий набір курсу від CS Osvita — Python Advanced.
Для інженерів, які хочуть зрозуміти, що насправді відбувається під капотом Python і чому одні рішення масштабуються, а інші — ні.
Якщо в роботі з Python ви колись опинялися в точці «А що тут насправді відбувається?», тоді вам треба:
:: розібратися, як влаштований CPython на рівні обʼєктної моделі
:: проаналізувати memory layout обʼєктів, ціну кожної алокації, GC та reference counting
:: розкласти GIL і його роль у багатозадачності в Python
:: зрозуміти, чому потоки не дають паралельності, процеси мають ціну, а async — це не завжди магія concurrency
▶️ Викладачка та авторка програми: Світлана Сумець, Senior Python Software Engineer @N-iX.
▶️ Інтенсивний формат, складні домашні завдання та практика, побудована навколо реальних обмежень та переваг Python.
:: Старт: 4 вересня
>_ Перейдіть від Python як інструменту до Python як системи.
Реєстрація: https://cutt.ly/Jya1MByZ
19 944
Добірка бібліотек для машинного навчання на Python
Великий репозиторій, який містить понад 900 бібліотек і фреймворків для машинного навчання
Усі проєкти відсортовані за якістю та популярністю, що допомагає швидко знаходити найкращі інструменти для роботи з AI та ML
Python
19 944
Шпаргалка з Python Pentest: http.client — HTTP-запити, urllib — робота із заголовками та відповідями, anonBrowser — cookies і сесії, ftplib — робота з FTP, python-nmap — сканування портів через Nmap, BeautifulSoup — парсинг HTML, re — пошук посилань і даних, optparse — аргументи командного рядка, популярні порти — 21 FTP, 22 SSH, 53 DNS, 80 HTTP, 443 HTTPS, 3306 MySQL, 3389 RDP
Python
19 944
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Порада по Python
Розпакування кортежів, списків і об'єктів
range за допомогою однієї зірочки (*) у Python
Python'er
19 944
Шпаргалка з Python: Основи — синтаксис, типи даних, умови, функції, цикли, винятки, списки, кортежі, множини, словники; Advanced — comprehensions, regex, декоратори, ітератори, lambda, функціональне програмування, map/reduce/filter, threading; OOP — класи, наслідування, методи; DSA — масиви, списки, стек, черга, хеш-таблиці, дерева, рекурсія, сортування; Package Managers — pip, conda; Web — Flask, FastAPI, Django; Data Science — NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch; Automation — робота з файлами, вебскрапінг, GUI та мережева автоматизація; Testing — unit, integration, E2E та load testing
Python
19 944
Django 6.1 вже вийшов
У новій версії популярного Python-фреймворку з'явилися нові можливості для роботи з базою даних, email та моделями
Головне: • варіанти видалення для ForeignKey на рівні бази даних • налаштування email через словники • підтримка Python 3.12–3.14 • режими завантаження полів моделі • інші покращення та зміниPython
19 944
Rio — Python-фреймворк для створення сайтів і застосунків із компонентами в стилі React, але без необхідності писати HTML, CSS чи JavaScript
Можливості: • весь застосунок можна створювати лише на Python, без окремого frontend-стеку • має готові компоненти для створення власних елементів та цілих застосунків • працює локально та в браузері • містить туторіали, приклади й документацію для швидкого стартуPython
19 944
Яка функція в Python використовується для перевірки, чи є об'єкт істинним чи хибним?
19 944
Code Review Graph
Якщо ви користуєтеся Claude Code, цей інструмент допоможе суттєво зменшити витрати токенів і прискорити роботу AI
Можливості: • будує карту кодової бази з файлами, функціями та зв'язками між ними • після змін визначає лише ті частини проєкту, які дійсно зачеплено • інтегрується з Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI та іншими AI-інструментами • дозволяє AI аналізувати тільки релевантний код замість повторного читання всього репозиторіюУ результаті витрати можуть скоротитися в десятки або навіть сотні разів — завдання, яке раніше вимагало близько 100 000 токенів, може обійтися лише приблизно в 1 000 токенів Python
19 944
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Функція
pprint()
pprint() використовується для красивого форматованого виведення даних у Python, роблячи складні структури значно читабельнішими
Можливості: • зручно відображає вкладені словники, списки, кортежі та інші структури даних • автоматично додає відступи й переноси рядків для кращої читабельності • дозволяє налаштовувати ширину виводу, а також рівень вкладеності й компактність через параметри width, depth і compact • доступна через стандартний модуль pprint, який входить до стандартної бібліотеки PythonPython'er
