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 20 337 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 341-o'rinni va Ukraina mintaqasida 2 984-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 337 obunachiga ega bo‘ldi.
26 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -193 ga, so‘nggi 24 soatda esa -7 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 10.47% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.46% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 130 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 110 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 15 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 Avgust, 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.
20 337
Obunachilar
-724 soatlar
-517 kunlar
-19330 kunlar
Postlar arxiv
20 336
Контрольований пайплайн із Python-функцій
Transfunctions — бібліотека для створення чистих, відкатних функцій з централізованою обробкою помилок і логуванням. Ідеально для ETL, фіноперацій, інфраструктур та бізнес-логіки з rollback
Встановлення:
pip install transfunctions
Python20 336
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Цей Python-фреймворк може скрапіти БУДЬ-ЯКИЙ сайт і витягувати структуровані дані за лічені хвилини.
Його називають Scrapy. Він скраплює сайти і витягує структуровані дані повністю з вашого комп'ютера.
Ніяких рахунків за SaaS-скрейпінг. Ніяких обмежень хмарних API. Ніякі дані не виходять за межі вашої інфраструктури.
Він працює на найбільш "бойовому" движку скраплінгу в Python: 59 000 зірок і більше 15 років використання у виробництві.
→ Описав спайдер один раз
→ Отримав чисті структуровані дані
→ Масштабуєте до мільйонів сторінок
→ Експорт у JSON, CSV, XML за один момент
Все локально. Нуль залежності від хмари.
Але це не просто скрипт для парсингу.
Це повноцінний фреймворк для вилучення даних:
→ Асинхронна архітектура для паралельного скраплінгу у великих масштабах
→ Вбудовані міддлвери для проксі, ретраїв і обмеження швидкості
→ Селектори CSS і XPath без зайвого бойлерплейта
→ Підключаються пайплайни для очищення, дедуплікації та збереження
→ 54 800+ проектів у виробництві вже залежать від нього
100% відкритий вихідний код. Ліцензія BSD-3.
Він працює на macOS, Windows і Linux вже зараз.
Хочете зробити добре, зробіть самі, замість хмарних сервісів запустіть все у себе.
🪖🪖
100% відкритий вихідний код
Python'er
20 336
Шпаргалка по стеку Python Full Stack розробника: Basic Web — основи фронтенду (HTML, CSS, JavaScript), UI Libraries & Frameworks — бібліотеки та фреймворки для інтерфейсу (React, Angular, Vue.js), Backend — серверна частина на Python (Django, Flask) або Node.js, Database — робота з базами даних (SQL, MySQL, MongoDB), Tools & Cloud — інструменти розробки (Git, VS Code) та хмарні сервіси (AWS, Azure)
Python
20 336
Порада по Python: економ свій час із
@dataclass
Декоратор @dataclass автоматично створює стандартні методи на кшталт __init__, __repr__ та __eq__ на основі оголошених атрибутів класу
Приклад:
# с dataclass
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Point:
x: int
y: int@dataclass:
class Point:
def __init__(self, x: int, y: int):
self.x = x
self.y = y
def __repr__(self):
return f"Point(x={self.x}, y={self.y})"
def __eq__(self, other):
return (self.x, self.y) == (other.x, other.y)@dataclass робить це за тебе, коли клас використовується лише для зберігання даних
Python
20 336
Шпаргалка по основах Python: Loops — цикли while і for для повторення дій, Loop Control — керування циклами через break і continue, Input/Output — введення через input() і вивід через print(), Lists / Dictionaries / Sets — основні структури даних і операції з ними, Functions — створення функцій (def, параметри, return), Range & Iteration — робота з range() та перебором елементів, Strings — методи рядків (split, join, replace), Files — читання та запис файлів (open, read, write), Formatting — форматування рядків через format()
Python
20 336
Ловіть інфраструктуру для AI-агентів
OpenHarness — це open-source рішення, яке надає легку основу для розробки агентів: інструменти, пам’ять і механізми взаємодії між ними
Що пропонує: • проста та гнучка архітектура • підтримка 40+ інструментів і плагінів • система керування та прав доступу • контекст і пам’ять для кращої роботи агентів • координація між кількома агентамиPython
20 336
Працюєш з науковими статтями або дослідницькими звітами й втомився постійно перемикатися між редактором, Python-скриптами та AI-сервісами?
Ось класна open-source знахідка — ClaudePrism — локальний десктоп-клієнт для академічного та наукового письма. Він поєднує офлайн-компільований LaTeX, середовище виконання Python і AI-асистента, зберігаючи всі файли локально
У комплекті понад 100 професійних skill-паків для різних напрямків — від біоінформатики та хемоїнформатики до машинного навчання. А ще є Q&A по скриншотах: виділяєш формулу чи графік з PDF і одразу питаєш AI, отримуючи відповіді на місці
Python
