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 20 872 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 486-o'rinni va Ukraina mintaqasida 2 944-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 872 obunachiga ega bo‘ldi.
11 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -177 ga, so‘nggi 24 soatda esa -3 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.36% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.48% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 953 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 143 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 11 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 12 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.
logging в Python, а також розглядає ключові компоненти, які слід інтегрувати в логи.
Матеріал буде корисним тим програмістам, хто бажає оптимізувати вже наявні методи й способи логування, або ж налаштувати їх з нуля.
Мова: 🇺🇦
#logging // #practice // Pythonmath є особливий об'єкт, який називається NaN. Ці об'єкти не є унікальними, і навіть не рівні самі собі, тож можна мати кілька подібних об'єктів, взятих з кількох різних джерел.
>>> import math
>>> math.nan == math.nan
False
>>>
float('nan')
nan
>>> float('nan') is float('nan')
False
>>> d = {}
>>> d[float('nan')] = 1
>>> d[float('nan')] = 2
>>> d
{nan: 1, nan: 2}
Наприклад, можна створити подібний об'єкт, просто передавши рядок 'nan' у float. До речі, це означає, що ви можете використовувати NaN як ключ у словнику (але не радимо).
#nan // #practice // Pythonchain. Вона дозволяє "склеювати" кілька елементів, що ітеруються, в один.
Далі — accumulate. Ця функція трохи схожа на reduce, але замість того щоб давати одне остаточне значення, вона послідовно застосовує функцію, задану другим аргументом (в даному випадку min), до кожного наступного елемента по порядку.
>>> import itertools as it
>>> list(it.accumulate([11, 3, 9, 7, 5], func=min))
[11, 3, 3, 3, 3]
>>> list(it.chain([1, 2, 3], [4, 5], [6]))
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> list(it.combinations([1, 2, 3], 2))
[(1, 2), (1, 3), (2, 3)]
А для того, щоб створювати комбінації з елементів вибраного об'єкта, що ітерується, вам знадобиться функція combinations. Другим аргументом можна задати довжину цієї комбінації.
#practice // Вакансії IT // Python>>> for _ in range(10):
... pass
...
>>> 5 + 7
12
>>> _
12
В Python ім'я змінної може складатися з одного підкреслення: _. Хоча зазвичай такі імена недостатньо описові і не повинні використовуватися, є три випадки, коли вони доречні:
🔴коли потрібно вигадати імена для значень, які вам не потрібні — наприклад, в циклах for
🔴інтерактивний режим використовує _ для зберігання результату останнього виконаного виразу
🔴документація модуля gettext рекомендує псевдонім його функції gettext() для _(), щоб мінімізувати засмічення коду
#practice // Архів книг // Pythonprettytable, який гарно виводить таблиці. Імена стовбців задаються за допомогою атрибута table.field_names, а рядки можна додавати методом table.add_row([]), передаючи список елементів.
from prettytable import PrettyTable
table = PrettyTable()
# задаємо назви полів у заголовках
table.field_names = ["City name", "Area", "Population", "Annual Rainfall"]
# додаємо рядки даних
table.add_row(["Adelaide", 1295, 1158259, 600.5])
table.add_row(["Brisbane", 5905, 1857594, 1146.4])
table.add_row(["Darwin", 112, 120900, 1714.7])
table.add_row(["Hobart", 1357, 205556, 619.5])
table.add_row(["Sydney", 2058, 4336374, 1214.8])
table.add_row(["Melbourne", 1566, 3806092, 646.9])
table.add_row(["Perth", 5386, 1554769, 869.4])
print(table) # простіше простого!
Та навіть якщо ви аж ніяк не фанат командного рядка, іноді буває потрібно зберегти звіт про роботу вашої програми в текстовий файл. Тоді можна зберегти саму таблицю, викликавши метод table.get_string().
#practice // Вакансії IT // Pythonipaddress.
import ipaddress
net = ipaddress.ip_network('74.125.227.0/29')
# IPv4Network('74.125.227.0/29')
for addr in net:
print(addr)
# 74.125.227.0
# 74.125.227.1
# 74.125.227.2
# 74.125.227.3
# ...
Одним з варіантів його використання є генерація списку IP-адрес з діапазону адрес, заданих у форматі CIDR.
👉 Модуль ipaddress має багато інших цікавих можливостей, прочитати про які можна тут.
#practice // Вакансії IT // Python
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
