Python 🇺🇦
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Python 🇺🇦
Channel Python 🇺🇦 in the Ukrainian language segment is an active participant. Currently, the community unites 20 086 subscribers, ranking 6 386 in the Technologies & Applications category and 3 049 in the Ukraine region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 20 086 subscribers.
According to the latest data from 05 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -192 over the last 30 days and by -4 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.86%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.21% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 779 views. Within the first day, a publication typically gains 1 046 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 9.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“▪️Вивчаємо Python разом.
▪️Високооплачувана професія
▪️Допомагаємо з пошуком роботи
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 06 October, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
Data loading in progress...
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 06 October | 0 | |||
| 05 October | +2 | |||
| 04 October | 0 | |||
| 03 October | 0 | |||
| 02 October | 0 | |||
| 01 October | +2 |
| 2 | Як летить час...
Python | 1 065 |
| 3 | Python-бібліотека для роботи з обличчями
Uniface об’єднує в одній бібліотеці автоматичне виявлення та розпізнавання облич, а також аналіз ключових точок обличчя
Зручно, коли все потрібне для роботи з обличчями доступне через один Python-інструмент
Python | 1 169 |
| 4 | Дешева версія джина
Python | 1 336 |
| 5 | Які є способи об’єднання рядків у Python?
Рядки можна об’єднувати через оператор +, f-рядки та метод .join(). Також є старий спосіб форматування через %, але він використовується рідше
Python | 1 349 |
| 6 | «Керування складністю — суть програмування» — Браян Керніган
Python | 1 407 |
| 7 | Ловіть добірку ресурсів для AsyncIO
Велика колекція ресурсів та інструментів для асинхронного програмування в Python
У репозиторії зібрані фреймворки, бібліотеки, утиліти, приклади, гайди, патерни, інструменти для тестування та інтеграції
Корисно, якщо працюєте з мережевими сервісами або хочете краще розібратися з асинхронністю в Python
Python | 1 408 |
| 8 | Він обернув її ж зброю проти неї
Python | 1 514 |
| 9 | Шпаргалка Pandas vs PySpark: перегляд даних, форма та схема, вибір і фільтрація рядків, сортування, групування й агрегація, підрахунок унікальних значень, робота з пропущеними даними, об’єднання DataFrame, видалення дублікатів, додавання та перейменування стовпців
Python | 1 490 |
| 10 | Анімації для математики та науки
Manim — Python-бібліотека для створення анімованих візуалізацій і математичних демонстрацій
За її допомогою можна наочно показувати алгоритми, математичні перетворення, фізичні явища та різні процеси
На виході — готове відео з анімацією, яку ви описуєте кодом
Python | 1 458 |
| 11 | Який метод рядків в Python повертає версію рядка, де всі символи переведені у верхній регістр? | 1 499 |
| 12 | 🤖 AI вже давно не просто чат-бот. Сьогодні від AI-інженера очікують уміння перетворити модель на повноцінну production-систему. Але як побудувати надійний AI pipeline?
Навчіться працювати з RAG та агентами, контролювати якість, latency і cost, захищати систему та масштабувати її, — на курсі «AI Engineering» від robot_dreams.
Протягом 18 занять ви:
🤖 інтегруватимете LLM через API та self-hosted рішення й працюватимете з prompt engineering
🤖 будуватимете RAG-системи — від ingestion та embeddings до retrieval і reranking
🤖 створюватимете AI-агентів, працюватимете з tool calling, Agentic RAG та MCP
🤖 проєктуватимете production-архітектуру з API, caching, guardrails та observability
За час курсу створите повноцінний AI-продукт — від інтеграції моделі до production-архітектури — і додасте готовий проєкт у портфоліо.
Лектор: Андрій Білоус — AI Solution Architect у ZONE3000, має понад 12 років досвіду в IT та 5+ років у Fullstack та AI-розробці.
Деталі, програма та реєстрація ⬅️ | 1 339 |
| 13 | Менеджер: «Ти з цим впораєшся?»
Я: чекаю, поки він піде, щоб запитати в ШІ
Python | 1 368 |
| 14 | Шпаргалка по Python Basics: Python Basics — базові концепції Python, що включають запуск Python IDLE, створення нових файлів, виведення даних через print(), створення функцій за допомогою def, Data Types — основні типи даних: Integer, String, Boolean, List та Tuple, Conversion Functions — функції int() і str() для перетворення значень, Arithmetic Operators — арифметичні оператори +, -, *, /, % та **, Comparators — оператори порівняння <, <=, >, >=, == та !=, Boolean Operators — логічні оператори is, not, and та or, List Operations — робота зі списками за допомогою append(), insert(), sort() і pop(), String / List / Tuple Operations — визначення довжини через len(), доступ до елементів через індекси, зрізи (slicing) та об'єднання через +, Statements — керування виконанням програми за допомогою if / elif / else, циклу while та циклу for, а range() використовується для створення послідовності чисел у циклах
Python | 1 602 |
| 15 | Ловіть платформу для керування проєктами
TaskView об’єднує керування завданнями, налаштовувані робочі процеси та інтеграції для розробників в одній платформі, яку можна розгорнути на власній інфраструктурі
Команди можуть автоматизувати процеси, відстежувати залежності між завданнями та зберігати повний контроль над своєю інфраструктурою
Python | 1 667 |
| 16 | pickletools.dis() — аналізуємо pickle
pickle зберігає не просто об’єкт, а послідовність інструкцій для його відновлення
За допомогою pickletools.dis() можна подивитися, що саме містить серіалізований потік:
import pickletools
pickletools.dis(payload)
Це зручно для відлагодження власних класів і перевірки, які об’єкти та механізми відновлення потрапили в серіалізацію
Також є pickletools.optimize(), який прибирає деякі непотрібні операції
pickle.loads() не можна використовувати для недовірених даних — десеріалізація може виконувати небезпечні операції
Python | 1 718 |
| 17 | Ти або майстер, або шаман. І сьогодні — шаман
Python | 1 777 |
| 18 | Uniface — Python-бібліотека для роботи з обличчями
Єдина бібліотека для автоматичного виявлення та розпізнавання облич, а також аналізу ключових точок обличчя
Python | 1 766 |
| 19 | ⚡️ AI — це вже не про майбутнє, а про навички, які потрібні зараз.
Якщо давно хотіли розібратися, але не знали з чого почати — це гарна можливість.
https://i.goit.global/UaLBa | 624 |
| 20 | Вже немає сечі терпіти ці пекельні борошна!
Python | 1 981 |
