لا تقع ضحية للمخادعين! تيليمتريو يكتشف ويُميّز هذه القنوات 👉 إذا كنت تريد رؤية العلامة، اشترك

Python 🇺🇦

قناة بسيطة

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

إظهار المزيد

الشبكة:ChatGPT | Штучний нейрон أوكرانيا3 104 التكنولوجيات والتطبيقات6 600...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python 🇺🇦

تُعد قناة Python 🇺🇦 في القطاع اللغوي أوكراني لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 19 918 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 600 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 3 104 في منطقة أوكرانيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 19 918 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 29 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -196، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -9، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.28‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.32‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 849 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 060 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 8.
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 30 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

19 918

المشتركون

-924 ساعات

-557 أيام

-19630 أيام

1 849

عرض المشاهدات

~ 1 06024 ساعات

~ 1 26248 ساعات

9.28%

معدل المشاركة

~ 2

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

19 920

Deepnote представив новий open-source формат ноутбуків — заміна Jupyter? Deepnote виклав на GitHub новий формат ноутбуків, який нарешті вирішує старі проблеми Jupyter

Що змінилося: • замість «шумного» JSON тепер YAML з адекватним git diff • підтримка Python і SQL в одному файлі • спільні налаштування для всього проєкту • нові блоки для графіків і SQL • нормальна командна робота та спільне редагування •підтримується конвертація з .ipynb

Python

19 920

Знайшов універсальну добірку з 60+ готових скриптів на Python У цьому репозиторії зібрано десятки практичних скриптів: від роботи з файлами та парсингу сайтів до телеграм-ботів і базового аналізу даних Python

19 920

Реюз коду рівня “не чіпай, воно працює” Python

19 920

Шпаргалка про CountryInfo в Python: як отримати дані про країну через простий запит: столиця, населення, площа, регіон і субрегіон, демонім, валюти, мови та сусідні країни Python

19 920

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

19 920

Що виведе код?

Anonymous voting

19 920

Python

19 920

Удачі Python

19 920

Шпаргалка про UV для Python: базові команди для створення проєкту, керування віртуальним середовищем, додавання та видалення залежностей, встановлення пакетів із requirements.txt, запуску скриптів і синхронізації залежностей, а також інсталяції та використання CLI-інструментів Python

19 920

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 Python

19 920

Створення програми для розпізнавання облич У відео показано, як зробити face recognition-додаток на Python з бібліотекою face_recognition і OpenCV Python

19 920

Repost from нейрокомедія: ІТ, ШІ та 🤖

хто це написав ❔ @co_media

19 920

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 Transcript

Пакет доступний на GitHub — зручно, якщо потрібен лише сам інструмент для Python Python

19 920

Код виживання в проді Python

19 920

Що таке літерали? Літерали — це заздалегідь визначені значення, які безпосередньо записані в коді: числа (10, 3.14), рядки ("hello"), логічні значення (True, False), None та інші Python

19 920

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 Python

19 920

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

19 920

Схоже на пастку Python

19 920

Ловіть невелику добірку простих патернів друку: ліворуч — те, що має вийти на екрані, праворуч — мінімальний код на вкладених циклах for, який це генерує Python

19 920

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