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 20 874 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 483-o'rinni va Ukraina mintaqasida 2 945-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 874 obunachiga ega bo‘ldi.
10 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -180 ga, so‘nggi 24 soatda esa -14 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.35% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.50% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 951 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 148 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 10 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 11 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.
class Foo:
obj=None
def obj(self):
return 'py'
ob = Foo()
print(type(ob.obj), type(ob.obj()))
👉 Відповідь
#Python // #practice // Архів книгНа першому уроці автор вводить в курс діла щодо організації робочого середовища.Мова: 🇺🇦 Тривалість: 12 хв #Python // #lessons // Архів книг
import asyncio
async def hello():
await asyncio.sleep(1)
print ("Hello")
async def world():
await asyncio.sleep(2)
print ("World")
async def main():
await asyncio.gather(hello(), world())
if __name__ = '__main__':
asyncio.run(main())
#Python // #theory // Вакансії ITsuper() повертає тимчасовий об'єкт, який дозволяє посилатися на батьківський клас за ключовим словом super, роблячи успадкування класів більш керованим.
class Parent:
def __init__(self, txt):
self.message = txt
def printmessage(self):
print(self.message)
class Child(Parent):
def __init__(self, txt):
super().__init__(txt)
x = Child("Hello, and welcome!")
x.printmessage()
Інакше кажучи, super() дозволяє створювати класи, які легко розширюють функціональність раніше створених класів без повторної реалізації їхньої функціональності.
#super // #practice // Pythonpygame — її перевірка.
Мова: 🇺🇦
Тривалість: 7 хв
#Python // #lessons // Архів книгwxPython: основний об'єкт вікна та об'єкт програми:
import wx
class TestFrame(wx.Frame):
def __init__(self, parent, title):
wx.Frame.__init__(self, parent, id=-1, title=title)
text = wx.StaticText(self, label=title)
app = wx.App()
frame = TestFrame(None, "Hello, world!")
frame.Show()
app.MainLoop()
Керування передається функцією MainLoop() обробнику подій, який відповідає за інтерактивну частину програми.
#wxPython // #theory // Pythonvars() повертає атрибут об'єкта dict — це словник, що містить атрибути об'єкта, які змінюються.
class Person:
name = "John"
age = 36
country = "norway"
x = vars(Person)
print(x)
# {'age': 36, '__module__': '__main__', '__doc__': None, 'name': 'John', 'country': 'norway'}
Виклик функції vars() без параметрів поверне словник, який містить локальну таблицю символів.
#vars // #practice // Pythonclass Functor(object):
def __init__(self, n=10):
self.n = n
def __call__(self, x):
x_first = x[0]
if type(x_first) is int:
return self. __MergeSort(x)
if type(x_first) is float:
return self. __HeapSort(x)
else:
return self. __QuickSort(x)
❗️Особливо важливим є те, що функтори можуть виступати в ролі декораторів, доповнюючи функціональність функцій і класів.
#Python // #theory // Вакансії ITwhere().
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 4, 4])
x = np. where(arr == 4)
print(x)
# (array([3, 5, 6],)
У цьому прикладі повернеться кортеж: (array([3, 5, 6],). Це означає, що значення 4 є в індексах 3, 5 і 6.
#Python // #practice // Вакансії ITЦей курс підійде як для новачків так і більш продвинутих прогерів. Також в кінці курсу вас чекає Бонус: Реальний проєкт на JS.Дізнатись про курс детальніше: https://t.me/+_Io7PhiW1m8zMjhl
WHERE.
import mysql.connector
mydb = mysql.connector.connect(
host="localhost"
user="yourusername",
password="yourpassword",
database="mydatabase"
)
mycursor = mydb.cursor()
sql =
"SELECT * FROM customers WHERE address ='Park Lane 38'"
mycursor.execute(sql)
myresult = mycursor.fetchall()
for x in myresult:
print(x)
Також можна вибрати записи, які починаються, включають або закінчуються цією літерою чи фразою. Для цього слід використати %.
#MySQL // #practice // Pythonimport matplotlib.pyplot as plt
import numpy
from sklearn import metrics
actual = numpy.random.binomial(1,.9,size = 1000)
predicted = numpy.random.binomial(1,.9,size = 1000)
confusion_matrix = metrics.confusion_matrix(actual, predicted)
cm_display = metrics.ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix = confusion_matrix, display_labels = [False, True])
cm_display.plot()
plt.show()
У цьому прикладі ми генеруємо числа для фактичних і прогнозованих значень. Потім імпортуємо metrics зі sklearn, щоб використовувати функцію побудови матриці помилок.
#Python // #theory // Вакансії IT
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
