Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
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 20 797 підписників, посідаючи 6 483 місце в категорії Технології та додатки та 2 960 місце у регіоні Україна.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 20 797 підписників.
За останніми даними від 20 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -225, а за останні 24 години на -8, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.66%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.77% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 010 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 201 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 12.
- 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 21 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.
20 797
Підписники
-824 години
-597 днів
-22530 день
Архів дописів
20 793
Collections.counter
Collections.counter – це метод відображення, який містить ціле число кожного ключа. Оновлення наявного ключа збільшує його кількість. Це можна використовувати для підрахунку екземплярів об'єктів (ключів), що хешуються. Також можна використовувати як мультимножина - набір, що містить кілька екземплярів кожного елемента. У цьому прикладі демонструється робота most common([n]), який повертає впорядкований список кортежів з n найбільш поширеними елементами та їх кількістю.
#practice // Python 🇺🇦
20 793
Навчу вас створювати сучасні сайти майже безкоштовно, поділюсь досвідом за донат🔥
Якщо ви давно мріяли про роботу програмістом, то вам за адресою.
🎓В червні я проведу навчання програмуванню за донат 150 грн за весь курс.
Першим етапом буде верстка, ми створимо сучасні сайти та повністю вивчимо верстку.
➡️ Деталі тут: https://cutt.ly/itstudy
20 793
Прогрес виконання програми
Індикатори прогресу додають наочності у скриптах, які виконують якісь функції, що потребують часу для виконання. Модуль
tqdm є простим та лаконічним варіантом.
Звичний range можна замінити trange для візуалізації прогресу. А для ітерації за якоюсь послідовністю, досить просто передати її у функцію tqdm. Також модуль добре себе зарекомендував і у Jupyter Notebook.
До речі, цікавий факт - назва tqdm походить від арабського слова "taqaddum" (تقدّم), яке означає "прогрес," а також це ще й скорочення від "я тебе сильно люблю" іспанською (te quiero demasiado).
#practice // Python 🇺🇦20 793
Робота з датами
Модуль python-dateutil надає потужне розширення для стандартного datetime. Встановлюється він так:
pip3 install python-dateutil
#practice // Python 🇺🇦20 793
zfill
Метод
zfill() повертає копію рядка із символами '0', доповненими ліворуч. Параметр width визначає довжину рядка, що повертається функцією zfill(). Припустимо, що початкова довжина рядка дорівнює 10, width - 15. У цьому випадку zfill() повертає копію рядка з п'ятьма цифрами «0», заповненими зліва. Якщо параметр width менший за довжину рядка, повертається вихідний рядок.
#practice // Python 🇺🇦20 793
Що повинен знати Python-розробник
У сьогоднішній статті ми розберемо, хто такий Python-розробник, що він робить і чим займається, що потрібно знати, щоб влаштуватися на позиції Junior, Middle та Senior.
#lessons // Python 🇺🇦
20 793
+1Отримай практичні поради для знавців Python на NIX MultiConf!
Вже у ці вихідні, 21-22 травня, на найбільшій в Україні онлайн IT-конференції!
Між тим, як задонатити ЗСУ, попіклуйся про розвиток своїх навичок. Адже наше IT — це сила! Без яких знань не обійтись сучасному розробнику — дізнайся на NIX MultiConf.
На тебе чекають виступи фахівців NIX в області Python:
🔹МИХАЙЛО СЕРДЮК, Python Backend Developer
🔹ВЛАДИСЛАВ РЄПІН, Python Data Engineer
А ще — безліч практичних інструментів, нових технологій і корисного досвіду від українських та іноземних експертів за напрямами: Java, JS, .NET, QA, PHP, PM, DATA, ВА, Design.
Цікавишся розвитком IT-бізнесу в Україні? Тоді дивись виступи українських бізнес-лідерів і став їм питання в прямому ефірі на NIX MultiConf.
Щоб не пропустити подію, переходь за посиланням та реєструйся.
Під час ефіру ти можеш долучитися до збору коштів на потреби ЗСУ та волонтерів.
Все буде Україна! Все буде NIX!
20 793
Легкий веб-фреймворк
Bottle – це швидкий, простий та легкий мікро-веб-фреймворк WSGI для Python. Він розповсюджується як єдиний файловий модуль і не має жодних залежностей, крім стандартної бібліотеки Python.
Незважаючи на свою мінімалістичність, Bottle надає досить широкі можливості, яких на 100% вистачає для малих та середніх проектів. Ось список основних можливостей: routing, templates, POST-routing, обробка форм, cookies та сервер.
Після запуску подібного прикладу можете перейти в браузері за адресою localhost:5000/hello/world та подивитися на результат, отриманий з п'яти рядків коду.
#practice // Python 🇺🇦20 793
Які технології повинен знати Python розробник
Коли ти новачок, інформація щодо програмування здається безкраїм океаном, в якому можна потонути, якщо не вмієш правильно плавати.
Якщо ви шукаєте для себе структуру навчання або вже вивчили певні технології та розгублені що ж пізнавати далі — сьогоднішня стаття для Вас!
#lessons // Python 🇺🇦
20 793
Memoryview
Коли ти виконуєш якусь дію над об'єктом, Python має створити копію об'єкта. Якщо у тебе великі дані для роботи, ти створюватимеш копії величезних шматків даних, які практично марні. Використовуючи протокол буфера, можна надати іншому об'єкту доступ для використання/зміни великих даних без копіювання. Це дозволяє програмі використовувати менше пам'яті та збільшує швидкість виконання.
#practice // Python 🇺🇦
20 793
Not a Number
У модулі
math є особливий об'єкт, який називається NaN (Not a Number).
Ці об'єкти NaN не є унікальними, і навіть не рівні самим собі, так що ви можете мати кілька подібних об'єктів, взятих з декількох різних джерел.
Наприклад, можна створити подібний об'єкт, просто передавши рядок 'nan' у float. До речі, це означає, що ви можете використовувати NaN як ключ у словнику (хоча ми і не радимо це робити).
#practice // Python 🇺🇦20 793
Багатопоточність
У модулі threading новий потік виконання може починатися з нового threading.Thread та присвоєння йому функції для виконання.
Параметр target посилається на функцію (або об'єкт, що викликається), який буде працювати. Нитка не почне виконання до start, також не викликатиметься Thread об'єкта.
Коли my_thread завершується, виклик start викине виняток RuntimeError. Якщо ви хочете запустити Thread у фоновому режимі, передавайте daemon=True або встановіть my_thread.daemon в True перед викликом start().
#practice // Python 🇺🇦
20 793
Bisect.insort
Сортування – витратний процес. Якщо ти маєш відсортовану послідовність, краще залишити її такою. Для цього можна використати bisect.insort. insort(seq, item) вставляє item у seq, щоб зберегти послідовність у порядку зростання. Як і bisect, insort приймає необов'язкові аргументи lo, hi, щоб обмежити пошук підпослідовністю. Існує також варіант insort left, який використовує bisect left для пошуку точок вставки.
#practice // Python 🇺🇦
20 793
Зараз для багатьох людей віддалена робота – єдиний спосіб повноцінно дбати про свої сім'ї. На щастя, IT-ринок відкритий для фахівців із будь-якої точки світу. 🙏
Якщо маєте бажання навчатися, то рекомендуємо почати з БЕЗКОШТОВНОГО марафону з розробки сайтів від GoIT.
На марафоні:
✅Ви створите сайт "Резюме", який зможете показувати друзям та пишатися собою.
✅Дізнаєтесь про нові методи збільшення особистої ефективності.
✅Отримаєте безкоштовний доступ на 3 місяці до додатка по вивченню англійських слів
✅Навчитесь складати резюме, яким будуть захоплюватися HR-и і потенційні роботодавці.
🔥Реєстрація за посиланням: https://cutt.ly/vHtn5Sa
20 793
3 трюки з itertools
Сьогодні ми розглянемо кілька функцій з досить корисного модуля, що дозволяють ефективно працювати з об'єктами, що ітеруються. Почнемо з дуже простої функції –
chain. Вона дозволяє "склеювати" кілька елементів, що ітеруються в один.
Далі, accumulate. Ця функція трохи схожа на reduce, але замість того щоб давати одне остаточне значення, вона послідовно застосовує функцію, задану другим аргументом (в даному випадку min), до кожного наступного елемента по порядку: min(11), min(11, 3) , min(11, 3, 9) тощо.
А для того, щоб створювати комбінації з елементів вибраного об'єкта, що ітерується, вам знадобиться функція combinations. Другим аргументом можна задати довжину цієї комбінації.
#practice // Python 🇺🇦