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 20 205 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 358-o'rinni va Ukraina mintaqasida 3 026-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 205 obunachiga ega bo‘ldi.
15 Sentabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -207 ga, so‘nggi 24 soatda esa -6 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.39% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.34% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 898 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 079 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 11 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 16 Sentabr, 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.
20 205
Obunachilar
-624 soatlar
-537 kun
-20730 kun
Postlar arxiv
20 205
👀 86 відгуків на одну Front-end вакансію. А в Defense Tech — у середньому близько 9.
І це привід придивитися до сфери, якщо ви думаєте, куди рухатися далі.
Поки в класичному IT конкуренція залишається високою, MilTech набирає обертів: з’являються нові команди, продукти та технології — а разом із ними потрібні нові спеціалісти.
І далеко не тільки розробники 👇
→ Project та Product Managers → QA-фахівці → Hardware та Embedded спеціалісти → аналітики та інші tech-фахівціТож MilTech може стати тим самим напрямом, куди варто зайти зараз, а не тоді, коли про нього говоритимуть уже всі. А який напрям у MilTech може підійти саме вам? GoIT створили короткий безкоштовний тест: 3 хвилини — і ви дізнаєтесь свій MilTech-напрям, його потенціал та отримаєте рекомендацію, з чого почати. 👉 Пройти тест: miltech-lp-quiz-ua.goit.global
20 205
Використовуйте
os.scandir() у Python
os.listdir() повертає лише назви файлів, тому для перевірки кожного елемента потрібні додаткові операції:
import os
for name in os.listdir("uploads"):
path = os.path.join("uploads", name)
if os.path.isfile(path):
size = os.path.getsize(path)
print(name, size)os.scandir() одразу повертає об’єкти DirEntry:
import os
with os.scandir("uploads") as entries:
for entry in entries:
if entry.is_file():
print(entry.name)DirEntry можна отримати метадані:
with os.scandir("uploads") as entries:
for entry in entries:
if entry.is_file(follow_symlinks=False):
stat = entry.stat(follow_symlinks=False)
print(entry.name, stat.st_size)scandir() може зменшити кількість звернень до файлової системи, а сам обхід виконується ліниво — записи повертаються ітератором
Python20 205
Duck typing у Python
Duck typing — підхід, за якого тип об’єкта не перевіряють напряму. Важливо лише, чи має він потрібні властивості та методи
Переваги: • не потрібно прив’язуватися до конкретних класів • код стає гнучкішим і менш залежним • простіше розширювати код новими типами • легше реалізовувати поліморфізмPython
20 205
Розбираємося з інференсом
Якщо повністю розібратися з цією статтею, можна зрозуміти інференс краще за 90% людей
І це лише перший матеріал у репозиторії AI Performance Engineering
Страшно уявити, скільки корисних знань заховано в інших матеріалах
Python
20 205
⚡️ Хочеться щось змінити в роботі, але незрозуміло — що саме?
AI здається перспективним. Data — цікавим. У маркетингу купа різних напрямів. IT нікуди не зникло. А ще всюди говорять про AI-контент.
І в результаті можна місяцями читати про нові професії — і так нічого й не обрати.
Тому на честь 12-річчя GoIT влаштовує 5 днів безкоштовних ефірів — і щодня новий напрям 👇
➡️ Data Analytics ➡️ AI Automation ➡️ AI Content ➡️ Digital Marketing ➡️ ITМожна подивитися, як усе працює зсередини, які навички потрібні та який напрям справді може бути вашим. А оскільки це День народження — без подарунків не обійдеться 🎁 На учасників чекають бонуси та розіграші навчальних курсів щодня. 5 днів. 5 напрямів. Можливо, один із них стане вашим наступним кроком. 👉 Приєднатися безкоштовно: GoIT Birthday Week
20 205
+1
Шпаргалка по алгоритмах Machine Learning: Supervised Learning — навчання моделей на розмічених даних, Linear Regression — прогнозування числових значень, Logistic Regression — класифікація даних, Decision Tree — прийняття рішень за деревоподібною структурою, Random Forest — ансамбль дерев рішень, KNN — класифікація за найближчими сусідами, Unsupervised Learning — пошук закономірностей без міток, K-Means — кластеризація даних, Reinforcement Learning — навчання через винагороди та взаємодію із середовищем, Python & R — реалізація й тренування ML-моделей
Python
20 205
Функція
abspath() у Python
abspath() повертає абсолютний шлях до вказаного файлу або каталогу
Якщо шлях відносний — функція перетворює його на абсолютний, використовуючи поточний робочий каталог
Якщо шлях уже абсолютний — повертає його без змін
Функція доступна в модулі os.path
Python
20 205
Написати планувальник завдань на Python за допомогою стандартної бібліотеки хоч і просто, але можливостей там небагато. Як тільки з'являються асинхронні завдання, робота з часовими зонами, повторні спроби при невдачах і подібні випадки, стає важкою
На GitHub я знайшов FastScheduler, це відкритий легкий планувальник завдань для Python. Підтримує асинхронність, часові зони, вирази Cron і навіть має візуальну панель
Завдяки дуже акуратному синтаксису на декораторах завдання можна описати одним рядком. Є різні варіанти розкладу: інтервали, конкретний час, Cron тощо. Асинхронні функції працюють з коробки
Установка через pip в один крок, а для персистентності доступні різні сховища, такі як SQLite і PostgreSQL. Після перезапуску сервісу стан завдань не втрачається
Python
20 205
Метод
count()
count() допомагає швидко порахувати кількість входжень елемента в послідовність
Працює зі списками, кортежами та рядками
items = [1, 2, 2, 3, 2]
print(items.count(2))
# 3text = "hello hello"
print(text.count("hello"))
# 220 205
Шпаргалка по структурах даних у Python: Lists — впорядковані змінювані колекції елементів, Elements — дані різних типів усередині списку, Indexes — доступ до елементів за позицією, Loops — послідовний перебір списку, Methods — операції на кшталт append() і sort(), Tuples — незмінні послідовності, Sets — колекції унікальних елементів, Dictionaries — зберігання даних у форматі ключ–значення, Arrays — структури для роботи з наборами однотипних даних
Python
20 205
🔥 Хочеш професію, яка буде потрібна бізнесу й у 2026 році?
Data Analytics — це не просто таблиці та цифри. Це навичка, яка допомагає знаходити закономірності, приймати рішення та працювати з бізнесом у різних сферах — від маркетингу до фінансів.
На безкоштовному марафоні GoIT покажуть, як виглядає робота дата-аналітика на практиці та з чого почати.
👉 Реєстрація на марафон: https://i.goit.global/haJAf
