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 20 335 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 352-o'rinni va Ukraina mintaqasida 2 992-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 335 obunachiga ega bo‘ldi.
27 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -195 ga, so‘nggi 24 soatda esa -8 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 10.51% 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 2 137 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 102 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 14 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 28 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.
20 335
Obunachilar
-824 soatlar
-487 kunlar
-19530 kunlar
Postlar arxiv
20 335
Зручна Python-бібліотека для контекстного логування
Unilogging спрощує логування в Python-проєктах, дозволяючи додавати контекст до логів через Dependency Injection. Це допомагає відстежувати події, пов’язані з конкретними запитами, без зайвого прокидування даних через усі шари застосунку
Головні переваги: • зручне контекстне логування, яке робить трекінг запитів значно простішим • підтримка Dependency Injection для гнучкої роботи з логами • менше дублювання коду та чистіший проєкт • легка інтеграція з FastAPI та іншими фреймворкамиPython
20 335
Великий Python-гріх: змінюваний аргумент за замовчуванням
Ніколи не використовуй змінювані об’єкти як значення за замовчуванням у функціях. У Python такі значення обчислюються один раз — під час оголошення функції, а не при кожному виклику
Якщо в тебе є щось типу
items=[], цей список буде спільним для всіх викликів функції — і ти отримаєш накопичення даних, якого не планував
Правильний підхід: став у значення за замовчуванням незмінюваний об’єкт (наприклад, None), а список створюй уже всередині функції
Python
20 335
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
20 335
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
+3
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
20 335
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Розробник дивиться, як продакт займається вайб-кодингом.
Python'er
20 335
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
20 335
Ловіть інструмент для керування Git-хуками
Pre-commit — це open-source фреймворк для автоматичного запуску перевірок коду, стилю та безпеки перед кожним комітом
Python
20 335
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 задачіPython
20 335
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
