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 20 874 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 20 874 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.
class Foo:
obj=None
def obj(self):
return 'py'
ob = Foo()
print(type(ob.obj), type(ob.obj()))
👉 Відповідь
#Python // #practice // Архів книгНа першому уроці автор вводить в курс діла щодо організації робочого середовища.Мова: 🇺🇦 Тривалість: 12 хв #Python // #lessons // Архів книг
import asyncio
async def hello():
await asyncio.sleep(1)
print ("Hello")
async def world():
await asyncio.sleep(2)
print ("World")
async def main():
await asyncio.gather(hello(), world())
if __name__ = '__main__':
asyncio.run(main())
#Python // #theory // Вакансії ITsuper() повертає тимчасовий об'єкт, який дозволяє посилатися на батьківський клас за ключовим словом super, роблячи успадкування класів більш керованим.
class Parent:
def __init__(self, txt):
self.message = txt
def printmessage(self):
print(self.message)
class Child(Parent):
def __init__(self, txt):
super().__init__(txt)
x = Child("Hello, and welcome!")
x.printmessage()
Інакше кажучи, super() дозволяє створювати класи, які легко розширюють функціональність раніше створених класів без повторної реалізації їхньої функціональності.
#super // #practice // Pythonpygame — її перевірка.
Мова: 🇺🇦
Тривалість: 7 хв
#Python // #lessons // Архів книгwxPython: основний об'єкт вікна та об'єкт програми:
import wx
class TestFrame(wx.Frame):
def __init__(self, parent, title):
wx.Frame.__init__(self, parent, id=-1, title=title)
text = wx.StaticText(self, label=title)
app = wx.App()
frame = TestFrame(None, "Hello, world!")
frame.Show()
app.MainLoop()
Керування передається функцією MainLoop() обробнику подій, який відповідає за інтерактивну частину програми.
#wxPython // #theory // Pythonvars() повертає атрибут об'єкта dict — це словник, що містить атрибути об'єкта, які змінюються.
class Person:
name = "John"
age = 36
country = "norway"
x = vars(Person)
print(x)
# {'age': 36, '__module__': '__main__', '__doc__': None, 'name': 'John', 'country': 'norway'}
Виклик функції vars() без параметрів поверне словник, який містить локальну таблицю символів.
#vars // #practice // Pythonclass Functor(object):
def __init__(self, n=10):
self.n = n
def __call__(self, x):
x_first = x[0]
if type(x_first) is int:
return self. __MergeSort(x)
if type(x_first) is float:
return self. __HeapSort(x)
else:
return self. __QuickSort(x)
❗️Особливо важливим є те, що функтори можуть виступати в ролі декораторів, доповнюючи функціональність функцій і класів.
#Python // #theory // Вакансії ITwhere().
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 4, 4])
x = np. where(arr == 4)
print(x)
# (array([3, 5, 6],)
У цьому прикладі повернеться кортеж: (array([3, 5, 6],). Це означає, що значення 4 є в індексах 3, 5 і 6.
#Python // #practice // Вакансії ITЦей курс підійде як для новачків так і більш продвинутих прогерів. Також в кінці курсу вас чекає Бонус: Реальний проєкт на JS.Дізнатись про курс детальніше: https://t.me/+_Io7PhiW1m8zMjhl
WHERE.
import mysql.connector
mydb = mysql.connector.connect(
host="localhost"
user="yourusername",
password="yourpassword",
database="mydatabase"
)
mycursor = mydb.cursor()
sql =
"SELECT * FROM customers WHERE address ='Park Lane 38'"
mycursor.execute(sql)
myresult = mycursor.fetchall()
for x in myresult:
print(x)
Також можна вибрати записи, які починаються, включають або закінчуються цією літерою чи фразою. Для цього слід використати %.
#MySQL // #practice // Pythonimport matplotlib.pyplot as plt
import numpy
from sklearn import metrics
actual = numpy.random.binomial(1,.9,size = 1000)
predicted = numpy.random.binomial(1,.9,size = 1000)
confusion_matrix = metrics.confusion_matrix(actual, predicted)
cm_display = metrics.ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix = confusion_matrix, display_labels = [False, True])
cm_display.plot()
plt.show()
У цьому прикладі ми генеруємо числа для фактичних і прогнозованих значень. Потім імпортуємо metrics зі sklearn, щоб використовувати функцію побудови матриці помилок.
#Python // #theory // Вакансії IT
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
