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 19 948 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 570-o'rinni va Ukraina mintaqasida 3 090-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 19 948 obunachiga ega bo‘ldi.
26 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -193 ga, so‘nggi 24 soatda esa -9 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.25% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.33% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 846 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 063 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 8 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 27 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.
19 948
Obunachilar
-924 soatlar
-537 kun
-19330 kun
Postlar arxiv
19 946
⚡️ 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
19 946
+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
19 946
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
19 946
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
19 946
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"))
# 219 946
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
19 946
🔥 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
19 946
Real-Time Elderly Fall Detection
Безкоштовний Python-проєкт для виявлення падінь літніх людей у реальному часі
• відстежує людину навіть тоді, коли частину тіла закривають меблі
• визначає положення ключових суглобів, зокрема колін і щиколоток
• відрізняє падіння від схожих рухів
• працює на звичайному процесорі, достатньо Python та
run.py
Важливий нюанс: це ранній прототип від одного розробника — лише один коміт і без ліцензії. Тому сприймати його варто як експериментальний проєкт, а не готову систему безпеки
Python
19 946
⚡️ Вміння працювати з даними — одна з найцінніших навичок у 2026 році.
Сьогодні недостатньо просто “вести таблиці”.
Компаніям потрібні люди, які можуть:
▪️ аналізувати дані
▪️ бачити закономірності
▪️ допомагати бізнесу приймати рішення
Саме тому Data Analytics зараз потрібна далеко не лише в IT.
GoIT проводить безкоштовний онлайн-марафон,
де покажуть:
⏺ як працюють дата-аналітики ⏺ які інструменти використовують щодня ⏺ як ці навички застосовуються в маркетингу, фінансах, e-commerce та інших сферах🕓 Онлайн | Безкоштовно 👉 Реєстрація: https://i.goit.global/haJAf
19 946
Repost from нейрокомедія: ІТ, ШІ та 🤖
+2OpenAI випустила GPT-6 Astra та заявила про настання ери AGI
Ембарго для журналістів уже зняли, тому деталей стає дедалі більше. Головне про нову флагманську модель OpenAI:
• Грег Брокман заявив, що особисто вважає GPT-6 першою моделлю компанії, яку можна назвати AGI
• Astra вперше для OpenAI отримала критичний рівень кіберможливостей. Через це реліз навіть відкладали, щоб посилити захист
• на ExploitBench модель нібито отримала 100%, а на ARC-AGI-3 — 98,6%
• для навчання використали понад 100 000 GPU — найбільший тренувальний запуск в історії OpenAI
• під час підключення до Unity та Godot Astra змогла з одного запуску створити три ігрові прототипи, які майже не потребували доопрацювання
Найближчими днями Astra має з’явитися в ChatGPT для платних користувачів
Залишається дочекатися офіційного анонсу. Схоже, нас чекає дуже цікава нова ера
@co_media
19 946
Шпаргалка по Python Syllabus: Python Basics — основи Python, що включають налаштування середовища, кортежі (Tuples), токени, словники (Dictionaries), функції (Functions), типи даних (Data Types), модулі (Modules), оператори (Operations), дебагер (Python Debugger), розгалуження (Branching), цикли (Loops), сортування (Sorting), пошук (Searching) і списки (Lists), Python OOP — об’єктно-орієнтоване програмування, яке охоплює класи (Classes), об’єкти (Objects), методи (Methods), перевизначення (Overriding), успадкування (Inheritance), приховування даних (Data Hiding) та обробку винятків (Exception Handling), Python Scripting — використання Python для автоматизації та скриптів, включаючи регулярні вирази (Regression), вирази (Expression), рядки (Strings), роботу з файлами (File), командним рядком (Command Line) та аргументами (Args)
Python
19 946
Запускаємо завдання паралельно через
multiprocessing
Python дозволяє виконувати CPU-ресурсні завдання в кількох окремих процесах за допомогою стандартного модуля multiprocessing
Починаючи з Python 3.13, кількість доступних логічних CPU можна отримати через os.process_cpu_count():
import os
print(os.process_cpu_count())
# 8Process:
from multiprocessing import Process
def calculate():
print("Processing...")
if __name__ == "__main__":
process = Process(target=calculate)
process.start()
process.join()start() запускає новий процес, а join() очікує на його завершення
Якщо потрібно виконати одну функцію для великого набору значень, зручніше використовувати Pool:
from multiprocessing import Pool
def square(number):
return number ** 2
if __name__ == "__main__":
numbers = [2, 4, 6, 8, 10]
with Pool() as pool:
result = pool.map(square, numbers)
print(result)
# [4, 16, 36, 64, 100]Pool розподіляє завдання між робочими процесами, а map() повертає результати в тому самому порядку
Важливо: більше процесів ≠ завжди швидше. multiprocessing найбільш корисний для важких CPU-ресурсних обчислень, а для невеликих задач накладні витрати можуть навіть сповільнити виконання
І не забувайте про:
if __name__ == "__main__":
...19 946
🐍 Запрошуємо на новий набір курсу від CS Osvita — Python Advanced.
Для інженерів, які хочуть зрозуміти, що насправді відбувається під капотом Python і чому одні рішення масштабуються, а інші — ні.
Якщо в роботі з Python ви колись опинялися в точці «А що тут насправді відбувається?», тоді вам треба:
:: розібратися, як влаштований CPython на рівні обʼєктної моделі
:: проаналізувати memory layout обʼєктів, ціну кожної алокації, GC та reference counting
:: розкласти GIL і його роль у багатозадачності в Python
:: зрозуміти, чому потоки не дають паралельності, процеси мають ціну, а async — це не завжди магія concurrency
▶️ Викладачка та авторка програми: Світлана Сумець, Senior Python Software Engineer @N-iX.
▶️ Інтенсивний формат, складні домашні завдання та практика, побудована навколо реальних обмежень та переваг Python.
:: Старт: 4 вересня
>_ Перейдіть від Python як інструменту до Python як системи.
Реєстрація: https://cutt.ly/Jya1MByZ
