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 19 940 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 19 940 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.
19 940
Підписники
-824 години
-577 днів
-19830 днів
Архів дописів
19 941
Корисна пам'ятка про те, як писати Python-скрипти, які зручно запускати не лише на власному ПК
Серед рекомендацій: використовувати inline metadata з uv run, не хардкодити секрети, застосовувати logging замість print() для відлагодження, документувати змінні середовища, підтримувати stdin/stdout, повертати коректні exit code та чітко визначати пріоритет конфігурації: CLI > env > config > defaultНавіть невеликий скрипт може бути зручним, безпечним і передбачуваним, особливо коли ним користується не лише автор Python
19 941
Шпаргалка по Python Frameworks: Django — повнофункціональний вебфреймворк із вбудованими ORM, адмінпанеллю та засобами безпеки, Flask — легкий мікрофреймворк із мінімальним набором можливостей і високою гнучкістю, ORM & Admin — вбудовані в Django, у Flask підключаються окремо, Security — Django має готові механізми захисту, у Flask їх потрібно налаштовувати вручну, Testing — Django пропонує вбудовані інструменти тестування, Flask — через сторонні бібліотеки, Use Cases — Django для великих і складних проєктів, Flask — для невеликих застосунків, API та прототипів
Python
19 941
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Ruff
Ruff — це новий, швидко розвиваючийся лінтер коду Python, покликаний замінити flake8 і isort.
Головною перевагою Ruff є його швидкість. Ruff у 10-100 разів швидший за аналоги (лінтер написаний на Rust). У порівнянні з flake8, автор заявляє про практично повну відповідність набору правил інструменту та нативну реалізацію популярних плагінів (flake8-bugbear тощо). Крім того, Ruff сумісний з Black "з коробки".
Ruff може форматувати код. Наприклад, він автоматично видаляє невикористані імпорти. Що стосується сортування та групування рядків імпорту, то воно практично ідентичне isort.
Python'er
19 941
Шпаргалка по Python Network Programming: Python — мова для створення мережевих застосунків і автоматизації, Socket Programming — створення клієнтських і серверних сокетів, Network Libraries — популярні бібліотеки для роботи з мережею, Data Types & Keywords — основні типи даних і ключові слова Python, Network Analysis — аналіз мережі та сканування за допомогою Nmap, DNS & Requests — робота з DNS-запитами та мережевими сервісами, Exceptions — обробка мережевих помилок і винятків
Python
19 941
Шпаргалка по Scikit-learn: Scikit-learn — бібліотека Python для машинного навчання, Loading Data — завантаження та підготовка даних, Preprocessing — стандартизація, нормалізація й обробка ознак, Create Your Model — створення моделей для класифікації, регресії та кластеризації, Model Fitting — навчання моделі на даних, Prediction — отримання прогнозів, Evaluate Performance — оцінка якості моделі за різними метриками, Cross-Validation — перевірка моделі на різних вибірках, Tune Your Model — оптимізація параметрів за допомогою Grid Search і Randomized Search
Python
19 941
Найпростіший спосіб парсити веб
Інструмент імітує роботу браузера для вебскрейпінгу та автоматично перетворює HTML у Markdown
Дозволяє непомітно збирати дані з вебсайтів і значно спрощує парсинг HTML у Python
Python
19 941
⚡️ Дата-аналітика — одна з найперспективніших професій у 2026 році
Бізнеси сьогодні приймають рішення на основі даних. Саме тому дата-аналітики потрібні в IT, маркетингу, e-commerce, фінансах, логістиці та десятках інших сфер.
🔥 За даними DOU, медіанна зарплата українських Data Analysts уже перевищує $1700, і попит на таких спеціалістів тільки зростає.
Хочете зрозуміти, чи підходить вам ця професія?
Реєструйтесь на безкоштовний онлайн-марафон з Data Analytics - де ви познайомитесь з професією та зробите перші практичні кроки.
На марафоні ви дізнаєтесь:
🗣 як аналітики працюють з даними в реальних компаніях 🗣 які інструменти використовують (SQL, Excel, BI) 🗣 як новачку увійти в сферу Data Analytics🕓 Онлайн | Безкоштовно 👉 Реєстрація: https://i.goit.global/2aIhq
19 941
GPU-альтернатива NumPy
CuPy — це бібліотека, яка дозволяє виконувати чисельні обчислення на GPU замість CPU
Ідея проста: у багатьох випадках достатньо замінити
import numpy as np → import cupy as cp
і той самий код починає працювати через CUDA, іноді прискорюючись до 100×
Можливості • сумісна з кодом NumPy та частково SciPy • не потребує переписування логіки або нового синтаксису • підтримує CUDA та частково AMD ROCm • повністю open-sourcePython
19 941
Шпаргалка по Python While Loop: While Loop — цикл, який виконує код доти, доки задана умова є істинною, Синтаксис — створення циклу за допомогою while із перевіркою умови, Лічильник — використання змінної для контролю кількості ітерацій, Інкремент — збільшення значення змінної за допомогою +=, Print — виведення результатів кожної ітерації, Завершення циклу — цикл автоматично припиняється, коли умова стає хибною
Python
