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 20 307 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 341-o'rinni va Ukraina mintaqasida 2 994-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 307 obunachiga ega bo‘ldi.
31 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -197 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 10.23% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.42% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 077 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 100 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 13 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 01 Sentabr, 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.
📉 Якщо ви не оновлювали свої навички останній рік – ринок уже змінився без вас. 📉 Якщо вам не підіймали зарплату – компанія не бачить у вас перспективи. 📉 Якщо робота стала рутиною – ви вже втратили конкурентну перевагу.Як вирватися з цього замкненого кола? Дамо конкретний план дій на вебінарі «Як залишитися в IT». ⌚️ Коли? 11 лютого о 19:00. ▶️Аналітика ринку: прогнози щодо зарплат, вакансій та найму у 2025 році. ▶️Нові вимоги до ІТ-фахівців: що потрібно, щоб отримати кращу роботу? ▶️Реальні кейси: як європейська магістерська освіта допомагає вирватися вперед. 👉 Реєструйтеся зараз, змагайся за грант на IT магістратуру в Neoversity!
TPOT — це автоматичне створення та оптимізація конвеєра машинного навчання. Наведений нижче приклад коду демонструє, як використовувати TPOT для цієї мети:
from tpot import TPOTClassifier
from sklearn.datasets import load_ iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Завантажуємо набір даних iris
iris = load_iris()
# Розділяємо набір даних на набори для навчання і тестування
X_train, X_test, y_train, _test = train_test_split(iris.data, iris.target, train_size=0.75, test_size=0.25)
# Створюємо класифікатор TPOT
tpot = TPOTClassifier(generations=5, population_size=50, verbosity=2)
# Пристосовуємо класифікатор до навчальних даних
tpot.fit(X_train, y_train)
# Оцінюємо класифікатор за даними тестування
print(tpot.score(X_test, y_test))
# Експортуємо оптимізований конвеєр як сценарій Python
tpot.export('tpot_iris_pipeline.py')
У цьому прикладі ми імпортуємо клас TPOTClassifier та завантажуємо набір даних iris із бібліотеки Scikit-Learn. За допомогою функції train_test_split ми поділяємо набір даних на навчальний та тестовий.
Далі створюється екземпляр класифікатора TPOT із заданими параметрами generations, population_size та verbosity. Класифікатор навчається за допомогою методу fit та оцінюється за допомогою методу score.
❗️Наприкінці оптимізований конвеєр експортується як скрипт Python за допомогою методу export.
#TPOT // #theory // PythonRecursionError під час створення рекурсивних алгоритмів. Але за допомогою модуля sys можна переглянути і навіть змінити максимальну глибину рекурсії.
import sys
sys.getrecursionlimit()
# 1000
sys.setrecursionlimit(2000)
sys.getrecursionlimit()
# 2000
Хоча робити це трохи небезпечно, оскільки кожен новий виклик займає багато пам'яті. І взагалі, краще намагатися використати не рекурсію, а звичайні цикли.
#sys // #practice // Pythongetitem(self, key) викликається при зверненні до елемента в послідовності за його ключем (індексом).
>>> list_object = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> print(list_object[0])
... 1
>>>
>>> string_object = "hello world"
>>> print(string_object[0:5])
... 'hello'
>>>
>>> dict_object = {"key0": True, "key1": False}
>>> print(dict_object["key0"])
... True
#getitem // #theory // Pythonisalnum() повертає значення True, якщо всі символи є буквенно-цифровими, тобто літерами алфавіту (a-z) та цифрами (0-9).
txt = "Company12"
x = txt.isalnum()
print(x) # True
txt1 = "Company 12"
x1 = txt1.isalnum()
print(x1) # False
❗️Приклад символів, які не є буквенно-цифровими: (пробіл)!#%&?
#isalnum // #practice // PythonРозділи організовані в логічному та послідовному порядку, причому кожен розділ опирається на попередній. Це дозволяє читачеві легко стежити за текстом і вчитися у власному темпі. Однією з сильних сторін книги є також зосередженість на практичних прикладах.Рік: 2023 Мова: 🇬🇧 Автор: Dane Olsen #Python // #books // Вакансії IT
d = {'q': 0, 'w': 1, 'e': 2}
*a, b = d.items()
print(a)
👉 Відповідь
#Python // #practice // Архів книгНа тест-драйві ви спробуєте себе в ролях: ▫️ вебдизайнера, ▫️ розробника, ▫️ дата-аналітика, ▫️ проджекта, ▫️ тестувальника.✅ Програма розрахована на новачків. У вільний час ви дивитесь короткі лекції та робите цікаві завдання, які перевіряє ментор. Почни новий рік правильно! 🎁 Після реєстрації приємний бонус: Штучний інтелект в IT. Як використовувати AI у 5 ключових ІТ-професіях?. 🔥 Реєструйтесь за посиланням: https://i.goit.global/bouMG
import aiocron
import asyncio
@aiocron.crontab('* 6-22 ** 1-5')
async def attime():
print('...')
asyncio.get_event_100p().run_forever()
Для цього є багато рішень, і одне з них — бібліотека aiocron, яка дозволяє просто описати в декораторі конфігурацію розкладу, згідно з яким метод запускатиметься.
У прикладі вище функція attime буде виконуватися щохвилини з 6 ранку до 10 вечора в робочі дні тижня. Докладніше про написання розкладів можна прочитати тут.
#aiocron // #practice // Pythonbool(self) викликається функцією bool(...) і повертає True або False відповідно до реалізації. Використовується здебільшого в умовах if.
>>> class Test:
>>> def __bool__(self):
>>> return True
>>>
>>> test = Test()
>>>
>>> if test:
>>> print("Hello World")
>>>
... 'Hello World'
#bool // #practice // Pythonlst = [i if i>0 else i**2
for i in range(-2, 2)]
print(f'{lst = }')
👉 Відповідь
#Python // #practice // Архів книгВи вивчите Python, основи математичного апарату для Data Science, найпопулярніші методи обробки даних, регресії, дерева рішень, кластери та графи.👉 Ознайомитись #GitHub // #news // Python
choice() повертає випадково вибраний елемент із зазначеної послідовності.
import random
mylist = ["apple", "banana", "cherry"]
print(random.choice(mylist)) # apple
Наприклад, можна використовувати його для вибору випадкового пароля зі списку слів. Послідовність може бути рядком, діапазоном, списком, кортежем.
#choice // #practice // PythonУ вступній частині автор розповідає загалом про мову і програмне забезпечення, а також ділиться корисними посиланнями і літературою.Мова: 🇺🇦 Тривалість: 11 хв #Python // #lessons // Вакансії IT
Person визначено з атрибутами name та age. Метод hash(self) перевизначений для цього класу, щоб генерувати унікальний хеш з урахуванням значень його атрибутів.
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __hash__(self):
return hash((self.name, self.age))
# Створюємо декілька об'єктів класу Person
person1 = Person("Alice", 30)
person2 = Person("Bob", 25)
person3 = Person("Alice", 30)
# Друкуємо хеш кожного об'єкту
print(hash(person1)) # Виведе: 579197962399531377
print(hash(person2)) # Виведе: 8972795877804303846
print(hash(person3)) # Виведе: 579197962399531377
При створенні об'єктів person1 і person3 з однаковими значеннями атрибутів name і age, вони мають однаковий хеш, що демонструє роботу методу hash.
#hash // #practice // Python→ ~ cat main.py
import sys
script_name = sys.argv[0]
arguments = sys.argv[1:]
print(script_name)
print(arguments)
→ ~ python3 main.py first second
main.py
['first', 'second']
В Python список цих аргументів зберігається в змінній argv у вбудованому модулі sys.
Першим елементом завжди є ім'я скрипта, що запускається, другим і далі — самі аргументи.
#Python // #practice // Архів книг