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 20 873 підписників, посідаючи 6 483 місце в категорії Технології та додатки та 2 945 місце у регіоні Україна.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 20 873 підписників.
За останніми даними від 10 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -180, а за останні 24 години на -14, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.35%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.50% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 951 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 148 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 11 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.
Tkinter — і готуємось до практичної роботи.
Мова: 🇺🇦
Тривалість: 20 хв
#Tkinter // #lessons // Pythonipaddress.
import ipaddress
net = ipaddress.ip_network('74.125.227.0/29')
# IPv4Network('74.125.227.0/29')
for addr in net:
print (addr)
# 74.125.227.0
# 74.125.227.1
# 74.125.227.2
# 74.125.227.3
# ...
Одним з варіантів його використання є генерація списку IP-адрес із діапазону адрес, заданих у форматі CIDR.
#ipaddress // #practice // PythonIst = ['p', 'i', 'p']
s = 'pip'
print(list(s) == str(lst))
👉 Відповідь
#python // #practice // Вакансії ITlogging визначає функції та класи, які реалізують гнучку систему реєстрації подій для додатків та бібліотек.
import logging
logger = logging.getLogger()
handler = logging.StreamHandler()
formatter = logging.Formatter(
'%(asctime)s % (name)-12s %(levelname)-8s %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
logger.debug('this is a %s test', 'debug')
Ключова перевага наявності API-інтерфейсу ведення журналу в тому, що всі модулі Python можуть брати участь у веденні журналу.
Таким чином, журнал вашого додатка може включати твої власні повідомлення, інтегровані з повідомленнями зі сторонніх модулів.
#logging // #practice // PythonPython Assert — це потужний інструмент, який допомагає розробникам гарантувати правильність свого коду.
У цій статті ми заглибимося в концепцію твердження в Python і дослідимо, як її можна ефективно використовувати.
Мова: 🇺🇦
#Assert // #theory // Pythonimport cv2
#read image
img = cv2.imread('input.jpg')
print(img.shape)
#set the ratio of resized image
k = 5
width = int((img.shape[1])/k)
height = int((img.shape[0])/k)
#resize the image
scaled = cv2.resize(img, (width, height), interpolation=cv2.INTER_AREA)
print(scaled.shape)
#show the resized image
cv2.imshow("Output", scaled)
cv2.waitKey (500)
cv2.destroyAllWindows()
#get the resized image output
cv2.imwrite('resized_output_image.jpg', scaled)
Чим менше важать картинки, тим швидше завантажиться сайт. Це порадує користувача і збереже місце на вашому сервері.
#Python // #practice // Архів книгlist = ['p', 'i', 'p']
str = 'pip'
print(list(str) == str(list))
👉 Відповідь
#python // #practice // Вакансії ITimport threading
obj = {}
obj_lock = threading.Lock()
def objify(key, val):
print("Obj has %d values" & len(obj))
with obj_lock:
obj[key] = val
print("Obj now has %d values" % len (obj))
ts = [threading.Thread(target=objify, args=(
str(n), n)) for n in range(4)]
for t in ts:
t.start()
for t in ts:
t.join()
print("Obj final result:")
import pprint; pprint.pprint(obj)
Оскільки всі потоки виконуються в одному процесі, всі потоки мають доступ до одних і тих же даних. Однак одночасний доступ до загальних даних повинен бути захищений блокуванням, щоб уникнути проблем із синхронізацією.
#Python // #practice // Вакансії ITtkinter.
Мова: 🇺🇦
Тривалість: 26 хв
👉 Дивитись урок
#Canvas // #lessons // PythonSUMMER2024 і отримайте 20% знижки на віртуальні сервери!
💻 Відвідайте сайт vpshive.net і розпочніть роботу вже сьогодні!
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
