متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Python 🇺🇦
قناة بسيطة
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python 🇺🇦
تُعد قناة Python 🇺🇦 في القطاع اللغوي أوكراني لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 20 916 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 475 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 2 946 في منطقة أوكرانيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 20 916 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 05 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -161، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -7، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.57%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.59% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 002 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 170 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 9.
- 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 06 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
20 916
المشتركون
-724 ساعات
-457 أيام
-16130 أيام
أرشيف المشاركات
20 916
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
gamewiki
Під час гри у складні проєкти часто доводиться шукати гайди в інтернеті. Постійні перемикання між браузером і грою вбивають увесь кайф.
На GitHub є опенсорсний AI асистент GameWiki. Він вміє прямо в грі показувати вікі та відповіді ШІ, тож потрібна інформація з’являється одразу під рукою.
Натискаєш хоткей — з’являється оверлей поверх гри. Не потрібно згортати вікно і порушувати процес. Можна просто запитати у ШІ і отримати відповідь на льоту.
📁 Language: #Python 82.0%
⭐️ Зірки: 126
➡️ Посилання на GitHub
Python'er
20 916
У новому релізі CPython 3.15 суттєво прокачали продуктивність декомпресії
•
Zstandard (zstd) тепер розпаковується на 25–30% швидше
• zlib показує +10–15% швидкості на файлах понад 1 MiB
Усе це стало можливим завдяки оптимізованій роботі з вихідними буферами під час розпакування
Детальніше тут
Python20 916
Oxylabs — відома компанія з 10-річним досвідом у сфері веб-скрейпінгу — представила власний Python-пакет, який значно спрощує парсинг даних. З його допомогою можна діставати інформацію з e-commerce сайтів, пошукових систем, сервісів нерухомості та багатьох інших джерел
Приклад парсингу результатів Bing:
from oxylabs import RealtimeClient
# Вказуємо дані для авторизації в Oxylabs API
username = "username"
password = "password"
# Створюємо Realtime-клієнт з нашими кредами
client = RealtimeClient(username, password)
# Використовуємо bing_search, щоб отримати результати Bing на запит "nike"
result = client.bing.scrape_search("nike")
# Виводимо сирі дані (як є)
print(result.raw)Інструмент уміє працювати майже з будь-якими сайтами, але для найпопулярніших платформ вони створили окремі оптимізовані API: • Amazon • Google • Google Shopping • Bing • Kroger • Wayfair • YouTube TranscriptПакет доступний на GitHub — зручно, якщо потрібен лише сам інструмент для Python Python
20 916
Python 3.17 може отримати обов’язкову залежність від Rust
У core-team Python опублікували попередню пропозицію (Pre-PEP), де описали план поступового впровадження Rust у кодову базу CPython
Спершу Rust планують застосувати для необов’язкових модулів стандартної бібліотеки в каталозі
Modules/
А далі можливе головне: якщо експеримент пройде вдало, то в релізі Python 3.17 Rust може стати обов’язковою залежністю для збірки інтерпретатора
Python20 916
Goldman Sachs розробили GS Quant — потужний Python-набір для квантового аналізу, побудований на основі їхньої флагманської системи управління ризиками
Це інструмент, створений для прискорення розробки трейдингових стратегій, фінансових моделей та рішень у сфері ризик-менеджменту — з досвідом понад 25 років роботи на світових ринка
Для доступу до API потрібні client id і secret, які надаються лише інституційним клієнтам Goldman Sachs
Python
20 916
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
second-brain
На комп’ютері накопичилася купа документів, картинок і PDF, і коли треба щось знайти — важко згадати, в якій папці лежить. Знайомо?
Спробуй Second Brain — опенсорсний інструмент, який перетворює локальні файли у пошукову RAG-базу знань.
Можна шукати природною мовою або за ключовими словами. Підтримується мультимодальний пошук за текстом і зображеннями, плюс розумні відповіді через локальну AI-модель.
Основні функції:
🔸Комбо семантичного та ключового пошуку для точних результатів
🔸Мультимодальні ембеддинги для тексту та зображень
🔸Підтримка форматів: txt, pdf, docx, png, gif та інших
🔸Опціональний AI-режим — можна використовувати локальні моделі або OpenAI-хмару
🔸Retrieval-Augmented Generation (RAG) для осмислених відповідей на основі бази знань
🔸Повністю локальний запуск, жодних витоків даних, є синхронізація з Google Drive
Також можна підключити LM Studio і локально розгорнуту велику модель — інструмент тягне понад 100k файлів, все обробляється на місці.
📁 Language: #Python 99.7%
⭐️ Зірки: 145
➡️ Посилання на GitHub
Python'er
