Python 🇺🇦

Yopiq kanal

▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

Ko'proq ko'rsatish

Tarmoq:ChatGPT | Штучний нейрон Ukraina2 943 Texnologiyalar & Aralashmalar6 472...

📈 Telegram kanali Python 🇺🇦 analitikasi

Python 🇺🇦 Ukrain til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 20 925 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 472-o'rinni va Ukraina mintaqasida 2 943-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 925 obunachiga ega bo‘ldi.

04 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -161 ga, so‘nggi 24 soatda esa -5 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.61% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.52% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 011 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 155 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 05 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.

20 925

Obunachilar

-524 soatlar

-487 kunlar

-16130 kunlar

2 011

Post ko'rishlar

~ 1 15524 soatlar

~ 1 39548 soatlar

9.61%

Muloqot nisbati

~ 2

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

20 924

Цей код мене не зламав, лише трохи посмажив Python

20 924

Шпаргалка з Python (ООП): об’єкти та класи (об’єкт — сутність із властивостями й поведінкою, клас — шаблон), інкапсуляція (приховування та об’єднання даних), абстракція (приховування складності), наслідування (успадкування властивостей: одиничне, множинне, багаторівневе, ієрархічне, гібридне), поліморфізм (один інтерфейс — різна поведінка), абстрактні класи (abc, @abstractmethod), а також генератори (yield) для поетапної обробки даних Python

20 924

Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI

Написати планувальник завдань на Python за допомогою стандартної бібліотеки хоча й 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 легковесний 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 розкладів: 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'er

20 924

Що виведе код?

Anonymous voting

20 924

Python

20 924

Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI

Розробник дивиться, як продакт займається вайб-кодингом. Python'er

20 924

Шпаргалка з Python: системні змінні модуля sys (argv, path, version тощо), спеціальні методи класів (__init__, __str__, __repr__, __eq__, __call__), методи списків (append, extend, insert, remove, pop, sort, reverse), методи рядків (lower, title, join, translate, zfill), методи роботи з файлами (read, write, readline, seek, close), а також індекси та зрізи в Python Python

20 924

Ловіть інструмент для керування Git-хуками Pre-commit — це open-source фреймворк для автоматичного запуску перевірок коду, стилю та безпеки перед кожним комітом Python

20 924

Асинхронність у Python (async / await) У відео пояснюється, як працює асинхронний код Python

20 924

Цифрова професія — аналогові звички Python

20 924

Flask — це мікрофреймворк для веб-розробки на Python, який ідеально підходить для швидкого старту без зайвої «магії» Його використовують у найрізноманітніших сценаріях: від невеликих веб-проєктів і API до мікросервісів і внутрішніх корпоративних інструментів

Де Flask особливо корисний: • швидке прототипування і MVP • створення REST API та бекенд-серверів • мікросервісна архітектура • розробка легких сервісів під конкретні задачі

Python

20 924

Світ рекрутингу виявився надто тісним Python

20 924

Що виведе код?

Anonymous voting

20 924

Python

20 924

LlamaIndex — це платформа та фреймворк для роботи з даними, яка допомагає створювати застосунки на базі великих мовних моделей із доступом до ваших власних (приватних) джерел Головна ідея — розв’язати ключову проблему LLM: обмежену «памʼять». Замість повторного навчання модель отримує потрібні дані прямо під час запиту й уже на їх основі відповідає на питання Python

20 924

Керування проблемами та ризиками в процесах CAPA — це підхід до управління, який допомагає виявляти та усувати як наявні, так і потенційні проблеми в процесах, продуктах або сервісах Python

20 924

😁 Python

20 924

$Шпаргалка з регулярних виразів у Python: спеціальні символи (^, $, ., *, +, ?, |), класи символів (\w, \d, \s, \b), набори си$

Шпаргалка з регулярних виразів у Python: спеціальні символи (^, $, ., *, +, ?, |), класи символів (\w, \d, \s, \b), набори символів ([], [a-z], [^...]), групи та прапори ((), (?P<name>), i, m, s, x), перевірки наперед і назад (lookahead, lookbehind), а також основні функції модуля re — re.findall(), re.search(), re.split(), re.sub() для пошуку, розділення та заміни тексту Python

20 924

OpenDevin — це open-source проєкт, мета якого — створити автономного AI-агента для розробки програмного забезпечення на базі великих мовних моделей

Ідея проста й потужна: ти даєш агенту задачу, а він сам:

• планує кроки • пише код • запускає команди й тести • аналізує помилки • ітеративно покращує результат

Python

20 924

Що виведе код?

Anonymous voting