Python 🇺🇦

Закритий канал

▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

Сітка:ChatGPT | Штучний нейрон Україна2 984 Технології та додатки6 341...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python 🇺🇦

Канал Python 🇺🇦 у мовному сегменті Українська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 20 343 підписників, посідаючи 6 341 місце в категорії Технології та додатки та 2 984 місце у регіоні Україна.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 20 343 підписників.

За останніми даними від 26 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -193, а за останні 24 години на -7, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 10.47%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.46% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 130 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 110 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 15.
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 серпня, 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.

20 343

Підписники

-724 години

-517 днів

-19330 день

2 130

Перегляди допису

~ 1 11024 години

~ 1 36248 годин

10.47%

Коефіцієнт залучення

~ 2

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

20 339

У Python є два прості способи об’єднати словники — сучасний і класичний 1. Через оператор merge

first_dict = {"kelly": 23, "Derick": 14, "John": 7}
second_dict = {"Ravi": 45, "Mpho": 67}

combined_dict = first_dict | second_dict
print(combined_dict)

# {'kelly': 23, 'Derick': 14, 'John': 7, 'Ravi': 45, 'Mpho': 67}

2. Через розпакування словників (**)

first_dict = {"kelly": 23, "Derick": 14, "John": 7}
second_dict = {"Ravi": 45, "Mpho": 67}

combined_dict = {**first_dict, **second_dict}
print(combined_dict)

# {'kelly': 23, 'Derick': 14, 'John': 7, 'Ravi': 45, 'Mpho': 67}

Python

20 339

⚡️ У Telegram-каналі Владислава Фурдака - практичні поради ринку IT, прокачки LinkedIn, проходженню співбесід, system design, AI, та всього що допоможе підвищувати заробіток.

20 339

Візуальний конструктор для AI-додатків Langflow — це open-source інструмент для створення та запуску застосунків на основі великих мовних моделей з використанням LangChain Він має інтерфейс у стилі drag-and-drop, що дозволяє швидко збирати, тестувати та запускати складні ланцюжки обробки тексту без написання коду Python

20 339

😁 Python

20 339

Шпаргалка по Python Roadmap: Basics — основи синтаксису, типи даних, умови, цикли, функції та обробка винятків, OOP — об'єктно-орієнтоване програмування з класами, методами та наслідуванням, Advanced Python — comprehensions, регулярні вирази, декоратори, ітератори, lambda-функції та багатопотоковість, Package Managers — керування пакетами через pip і conda, DSA — структури даних та алгоритми (масиви, списки, стек, черга, хеш-таблиці, дерева, рекурсія, сортування), Automation — автоматизація роботи з файлами, вебскрапінгом, GUI та мережею, Testing — unit, integration, end-to-end та load testing, Data Science — NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow і PyTorch для аналізу даних та машинного навчання, Web Frameworks — створення вебзастосунків за допомогою Flask, FastAPI та Django Python

20 339

Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI

😕libdebug — бібліотека Python для створення власного відладчика! Це інструмент для програмного аналізу та відладки бінарних файлів на Python, набагато гнучкіший, ніж класичний GDB. Не просто бібліотека, а основа для написання власних інструментів відладки, аналізу та реверс-інжинірингу. Залишаю посилання: GitHub 📱 Python'er

20 339

Як у Python викликати базовий метод перевизначеного методу в класі-нащадку?

Anonymous voting

20 339

pip install python

Python

20 339

Шпаргалка по обчисленню похідних у Python: SymPy — бібліотека для символьної математики, Symbol() — створення математичної змінної, Derivative() — побудова виразу похідної для функції, diff() — швидке обчислення похідної функції, evaluate=True — автоматичне обчислення результату похідної, polynomial functions — робота з поліномами та математичними виразами, lambdify() — перетворення символьного виразу у звичайну Python-функцію, function evaluation — обчислення значення функції та її похідної в конкретній точці, symbolic mathematics — математичні обчислення через символьний аналіз у Python Python

20 339

Ловіть Python-бібліотеку для adversarial-тестування ML-моделей Foolbox дозволяє проводити суперницькі атаки на моделі машинного навчання, наприклад, на глибокі нейронні мережі

Мета — оцінити стійкість моделей до атак та переконатися, що вони можуть протистояти реальним загрозам

Python

20 339

Як вивчити Python для початківців швидко та без нудної теорії У відео дуже просто пояснюється база Python для новачків: змінні, цикли, функції та практика на реальних прикладах Python

20 339

Порада для Python, UV і Docker Іноді залежності краще встановлювати окремо від коду — це помітно пришвидшує збірку Docker-образів Ідея проста: спочатку ставимо залежності, потім додаємо проєкт

Навіщо це: • Docker кешує шари і не перебудовує їх без потреби • якщо змінюється лише код — залежності беруться з кешу • якщо змінюються залежності — перебудовується тільки відповідний шар • без цього будь-яка дрібна зміна запускає повну перевстановку

Приклад:

RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \    --mount=type=bind,source=uv.lock,target=uv.lock \    --mount=type=bind,source=pyproject.toml,target=pyproject.toml \    uv sync --locked --no-install-project

COPY . /appRUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \    uv sync --locked

Python

20 339

Що я наробив.. Python

20 339

Що виведе код?

Anonymous voting

20 339

Python

20 339

Звичайні for-цикли універсальні, але не завжди оптимальні: вони додають зайві витрати інтерпретатора, що особливо відчутно на великих даних У таких випадках краще використовувати стандартні інструменти Python, наприклад itertools Наприклад, щоб отримати всі унікальні пари зі списку, не потрібні вкладені цикли — достатньо combinations():

from itertools import combinations

def get_unique_pairs(items):
    return list(combinations(items, 2))

print(get_unique_pairs(['A', 'B', 'C', 'D']))

# Output:
# [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D')]

Висновок: замість ручних циклів краще використовувати готові інструменти зі стандартної бібліотеки — це чистіше і ефективніше Python

20 339

Чому в Python краще перевіряти None через is У Python не варто писати obj == None, навіть якщо інколи це працює так само Причина в тому, що == викликає метод порівняння eq, який може бути перевизначений у класі — і тоді поведінка стає непередбачуваною Наприклад:

class Weird:
    def eq(self, other):
        return True  # завжди каже, що "рівний"

obj = Weird()

print(obj == None)  # True
print(obj is None)  # False

Тут obj == None дає хибний результат через кастомну логіку Натомість:

obj is None

is перевіряє ідентичність об’єкта і не може бути перевизначений. Оскільки None — це синглтон, така перевірка завжди коректна і передбачувана Висновок: для перевірки на None завжди використовуйте is None — це правильний і безпечний підхід Python

20 339

😁 Python

20 339

Шпаргалка по high-order functions у Python: map() — застосовує функцію до кожного елемента iterable та повертає iterator з результатами, filter() — фільтрує елементи за умовою й залишає тільки ті, для яких функція повертає True, reduce() — послідовно об’єднує всі елементи iterable в одне значення, lambda functions — анонімні функції для коротких виразів і роботи з map/filter/reduce, iterable objects — списки, кортежі та інші колекції для обробки, functools — модуль Python, який містить reduce(), functional programming — підхід до програмування через функції та обробку даних без зміни стану Python