Python 🇺🇦

قناة بسيطة

▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

إظهار المزيد

الشبكة:ChatGPT | Штучний нейрон أوكرانيا2 953 التكنولوجيات والتطبيقات6 490...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python 🇺🇦

تُعد قناة Python 🇺🇦 في القطاع اللغوي أوكراني لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 20 896 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 490 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 2 953 في منطقة أوكرانيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 20 896 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 07 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -179، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -16، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.33‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.60‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 951 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 171 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 10.
الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 08 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

20 896

المشتركون

-1624 ساعات

-527 أيام

-17930 أيام

1 951

عرض المشاهدات

~ 1 17124 ساعات

~ 1 40148 ساعات

9.33%

معدل المشاركة

~ 2

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

20 896

Швидке порівняння об’єктів з dataclasses Якщо потрібно порівнювати екземпляри класів за значеннями, а не ідентифікаторами, використовуйте @dataclass. Воно звільняє від ручної реалізації eq і автоматично порівнює об’єкти за полями — просто і зручно Python

20 896

😁 Python

20 896

Шпаргалка по Python Language & Syntax: змінні, типи даних, функції, класи, цикли, умовні оператори, імпорт, винятки, робота з рядками, списки та шляхами Python

20 896

Repost from GitHub'er

Creepy - інструмент для збору інформації про користувачів із соціальних мереж і геолокаційних сервісів. Інформація збирається з різних соціальних мереж. Користувач може ввести ім'я користувача Twitter або Flickr, і інструмент аналізує повідомлення, щоб визначити місце розташування і час Мови: #Python (100.0%). ⭐️ Stars 1.3k Github'er

20 896

RAG чи Fine-Tuning? 🤖 AI‑агенти вже автоматизують тестування, рев’ю й оновлюють беклог. І тут питання не в тому “чи ви будете з ними працювати”, а в тому “як ви будете їх використовувати”. Щоб не просто встигати за тенденціями, а задавати їх — запрошуємо на AI MEETUP від Neoversity 12 липня о 12:00 за Києвом. Онлайн, безплатно. Розберемо:

— Тренди ІТ у 2025 і як вони впливають на вашу позицію — Які завдання варто делегувати AI, а які — ні — RAG vs Fine-Tuning — глибокий розбір кейсів застосування — Q&A зі спікерами: відповіді на ваші професійні питання

🎁 Бонуси: за реєстрацію — гайд з промпт-інжинірингу за участь — бокс із корисними AI-інструментами 🔥 Якщо ви в ІТ і не хочете пасти задніх — реєструйтеся: https://i.neoversity.com.ua/my18

20 896

Що виведе код?

Anonymous voting

20 896

Python

20 896

Шпаргалка по Network Programming з Python: створення сокетів, клієнт-серверна комунікація, аналіз мережі, помилки, бібліотеки, парсинг, робота з DNS та підтримка IPv6 Python

20 896

Repost from Файний програміст 🇺🇦

Звільнив місце в душі й на робочому столі @itmemeua

20 896

🤖 Сьогодні компанії інтегрують AI-фічі не лише в продукти, а й у саму архітектуру систем. Щоб ці рішення були стабільними, масштабованими та безпечними — важливо правильно спроєктувати AI-архітектуру під конкретні цілі, ресурси й середовище. Опануйте флоу розробки AI-архітектури: дизайн, інфраструктуру, інтеграцію, автоматизацію та навчіться будувати AI-рішення з нуля — на курсі AI Solutions Architect від robot_dreams. Після 14 занять ви: ✔️ адаптуєте AI-рішення під технічні обмеження проєкту ✔️ оцінюватимете доцільність AI-фіч і витрати на їхню реалізацію ✔️ автоматизуєте AI-рішення через MLOps та імплементуєте їх у хмарі В кінці навчання зробите курсовий проєкт. Лекторка — Анна Пастушко, AWS Solutions Architect в Intellias з 8-річним досвідом, сертифікаціями від AWS і досвідом побудови ML-архітектур у GlobalLogic, EPAM. Старт: 22 липня Програма курсу та реєстрація ⬅️ 🌴Summer Sale в robot_dreams — придбайте будь-який онлайн-курс до 15 липня і обирайте ще один курс у записі безкоштовно

20 896

Знайшов GPGPU-інструмент для злому WPA/WPA2-PSK Pyrit використовує потужність відеокарт для створення баз попередньо обчислених хешів, заснованих на перехопленій автентифікаційній інформації з конкретної Wi‑Fi точки доступу Python

20 896

12 проєктів для прокачки Python Відео, що допоможе покращити практичні навички: madlibs, вгадування числа, хрестики-нулики з AI, шибениця, сапер, судоку, обробка фото та генератор тексту на основі Марковських ланцюгів Python

20 896

Не питаю “чому”, бо зламається Python

20 896

2 безкоштовні курси від CISCO Навчання англійською, розроблене для отримання офіційних сертифікатів від Python Institute. Всередині — практичні завдання, проєкти та багато годин навчального контенту Python

20 896

Repost from Codu - лампова IT спільнота

А тестер в багажнику 😁 </Codu>

20 896

Що виведе код?

Anonymous voting

20 896

Python

20 896

Навантажувальне тестування Locust — простий та зручний інструмент для перевірки, скільки запитів витримує ваш сервер

Що в ньому крутого? — Пишете тести на Python — Гнучко налаштовуєте кількість користувачів і частоту запитів — Отримуєте статистику: час відгуку, помилки, продуктивність — Бачите результати у вигляді графіків — Можна запускати на кількох машинах одночасно

Python

20 896

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

Streamlit - це фреймворк для мови програмування Python, що дає змогу створювати інтерактивні веб-додатки, орієнтовані на аналіз даних, машинне навчання та наукові обчислення. Основна мета - спростити перетворення скриптів на Python у зручні веб-інтерфейси без необхідності вивчати веб-розробку Мови: Python (59.3%), TypeScript (39.8%), JavaScript (0.6%), ... ⭐️ Star 40.2k https://github.com/streamlit/streamlit Python'er