Python 🇺🇦
▪️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 20 874 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 483-o'rinni va Ukraina mintaqasida 2 945-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 874 obunachiga ega bo‘ldi.
10 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -180 ga, so‘nggi 24 soatda esa -14 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.35% 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 1 951 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 148 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 10 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 11 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.
>>> from datetime import date, timedelta
>>> dt = date(2022, 11, 3)
>>> dt-timedelta(days=1)
???
👉 Відповідь
#Python // #practice // Архів книгshutil багато хто вже, ймовірно, знайомий, але його зазвичай використовують у контексті завдань копіювання, перенесення файлів і папок.
Але за допомогою shutil можна отримати навіть інформацію про пам'ять на жорсткому диску. Метод disk_usage повертає кількість всієї, зайнятої та вільної пам'яті.
import shutil
total_b, used_b, free_b = shutil.disk_usage('.')
gb = 10 ** 9
print('Total: {:6.2f} GB'.format(total_b / gb))
print('Used: {:6.2f} GB'.format(used_b / gb))
print('Free : {:6.2f} GB'.format(free_b / gb))
# Output:
# Total: 245.11 GB
# Used : 128.38 GB
# Free: 99.04 GB
Так як всі три значення повертаються в байтах, у прикладі ми їх перевели та вивели у гігабайти для кращої наочності.
#shutil // #practice // PythonВ компанії зазначають, що таким чином хочуть розворушити українську IT-спільноту і покреативити — ну і власне, це гарний маркетинговий хід, оскільки кошти переможцю нададуть лише як депозит, який можна витратити на будь-який з курсів.👉 Детальніше #Python // #news // Архів книг
truncate() змінює розмір файлу до заданої кількості байтів. Якщо розмір не вказано, використається поточна позиція.
Зверніть увагу: якщо вказаний розмір перевищує поточний розмір файлу, результат буде залежати від платформи.
f = open ("demofile2.txt", "a")
f.truncate(20)
f.close()
f = open("demofile2.txt", "r")
print(f.read())
Файл може залишитися незмінним, збільшитися до вказаного розміру, якщо він був заповнений нулями, або збільшитися до вказаного розміру з невизначеним новим вмістом.
#truncate // #practice // Pythonstatistics.stdev() обчислює стандартне відхилення вибірки даних. Стандартне відхилення — це міра того, наскільки розкидані числа.
import statistics
print(statistics.stdev([1, 3, 5, 7, 9, 11]))
# 3.7416573867739413
print(statistics.stdev([2, 2.5, 1.25, 3.1, 1.75, 2.8]))
# 0.6925797186365383
print(statistics.stdev([-11, 5.5, -3.4, 7.1]))
# 8.414471660973927
print(statistics.stdev([1, 30, 50, 100]))
# 41.67633221226008
Велике стандартне відхилення свідчить про те, що дані розкидані, а невелике — що дані згруповані близько до середнього значення. Стандартне відхилення виявляється у тих самих одиницях, що й дані.
#Python // #practice // Архів книгHelloWorld з методом index, що декорований за допомогою cherrypy.expose — він буде доступним як обробник HTTP-запитів.
import cherrypy
class HelloWorld:
@cherrypy.expose
def index(self):
return "Hello World!"
cherrypy.quickstart(HelloWorld())
Потім запускається веб-сервер CherryPy за допомогою методу cherrypy.quickstart та передачі йому екземпляра класу HelloWorld.
Результатом роботи цього коду буде те, що при надсиланні GET-запиту на кореневий маршрут (/) сервер поверне рядок "Hello World!".
#CherryPy // #theory // Python☑️ Оцінимо ваш поточний рівень та перспективи. ☑️ Складемо конкретний план: які компанії та навички допоможуть зробити наступний крок. ☑️ Розкажемо, які можливості є на міжнародному ринку для IT-спеціалістів з України. ☑️ Все без складнощів і зайвих теорій. Просто і по суті.Навіщо це вам? Щоб не втрачати час на здогадки і відразу знати, що робити, щоб перейти на новий рівень у кар'єрі. 🎟 Записатися на консультацію просто: https://i.goit.global/VinbM Не пропустіть можливість дізнатися, як отримувати більше, залишаючись собою!
tp = (0)
lst = [0]
print(tp.__ sizeof__() > lst.__sizeof__())
👉 Відповідь
#Python // #practice // Архів книгintersection() повертає набір, який містить схожість між двома чи більше наборами.
x = {"apple", "banana", "cherry"}
y = {"google", "microsoft", "apple"}
z = x.intersection(y)
print(z) # ['apple']
x = {"a", "b", "c"}
y = {"c", "d", "e"}
z = {"f", "g", "c"}
result = x.intersection(y, z)
print(result) # ['c']
Набір, що повертається, містить тільки елементи, які існують в обох наборах або у всіх наборах, якщо порівняння виконується більш, ніж з двома наборами.
#intersection // #practice // Python
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
