Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Python 🇺🇦
Yopiq kanal
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Python 🇺🇦 analitikasi
Python 🇺🇦 Ukrain til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 20 932 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 469-o'rinni va Ukraina mintaqasida 2 949-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 932 obunachiga ega bo‘ldi.
03 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -161 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 9.62% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.50% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 015 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 151 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 04 Iyun, 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.
20 932
Obunachilar
-424 soatlar
-507 kunlar
-16130 kunlar
Postlar arxiv
20 932
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Трохи бази Python. День 5. Сортування списку за зменшенням
Метод sort() сортує список за зростанням (за замовчуванням).
Щоб sort() працював, елементи списку повинні бути одного типу. Не можна сортувати список із змішаними типами даних, наприклад, числами та рядками.
У методу sort() є параметр reverse; щоб відсортувати список за зменшенням, встановіть reverse=True.
list1 = [2, 5, 6, 8, 1, 8, 9, 11]
list1.sort(reverse=True)
print(list1)
# [11, 9, 8, 8, 6, 5, 2, 1]
Пам'ятайте: sort() — це строго метод списку (list). Його не можна використовувати для сортування set, tuple, string або dictionary.
Метод sort() не повертає новий список; він сортує існуючий список на місці (in place).
Якщо ви спробуєте створити новий об'єкт за допомогою sort(), він поверне None. Приклад нижче:
list1 = [2, 5, 6, 8, 1, 8, 9, 11]
list2 = list1.sort(reverse=True)
print(list2)
# None
У методу sort() є необов'язковий параметр key, який дозволяє налаштувати поведінку сортування.
Цей параметр використовується для передачі функції, яка задає критерій сортування елементів списку.
У прикладі нижче у нас є список кортежів, і ми хочемо відсортувати його за віком студента. Використовуючи параметр key разом з lambda-функцією, можна реалізувати таке кастомне сортування. Див. нижче:
students = [
("Alice", 22),
("Bob", 20),
("Charlie", 24)
]
# Сортуємо студентів за віком, використовуючи lambda-функцію як key
students.sort(key=lambda students: students[1])
print(students)
# [('Bob', 20), ('Alice', 22), ('Charlie', 24)]
Python'er
20 932
Надійна система резервного копіювання з дедуплікацією
BorgBackup — це open-source рішення, написане на Python і C, яке допомагає ефективно та безпечно створювати резервні копії, особливо коли мало місця на диску або повільне з’єднання
Воно підтримує стиснення, шифрування, монтування бекапів як файлової системи та працює на Linux, macOS, BSD і Windows
Python
20 932
Шпаргалка по основах Python: базовий синтаксис та правила мови, scalar types — основні типи даних (int, float, bool, str, NoneType), datetime — робота з датою та часом, data structures — структури даних Python (list, tuple, dict, set), list — змінювані списки для зберігання колекцій даних, tuple — незмінні послідовності значень, dict (hash map) — зберігання даних у форматі ключ-значення, set — унікальні елементи без порядку, slicing — отримання частин послідовностей через індекси та step, module/library — підключення модулів і бібліотек, help functions — використання help() та dir() для дослідження Python API
Python
20 932
‼️Безкоштовно спробуйте AI-професію за 3 дні!
Перейти в нову сферу складно: багато інформації, незрозуміло з чого почати, важко оцінити свої сили.
🤖AI-напрям зараз один із найперспективніших — і водночас доступний навіть без технічного бекграунду.
Тому ми запрошуємо вас на 3х денний інтенсив "АІ-автоматизація без програмування"
⏺День1: Зробите сучасний, стильний лендинг без коду ⏺День2: Створите з нуля сучасного АІ агента ⏺День3: Навчитесь монетизувати та розвивати отриманні навички🎁 Бонус за реєстрацію: Гайд "Як інтегрувати АІ у своє життя" Скоріш реєструйся та безкоштовно спробуй себе у ролі АІ-фахівця https://i.goit.global/zaQTl
20 932
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Трохи бази Python. День 4: Отримання поточного часу та дати
Нижче наведений код показує, як можна отримати поточний час за допомогою модуля datetime. Метод now() повертає об'єкт datetime, що представляє поточні дату і час відповідно до системних годинників. Метод strftime() форматує час для необхідного виводу. Цей код показує, як використовувати модуль datetime разом з методом strftime(), щоб отримати відформатовану рядок часу у форматі годин, хвилин і секунд.
from datetime import datetime
time_now = datetime.now().strftime('%H:%M:%S')
print(f'Поточний час: {time_now}')
Поточний час: 17:37:28from datetime import date
today_date = date.today()
print(today_date)
2023-09-20
20 932
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
20 932
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
