Don't get caught by a cheater! Telemetrio finds and tags such channels 👉 If you want to see the tag, subscribe

Python 🇺🇦

Closed channel

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

Network:ChatGPT | Штучний нейрон Ukraine3 084 Technologies & Applications6 549...

📈 Analytical overview of Telegram channel Python 🇺🇦

Channel Python 🇺🇦 in the Ukrainian language segment is an active participant. Currently, the community unites 19 951 subscribers, ranking 6 549 in the Technologies & Applications category and 3 084 in the Ukraine region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 951 subscribers.

According to the latest data from 25 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -188 over the last 30 days and by -10 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.24%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.33% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 1 844 views. Within the first day, a publication typically gains 1 064 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 26 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.

19 951

Subscribers

-1024 hours

-467 days

-18830 days

1 844

Post views

~ 1 06424 hours

~ 1 28448 hours

9.24%

Engagement rate

~ 2

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

19 950

Що таке JWT? JWT (JSON Web Token) — це токен для передачі даних про користувача або сесію. Він складається із заголовка, payload і підпису та часто використовується для авторизації, коли клієнт передає токен із запитами до сервера Python

19 950

😁 Python

19 950

Шпаргалка по Python Lists: Definition — списки є впорядкованими, змінюваними колекціями, які можуть містити різні типи даних і дублікати, Creating Lists — створення порожніх, числових, змішаних, вкладених списків та списків із дублікатами, Accessing List Elements — доступ до елементів за допомогою позитивної та негативної індексації, а також зрізів start:end:step, Common Operations — додавання, вставка, об'єднання, видалення, очищення, пошук, сортування та реверс списків, List Methods — append(), insert(), extend(), remove(), pop(), clear(), index(), count(), sort() та reverse(), List Comprehension — швидке створення списків за допомогою виразів і умов, List vs Tuple — відмінності між змінюваними списками та незмінюваними кортежами, Important Points — особливості індексації, зрізів, типів даних та роботи зі списками Python

19 950

Працюємо зі змінними середовища в Python Змінні середовища використовують для зберігання ключів, токенів, конфігурації та інших чутливих даних. Це важлива практика як під час розробки, так і в продакшені Отримати значення можна через os.getenv():

import os

api_key = os.getenv("API_KEY")

За потреби можна вказати значення за замовчуванням:

api_key = os.getenv("API_KEY", "default_key")

Для обов’язкових змінних зручно додати перевірку:

def require_env(name):
    value = os.getenv(name)
    if not value:
        raise RuntimeError(f"{name} is required")
    return value

db_url = require_env("DATABASE_URL")

· ключі та токени не зберігаємо безпосередньо в коді · обов’язкові змінні краще перевіряти під час запуску · конфігурацію зберігаємо окремо від коду Python

19 950

ШІ-аналіз кодової бази RepoWise індексує код, граф залежностей та історію Git, щоб ШІ-агенти могли відповідати з посиланнями на джерела й знаходити проблеми з якістю коду Python

19 950

Як летить час... Python

19 950

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

19 950

Дешева версія джина Python

19 950

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

19 950

«Керування складністю — суть програмування» — Браян Керніган Python

19 950

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

19 950

Він обернув її ж зброю проти неї Python

19 950

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

19 950

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

19 950

Який метод рядків в Python повертає версію рядка, де всі символи переведені у верхній регістр?

Anonymous voting

19 950

🤖 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 ⬅️

19 950

Менеджер: «Ти з цим впораєшся?» Я: чекаю, поки він піде, щоб запитати в ШІ Python

19 950

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

19 950

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

19 950

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