Python 🇺🇦
Yopiq kanal
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Python 🇺🇦 analitikasi
Python 🇺🇦 Ukrain til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 20 086 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 386-o'rinni va Ukraina mintaqasida 3 049-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 086 obunachiga ega bo‘ldi.
05 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -192 ga, so‘nggi 24 soatda esa -4 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.86% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.21% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 779 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 046 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 9 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“▪️Вивчаємо Python разом.
▪️Високооплачувана професія
▪️Допомагаємо з пошуком роботи
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 06 Oktabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
20 086
Obunachilar
-424 soatlar
-457 kun
-19230 kun
Postlar arxiv
20 086
Працюємо зі змінними середовища в Python
Змінні середовища використовують для зберігання ключів, токенів, конфігурації та інших чутливих даних. Це важлива практика як під час розробки, так і в продакшені
Отримати значення можна через
os.getenv():
import os
api_key = os.getenv("API_KEY")api_key = os.getenv("API_KEY", "default_key")def require_env(name):
value = os.getenv(name)
if not value:
raise RuntimeError(f"{name} is required")
return value
db_url = require_env("DATABASE_URL")
20 086
Ловіть добірку ресурсів для AsyncIO
Велика колекція ресурсів та інструментів для асинхронного програмування в Python
У репозиторії зібрані фреймворки, бібліотеки, утиліти, приклади, гайди, патерни, інструменти для тестування та інтеграції
Корисно, якщо працюєте з мережевими сервісами або хочете краще розібратися з асинхронністю в Python
Python
20 086
Анімації для математики та науки
Manim — Python-бібліотека для створення анімованих візуалізацій і математичних демонстрацій
За її допомогою можна наочно показувати алгоритми, математичні перетворення, фізичні явища та різні процеси
На виході — готове відео з анімацією, яку ви описуєте кодом
Python20 086
Який метод рядків в Python повертає версію рядка, де всі символи переведені у верхній регістр?
20 086
🤖 AI вже давно не просто чат-бот. Сьогодні від AI-інженера очікують уміння перетворити модель на повноцінну production-систему. Але як побудувати надійний AI pipeline?
Навчіться працювати з RAG та агентами, контролювати якість, latency і cost, захищати систему та масштабувати її, — на курсі «AI Engineering» від robot_dreams.
Протягом 18 занять ви:
🤖 інтегруватимете LLM через API та self-hosted рішення й працюватимете з prompt engineering
🤖 будуватимете RAG-системи — від ingestion та embeddings до retrieval і reranking
🤖 створюватимете AI-агентів, працюватимете з tool calling, Agentic RAG та MCP
🤖 проєктуватимете production-архітектуру з API, caching, guardrails та observability
За час курсу створите повноцінний AI-продукт — від інтеграції моделі до production-архітектури — і додасте готовий проєкт у портфоліо.
Лектор: Андрій Білоус — AI Solution Architect у ZONE3000, має понад 12 років досвіду в IT та 5+ років у Fullstack та AI-розробці.
Деталі, програма та реєстрація ⬅️
20 086
Шпаргалка по Python Basics: Python Basics — базові концепції Python, що включають запуск Python IDLE, створення нових файлів, виведення даних через print(), створення функцій за допомогою def, Data Types — основні типи даних: Integer, String, Boolean, List та Tuple, Conversion Functions — функції int() і str() для перетворення значень, Arithmetic Operators — арифметичні оператори +, -, *, /, % та **, Comparators — оператори порівняння <, <=, >, >=, == та !=, Boolean Operators — логічні оператори is, not, and та or, List Operations — робота зі списками за допомогою append(), insert(), sort() і pop(), String / List / Tuple Operations — визначення довжини через len(), доступ до елементів через індекси, зрізи (slicing) та об'єднання через +, Statements — керування виконанням програми за допомогою if / elif / else, циклу while та циклу for, а range() використовується для створення послідовності чисел у циклах
Python
20 086
Ловіть платформу для керування проєктами
TaskView об’єднує керування завданнями, налаштовувані робочі процеси та інтеграції для розробників в одній платформі, яку можна розгорнути на власній інфраструктурі
Команди можуть автоматизувати процеси, відстежувати залежності між завданнями та зберігати повний контроль над своєю інфраструктурою
Python
20 086
pickletools.dis() — аналізуємо pickle
pickle зберігає не просто об’єкт, а послідовність інструкцій для його відновлення
За допомогою pickletools.dis() можна подивитися, що саме містить серіалізований потік:
import pickletools
pickletools.dis(payload)pickletools.optimize(), який прибирає деякі непотрібні операції
pickle.loads() не можна використовувати для недовірених даних — десеріалізація може виконувати небезпечні операції
Python
20 086
⚡️ AI — це вже не про майбутнє, а про навички, які потрібні зараз.
Якщо давно хотіли розібратися, але не знали з чого почати — це гарна можливість.
https://i.goit.global/UaLBa
