Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Python 🇺🇦
Closed channel
▪️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 20 932 subscribers, ranking 6 469 in the Technologies & Applications category and 2 949 in the Ukraine region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 20 932 subscribers.
According to the latest data from 03 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -161 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 9.62%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.50% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 015 views. Within the first day, a publication typically gains 1 151 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 04 June, 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.
20 932
Subscribers
-424 hours
-507 days
-16130 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
June '26
June '26
+2
in 0 channels
May '26
+38
in 6 channels
Get PRO
April '26
+9
in 1 channels
Get PRO
March '26
+23
in 2 channels
Get PRO
February '26
+37
in 2 channels
Get PRO
January '26
+54
in 0 channels
Get PRO
December '25
+39
in 2 channels
Get PRO
November '25
+51
in 1 channels
Get PRO
October '25
+40
in 5 channels
Get PRO
September '25
+10
in 2 channels
Get PRO
August '25
+14
in 2 channels
Get PRO
July '25
+21
in 4 channels
Get PRO
June '25
+14
in 1 channels
Get PRO
May '25
+384
in 11 channels
Get PRO
April '25
+190
in 2 channels
Get PRO
March '25
+84
in 1 channels
Get PRO
February '25
+37
in 1 channels
Get PRO
January '25
+30
in 2 channels
Get PRO
December '24
+26
in 1 channels
Get PRO
November '24
+23
in 2 channels
Get PRO
October '24
+18
in 1 channels
Get PRO
September '24
+54
in 2 channels
Get PRO
August '24
+77
in 0 channels
Get PRO
July '24
+66
in 0 channels
Get PRO
June '24
+65
in 0 channels
Get PRO
May '24
+82
in 0 channels
Get PRO
April '24
+89
in 1 channels
Get PRO
March '24
+104
in 1 channels
Get PRO
February '24
+112
in 0 channels
Get PRO
January '24
+114
in 0 channels
Get PRO
December '23
+96
in 0 channels
Get PRO
November '23
+101
in 0 channels
Get PRO
October '23
+159
in 1 channels
Get PRO
September '23
+64
in 0 channels
Get PRO
August '23
+59
in 0 channels
Get PRO
July '23
+84
in 0 channels
Get PRO
June '23
+6 182
in 0 channels
Get PRO
May '23
+634
in 0 channels
Get PRO
April '23
+809
in 0 channels
Get PRO
March '23
+114
in 0 channels
Get PRO
February '23
+2 299
in 0 channels
Get PRO
January '23
+2 649
in 0 channels
Get PRO
December '22
+47
in 0 channels
Get PRO
November '22
+5 102
in 0 channels
Get PRO
October '22
+8 205
in 0 channels
Get PRO
September '22
+154
in 0 channels
Get PRO
August '22
+4 833
in 0 channels
Get PRO
July '22
+13 439
in 0 channels
Get PRO
June '22
+3 182
in 0 channels
Get PRO
May '22
+67
in 0 channels
Get PRO
April '22
+16 366
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 04 June | 0 | |||
| 03 June | 0 | |||
| 02 June | +2 | |||
| 01 June | 0 |
Channel Posts
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
😕libdebug — бібліотека Python для створення власного відладчика!
Це інструмент для програмного аналізу та відладки бінарних файлів на Python, набагато гнучкіший, ніж класичний GDB.
Не просто бібліотека, а основа для написання власних інструментів відладки, аналізу та реверс-інжинірингу.
Залишаю посилання: GitHub 📱
Python'er
| 2 | Як у Python викликати базовий метод перевизначеного методу в класі-нащадку? | 1 069 |
| 3 |  pip install python
Python | 1 413 |
| 4 |  Шпаргалка по обчисленню похідних у Python: SymPy — бібліотека для символьної математики, Symbol() — створення математичної змінної, Derivative() — побудова виразу похідної для функції, diff() — швидке обчислення похідної функції, evaluate=True — автоматичне обчислення результату похідної, polynomial functions — робота з поліномами та математичними виразами, lambdify() — перетворення символьного виразу у звичайну Python-функцію, function evaluation — обчислення значення функції та її похідної в конкретній точці, symbolic mathematics — математичні обчислення через символьний аналіз у Python
Python | 1 456 |
| 5 |  Ловіть Python-бібліотеку для adversarial-тестування ML-моделей
Foolbox дозволяє проводити суперницькі атаки на моделі машинного навчання, наприклад, на глибокі нейронні мережі
Мета — оцінити стійкість моделей до атак та переконатися, що вони можуть протистояти реальним загрозам
Python | 1 426 |
| 6 |  Як вивчити Python для початківців швидко та без нудної теорії
У відео дуже просто пояснюється база Python для новачків: змінні, цикли, функції та практика на реальних прикладах
Python | 1 479 |
| 7 | Порада для Python, UV і Docker
Іноді залежності краще встановлювати окремо від коду — це помітно пришвидшує збірку Docker-образів
Ідея проста: спочатку ставимо залежності, потім додаємо проєкт
Навіщо це:
• Docker кешує шари і не перебудовує їх без потреби
• якщо змінюється лише код — залежності беруться з кешу
• якщо змінюються залежності — перебудовується тільки відповідний шар
• без цього будь-яка дрібна зміна запускає повну перевстановку
Приклад:
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \ --mount=type=bind,source=uv.lock,target=uv.lock \ --mount=type=bind,source=pyproject.toml,target=pyproject.toml \ uv sync --locked --no-install-project
COPY . /appRUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \ uv sync --locked
Python | 1 558 |
| 8 |  Що я наробив..
Python | 1 719 |
| 9 | Що виведе код? | 1 767 |
| 10 |  Python | 1 656 |
| 11 |  Звичайні for-цикли універсальні, але не завжди оптимальні: вони додають зайві витрати інтерпретатора, що особливо відчутно на великих даних
У таких випадках краще використовувати стандартні інструменти Python, наприклад itertools
Наприклад, щоб отримати всі унікальні пари зі списку, не потрібні вкладені цикли — достатньо combinations():
from itertools import combinations
def get_unique_pairs(items):
return list(combinations(items, 2))
print(get_unique_pairs(['A', 'B', 'C', 'D']))
# Output:
# [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D')]
Висновок: замість ручних циклів краще використовувати готові інструменти зі стандартної бібліотеки — це чистіше і ефективніше
Python | 1 742 |
| 12 |  Чому в Python краще перевіряти None через is
У Python не варто писати obj == None, навіть якщо інколи це працює так само
Причина в тому, що == викликає метод порівняння eq, який може бути перевизначений у класі — і тоді поведінка стає непередбачуваною
Наприклад:
class Weird:
def eq(self, other):
return True # завжди каже, що "рівний"
obj = Weird()
print(obj == None) # True
print(obj is None) # False
Тут obj == None дає хибний результат через кастомну логіку
Натомість:
obj is None
is перевіряє ідентичність об’єкта і не може бути перевизначений. Оскільки None — це синглтон, така перевірка завжди коректна і передбачувана
Висновок: для перевірки на None завжди використовуйте is None — це правильний і безпечний підхід
Python | 1 571 |
| 13 |  😁
Python | 1 750 |
| 14 | Шпаргалка по обчисленню похідних у Python: SymPy — бібліотека для символьної математики, Symbol() — створення математичної змінної, Derivative() — побудова виразу похідної для функції, diff() — швидке обчислення похідної функції, evaluate=True — автоматичне обчислення результату похідної, polynomial functions — робота з поліномами та математичними виразами, lambdify() — перетворення символьного виразу у звичайну Python-функцію, function evaluation — обчислення значення функції та її похідної в конкретній точці, symbolic mathematics — математичні обчислення через символьний аналіз у Python
Python | 1 |
| 15 |  Шпаргалка по high-order functions у Python: map() — застосовує функцію до кожного елемента iterable та повертає iterator з результатами, filter() — фільтрує елементи за умовою й залишає тільки ті, для яких функція повертає True, reduce() — послідовно об’єднує всі елементи iterable в одне значення, lambda functions — анонімні функції для коротких виразів і роботи з map/filter/reduce, iterable objects — списки, кортежі та інші колекції для обробки, functools — модуль Python, який містить reduce(), functional programming — підхід до програмування через функції та обробку даних без зміни стану
Python | 1 853 |
| 16 | Автономні AI-дослідження на Apple Silicon
Порт проєкту Karpathy’s autoresearch для Apple Silicon на базі MLX, який реалізує автономні дослідницькі цикли з керуванням через program.md
Що цікавого:
• нативна підтримка Apple Silicon без PyTorch/CUDA
• фіксований бюджет навчання (~5 хвилин)
• логування результатів у results.tsv
• проста структура для автономних експериментів
• оптимізація моделей для ефективнішої роботи
Python | 1 790 |
| 17 | Навіщо в Python використовують enumerate()?
enumerate() дозволяє одночасно отримувати і значення елемента, і його індекс під час перебору списку. Це зручніше та читабельніше, ніж вручну працювати з лічильником
Python | 1 856 |
| 18 |  Той момент, коли Windows хоче офіційну ліцензію
</Codu> | 2 017 |
| 19 |  Шпаргалка по основах Python та built-in методах: sys variables — системні змінні та аргументи командного рядка, os variables — робота з операційною системою та шляхами до файлів, string methods — методи для обробки рядків (split, replace, join, strip), list methods — робота зі списками та їх зміна, file methods — читання, запис і керування файлами, datetime/time methods — робота з датою, часом і timestamp, class special methods — магічні методи Python (init, str, repr), indexes & slices — індексація та slicing для роботи з послідовностями, date formatting — форматування дати й часу через strftime та strptime, sys.argv — отримання аргументів запуску скрипта через командний рядок
Python | 2 036 |
| 20 |  termaid — Python CLI-інструмент, який дозволяє рендерити Mermaid-діаграми прямо в терміналі у вигляді Unicode-графіки
Тепер працюючи через SSH, TUI або CLI-пайплайни, не потрібно відкривати браузер, щоб подивитися діаграму. Підтримуються основні типи: flowchart, sequence, class, ER, state, treemap і pie. Повністю на Python і без додаткових залежностей
Python | 1 981 |
