Python 🇺🇦
Закритий канал
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python 🇺🇦
Канал Python 🇺🇦 у мовному сегменті Українська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 19 938 підписників, посідаючи 6 589 місце в категорії Технології та додатки та 3 105 місце у регіоні Україна.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 938 підписників.
За останніми даними від 27 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -198, а за останні 24 години на -8, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.32%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.36% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 859 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 068 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 9.
- 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 28 жовтня, 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.
19 938
Підписники
-824 години
-577 днів
-19830 днів
Архів дописів
19 938
Шпаргалка по роботі з даними в Python (Data Science): імпорт бібліотек NumPy та pandas — базові інструменти для обробки даних, текстові файли — читання/запис простого тексту та робота через context manager, табличні файли CSV/flat files — завантаження та обробка структурованих даних у DataFrame, Excel файли — робота з листами та таблицями, SAS/Stata файли — імпорт статистичних форматів, HDF5 та Pickle — збереження та завантаження складних структур даних, MATLAB файли — читання .mat через SciPy, реляційні бази даних (SQL) — підключення, запити та перетворення результатів у DataFrame, словники Python — доступ до ключів, значень і вкладених структур, дослідження даних (NumPy arrays та pandas DataFrames) — перегляд типів, розмірів і базової статистики, навігація файловою системою — magic-команди та модуль os для роботи з файлами й директоріями
Python
19 938
Якщо працюєш з Python, запам’ятай просте правило: не змінюй список у процесі обходу. Це може дати неочікувані результати, бо ітератор не відстежує зміни структури
Ось приклад, який виглядає логічно, але працює неправильно:
items = [1, 2, 2, 3, 4]
for item in items:
if item == 2:
items.remove(item)
print(items)
# Вивід: [1, 2, 3, 4]for item in items[:]:
if item == 2:
items.remove(item)
print(items)
# Вивід: [1, 3, 4]list comprehension:
items = [x for x in items if x != 2]Висновок: не змінюй колекцію під час ітерації. Це може призвести до пропущених елементів, дублювання або навіть помилок під час виконання Python
19 938
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
помилки можуть мати серйозні наслідки))
Python'er
19 938
🤔 Ви вже можете писати код з AI, але чи використовуєте можливості штучного інтелекту сповна?
Дізнайтеся як зробити AI частиною інженерного workflow: IDE, CI/CD, генерація коду, його перевіркa та інтеграція в продукт, — на курсі «Програмування з AI-асистентами» від robot_dreams.
Після 16 занять ви навчитеся:
🦾 писати й правильно перевіряти код з AI
🦾 вбудовувати АІ у Git, PR і CI/CD
🦾 автоматизовувати тести, документацію й рутинні задачі
🦾 швидко працювати з legacy і складними задачами
У фіналі — зберете власний AI Dev Toolkit: систему промптів, підходів і цілісного workflow.
Лектор: Валентин Дружинін — Technical Lead в AgileEngine (backend, data platforms, AI systems), будує AI-системи як частину продукту — масштабовані, стабільні та готові до реального використання.
Деталі, програма та реєстрація ⬅️
19 938
AI для роботи з даними та аналітики
Hex — платформа, яка допомагає аналізувати дані через SQL і Python, автоматизуючи більшість рутинних задач
Що вміє: • генерує SQL-запити та Python-код • будує графіки й дашборди • пояснює результати та відповідає на питання простою мовою • дозволяє швидко зібрати звіт або data-додатокPython
19 938
Python 3.15 beta 1 вийшла в реліз
Це означає, що набір основних фіч уже зафіксований — далі залишаються бета-тести, виправлення помилок і фінальна стабілізація перед релізом
Що нового в 3.15: • ліниві імпорти через ключове слово lazy • вбудовані frozendict і sentinel • швидший JIT на x86-64 Linux • розпакування прямо всередині comprehensions • новий статистичний profiler з низьким оверхедом • frame pointers увімкнені за замовчуваннямPython 3.15.0b1 вийшов 7 травня 2026 року — це перша з чотирьох бета-версій і точка feature freeze. Фінальний реліз очікується 1 жовтня 2026 року Python
19 938
Легкий open-source агент, який може працювати локально та частково замінювати Claude Code
Всередині — ~12 000 рядків Python-коду, підтримка 11 провайдерів моделей із можливістю перемикання, 27 вбудованих інструментів, MCP-протокол, гаряче завантаження плагінів, паралельна робота саб-агентів, офлайн голосовий ввід/вивід та інтеграція з Telegram (Telegram-bridge)
Python
19 938
Шпаргалка по Python Regular Expressions (Regex): ^ — початок рядка, $ — кінець рядка, . — будь-який символ, \d — цифра, \w — буква або цифра, \s — пробільний символ, * — 0 або більше повторень, + — 1 або більше повторень, ? — необов’язковий елемент, {n} — точна кількість повторень, {m,n} — діапазон повторень, [abc] — один символ із набору, [^abc] — будь-який символ крім указаних, () — групування виразів, | — логічне “або”, re.findall() — пошук усіх збігів, re.search() — пошук першого збігу, re.split() — розділення рядка за шаблоном, re.sub() — заміна тексту за шаблоном, lookahead/lookbehind — перевірка контексту без включення в результат, flags — додаткові режими пошуку (IGNORECASE, MULTILINE, DOTALL)
Python
19 938
Ловіть інструмент, який знімає LLM цензуру в один клік
Obliteratus аналізує внутрішні ваги моделі та визначає компоненти, які впливають на відмови у відповідях. Далі він дозволяє експериментально модифікувати ці частини через проєкційні методи
Python
19 938
Шпаргалка по Python: While Loop — цикл з перевіркою умови, For Loop — перебір елементів послідовності, Loop Control — break і continue для керування циклами, Input/Print — введення та виведення даних, Functions — створення функцій через def, Range — генерація числових послідовностей, Lists — операції зі списками (append, sort, remove), Dictionaries — робота зі словниками (keys, values, items), Sets — множини та операції над ними, Strings — методи для рядків (split, join, replace), Files — читання й запис файлів, Formatting — форматування тексту через format() та f-рядки
Python
19 938
Автоматизуй дослідження з NotebookLM + Python
Notebooklm-py — це неофіційна бібліотека для роботи з Google NotebookLM, яка дозволяє автоматизувати дослідницькі задачі, генерувати контент і підключати AI-агентів. Підійде для прототипів, пет-проєктів і персональних тулів — працює як через Python, так і через CLI
Що вміє: • інтеграція з AI-агентами та Claude Code • автоматичний імпорт і обробка джерел • генерація подкастів, відео й навчальних матеріалів • робота через Python API та командний рядок • використання неофіційних Google APIPython
