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 20 872 підписників, посідаючи 6 486 місце в категорії Технології та додатки та 2 944 місце у регіоні Україна.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 20 872 підписників.
За останніми даними від 11 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -177, а за останні 24 години на -3, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.36%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.48% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 953 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 143 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 11.
- 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 12 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.
logging в Python, а також розглядає ключові компоненти, які слід інтегрувати в логи.
Матеріал буде корисним тим програмістам, хто бажає оптимізувати вже наявні методи й способи логування, або ж налаштувати їх з нуля.
Мова: 🇺🇦
#logging // #practice // Pythonmath є особливий об'єкт, який називається NaN. Ці об'єкти не є унікальними, і навіть не рівні самі собі, тож можна мати кілька подібних об'єктів, взятих з кількох різних джерел.
>>> import math
>>> math.nan == math.nan
False
>>>
float('nan')
nan
>>> float('nan') is float('nan')
False
>>> d = {}
>>> d[float('nan')] = 1
>>> d[float('nan')] = 2
>>> d
{nan: 1, nan: 2}
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 (але не радимо).
#nan // #practice // Pythonchain. 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.
>>> import itertools as it
>>> list(it.accumulate([11, 3, 9, 7, 5], func=min))
[11, 3, 3, 3, 3]
>>> list(it.chain([1, 2, 3], [4, 5], [6]))
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> list(it.combinations([1, 2, 3], 2))
[(1, 2), (1, 3), (2, 3)]
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 // Вакансії IT // Python>>> for _ in range(10):
... pass
...
>>> 5 + 7
12
>>> _
12
В Python ім'я змінної може складатися з одного підкреслення: _. Хоча зазвичай такі імена недостатньо описові і не повинні використовуватися, є три випадки, коли вони доречні:
🔴коли потрібно вигадати імена для значень, які вам не потрібні — наприклад, в циклах for
🔴інтерактивний режим використовує _ для зберігання результату останнього виконаного виразу
🔴документація модуля gettext рекомендує псевдонім його функції gettext() для _(), щоб мінімізувати засмічення коду
#practice // Архів книг // Pythonprettytable, який гарно виводить таблиці. Імена стовбців задаються за допомогою атрибута table.field_names, а рядки можна додавати методом table.add_row([]), передаючи список елементів.
from prettytable import PrettyTable
table = PrettyTable()
# задаємо назви полів у заголовках
table.field_names = ["City name", "Area", "Population", "Annual Rainfall"]
# додаємо рядки даних
table.add_row(["Adelaide", 1295, 1158259, 600.5])
table.add_row(["Brisbane", 5905, 1857594, 1146.4])
table.add_row(["Darwin", 112, 120900, 1714.7])
table.add_row(["Hobart", 1357, 205556, 619.5])
table.add_row(["Sydney", 2058, 4336374, 1214.8])
table.add_row(["Melbourne", 1566, 3806092, 646.9])
table.add_row(["Perth", 5386, 1554769, 869.4])
print(table) # простіше простого!
Та навіть якщо ви аж ніяк не фанат командного рядка, іноді буває потрібно зберегти звіт про роботу вашої програми в текстовий файл. Тоді можна зберегти саму таблицю, викликавши метод table.get_string().
#practice // Вакансії IT // 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 з діапазону адрес, заданих у форматі CIDR.
👉 Модуль ipaddress має багато інших цікавих можливостей, прочитати про які можна тут.
#practice // Вакансії IT // Python
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
