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 946 Texnologiyalar & Aralashmalar6 475...

📈 Telegram kanali Python 🇺🇦 analitikasi

Python 🇺🇦 Ukrain til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 20 916 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 475-o'rinni va Ukraina mintaqasida 2 946-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 916 obunachiga ega bo‘ldi.

05 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -161 ga, so‘nggi 24 soatda esa -7 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.57% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.59% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 002 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 170 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 06 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.

20 916

Obunachilar

-724 soatlar

-457 kunlar

-16130 kunlar

2 002

Post ko'rishlar

~ 1 17024 soatlar

~ 1 40448 soatlar

9.57%

Muloqot nisbati

~ 2

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

20 911

Різниця між import os та from os import * Python

20 911

Шпаргалка про основи Python 3: введення та виведення даних, змінні, рядки, цикли, умови та базові операції з числами Python

20 911

Ловіть надшвидкий лінтер для Python Ruff, написаний на Rust, поєднує можливості flake8, isort, pydocstyle та інших плагінів, дозволяючи миттєво перевіряти код. Він не тільки виявляє помилки, а й може автоматично їх виправляти Python

20 911

5 швидких проєктів на Python для початківців У відео розглядаються п’ять реалістичних проєктів, які можна зробити за вихідні й додати в резюме. Чудовий спосіб показати навички Python без досвіду Python

20 911

Шахрайство виходить на новий рівень Python

20 911

Ловіть фреймворк для роботи з Big Data Apache Spark дозволяє швидко обробляти дані у кластерах і підтримує Scala, Java, Python, R та SQL 41.8k stars Python

20 911

Zero trust, але до всіх, навіть до себе Python

20 911

У чому різниця між deepcopy та copy у Python? copy() створює поверхневу копію об’єкта (копіює лише посилання на вкладені елементи), тоді як deepcopy() створює повну незалежну копію всіх вкладених структур Python

20 911

Порада з Python: якщо потрібно ефективно відсортувати складні об’єкти за їхніми елементами чи атрибутами, використовуйте itemgetter або attrgetter з модуля operator як параметр key у функції sorted() Це коротше й швидше, ніж lambda, і дозволяє сортувати одразу за кількома критеріями На прикладі: список словників oldtimers можна впорядкувати спочатку за полем'condition', а потім за 'manufactured' — і код виглядає чисто та зрозуміло Python

20 911

Практичний гайд з ООП у Python На прикладах пояснюється, що таке об’єкти й класи, як працюють self та метод __init__. У матеріалі багато коду й зрозумілі пояснення Python

20 911

Розетка, що працює через API: Python

20 911

Python Engineer ViyarTech - продуктова IT-компанії в екосистемі Viyar, лідера українського ринку з виробництва меблевих деталей. Ми створюємо іноваційні рішення від власних 2D/3D CAD систем до автоматизації верстатів в реальному часі. 🌿 Пропонуємо: ▫️ офісну роботу в команді (м. Київ, м. Берестейська) ▫️ цікаві завдання та вплив на продукт з всеукраїнським ім'ям ▫️ роботу над корпоративними сайтами Viyar.ua та ViyarBazar ▫️ компенсацію профільного навчання (50%), внутрішні тренінги, соц.пакет ▫️ Mental Health програму (психолог, нутриціолог) ▫️ корпоративні знижки на продукцію компанії та партнерів ☀️ Очікуємо: ▫️ 3+ роки досвіду роботи з Python ▫️ досвід з Pydantic, FastAPI (Flask/Django — плюс) ▫️ роботу з MongoDB/DocumentDB та PostgreSQL ▫️ написання тестів (unittest, pytest) ▫️ розуміння кешування та досвід з Redis ▫️ знання asyncio, aiohttp ▫️ впевнене володіння Git, CI/CD, Linux, Docker 🎯 Завдання: ▫️ розробка та підтримка корпоративних сайтів і веб-додатків ▫️ створення високонавантажених CRUDs та Gateways ▫️ розробка нових сервісів для бізнес-потреб компанії ▫️ підтримка та вдосконалення існуючих API ▫️ робота з event-driven підходом та agile-філософією ▫️ обмін досвідом з іншими командами 📩 Готовий створювати IT-рішення, що керують реальним виробництвом? Пиши @recruiter_viyar

20 911

Шпаргалка про Matplotlib: створення, налаштування та стилізація графіків у Python, включаючи базові побудови, анімації, кольорові карти та форматування осей Python

20 911

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

🔥 PyApp — обгортка, яка дозволяє Python-додатку самостійно збиратися і запускатися прямо під час виконання. Якщо ти колись намагався зібрати свій проєкт в єдиний виконуваний файл і втомився від танців з pyinstaller, venv та залежностями — ось рішення, яке тебе врятує. Що вміє: ➡️ Збирає готові бінарники під усі платформи (Windows, macOS, Linux) ➡️ Підтримує керуючі команди, включно з самооновленням додатку ➡️ Повністю конфігурується під потреби різних користувачів ➡️ Працює як повноцінний bootstrap-збирач — запускаєш і додаток сам себе готує. 📁 Документація ♎️ GitHub/Інструкція Якщо тобі потрібно поширювати Python-додатки без залежностей і командного клопоту — PyApp допоможе 👍 Python'er

20 911

⚡️Досі дебажите після АІ? Час навчитись інтегрувати Cursor так, щоб він сам керував розробкою продуктів та фіч 👉🏻 8 листопада о 12:00 на онлайн-воркшопі з від ІТ-університету Neoversity. 4 причини не пропустити воркшоп у жодному разі:

⏺ дізнаєтесь, чому саме Cursor використовується як основний IDE інструмент для розробки в понад 30000 компаніях; ⏺ побачите готовий робочий приклад використання AI в IDE; ⏺ опануєте навички побудови AI-воркфлоу: від коду до тестів; ⏺ в прямому ефірі поставите питання спікеру-практику та відразу отримаєте відповіді.

Спікер: ❗️Іван Лапа — Senior UI Engineer в Netflix. Автор 2 АІ-агентів. Зараз покращує developer experience з допомогою АІ-інструментів. 🎁 Бонус учасникам — чекліст «AI для девелопера». Реєструйтесь на AI Dev Workshop та за 1,5 години створіть реальну фічу в live-режимі разом з сеньйором з Netflix: https://cutt.ly/Ltqq7MMf

20 911

Що виведе код у Python 3?

Anonymous voting

20 911

Python

20 911

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

Відчуваю підставу 🤔 Python'er

20 911

Шпаргалка про обчислення похідних у Python: використання бібліотеки SymPy для створення символічних змінних, знаходження похідних функцій і перетворення виразів у функції за допомогою lambdify Python

20 911

Pytest markers: як оптимізувати тестування У великих проєктах частина тестів може працювати повільно — наприклад, через ML-тренування, GPU-обчислення чи інтеграційні перевірки. Щоб не чекати зайвого, у Pytest можна додавати маркери й запускати лише потрібні групи тестів Приклад: • @pytest.mark.fast — швидкі юніт-тести • @pytest.mark.slow — тривалі тести (наприклад, навчання моделі) • @pytest.mark.gpu — тести, що використовують GPU Команди: • лише швидкі: pytest -m fast • усе, крім повільних: pytest -m "not slow" Python