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 20 921 subscribers, ranking 6 475 in the Technologies & Applications category and 2 946 in the Ukraine region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 20 921 subscribers.
According to the latest data from 05 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 -7 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.57%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.59% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 002 views. Within the first day, a publication typically gains 1 170 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 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.
20 921
Subscribers
-724 hours
-457 days
-16130 days
Posts Archive
20 916
Автоматизуй дослідження з NotebookLM + Python
Notebooklm-py — це неофіційна бібліотека для роботи з Google NotebookLM, яка дозволяє автоматизувати дослідницькі задачі, генерувати контент і підключати AI-агентів. Підійде для прототипів, пет-проєктів і персональних тулів — працює як через Python, так і через CLI
Що вміє: • інтеграція з AI-агентами та Claude Code • автоматичний імпорт і обробка джерел • генерація подкастів, відео й навчальних матеріалів • робота через Python API та командний рядок • використання неофіційних Google APIPython
20 916
Repost from GitHub'er
Skyvern
Раніше автоматизація в Інтернеті залежала від аналізу DOM і XPath. Найбільше дратувало те, що як тільки сайт змінював розмітку, доводилося знову шукати непрацюючі селектори, виправляти код і заново запускати відладку.
Тепер можна спробувати Skyvern.
Це інструмент для автоматизації браузера з відкритим кодом, який використовує візуальні моделі ШІ для розпізнавання та розуміння вмісту сторінок.
Навіть якщо розмітка на сайті зміниться, він все одно спробує зберегти працездатний функціонал. Підтримує імітацію дій користувача, таких як заповнення форм, завантаження файлів, авторизація в обліковому записі та інші рутинні операції.
📁 Мова: #Python 61.9%
⭐️ Зірки: 17.8k
➡️ Посилання на GitHub
Github'er
20 916
BorgBackup — це open-source система резервного копіювання з дедуплікацією, написана на Python та C, яка допомагає ефективно та безпечно зберігати дані, навіть при обмеженому дисковому просторі або повільних мережах
Вона підтримує стиснення, шифрування, монтування бекапів як файлової системи та працює на Linux, macOS, BSD та Windows
Python
20 916
Автоматизація пентестів з використанням ML
DeepExploit допомагає фахівцям з кібербезпеки виявляти вразливості, генерувати налаштовувані вектори атак та проводити симуляції атак у реальному часі
2.1k stars
Python
20 916
Шпаргалка по Matplotlib tips & tricks: Transparency — прозорість для відображення щільності даних, Rasterization — оптимізація великих графіків через растр, Offline rendering — рендеринг без GUI через backend, Text outline — обведення тексту для кращої видимості, Multiline plot — побудова кількох ліній в одному графіку, Dotted lines — кастомні пунктирні лінії, Colorbar adjustment — налаштування кольорової шкали, Typography — покращення вигляду тексту та шрифтів, Remove margins — видалення зайвих відступів, Hatching — візерунки заливки, Colormap — робота з палітрами кольорів, Combining axes — поєднання різних осей в одному графіку
Python
20 916
Repost from GitHub'er
apple-silicon-accelerometer
Цей хлопець дійсно заліз у неофіційний сенсорний інтерфейс Apple?? Читає нерозкриті МЕМС-акселерометр і гіроскоп на MacBook з Apple Silicon
У вашому MacBook (M1/M2/M3/M4/M5) заховані МЕМС-акселерометр + гіроскоп, якими керує SPU (Sensor Processing Unit). Apple нікому про це не розповідала, в API-документації цього немає. Але фізично воно там є, можливо, це чіп Bosch BMI286.
Що вміє проект?
Через IOKit HID безпосередньо читає сирові дані:
▪️Акселерометр: 3-осеве прискорення, приблизно 800 Гц вибірка
▪️Гіроскоп: кутова швидкість, те саме
▪️Кут відкриття кришки: так, можна виявити, на скільки градусів відкритий екран
▪️Давач освітленості: через той самий інтерфейс заодно читається
Якщо покласти зап'ясток поруч із тачпадом, можна вимірювати пульс (балістокардіографія, BCG).
📁 Мова: #Python 76.3%
⭐️ Зірки: 573
➡️ Посилання на GitHub
Github'er
20 916
Repost from Codu - лампова IT спільнота
Серед розробників набирає обертів вайбкодинг, тож обережність не завадить
</Codu>
20 916
Шпаргалка по розширених можливостях Python: Sets & Dicts — робота з множинами та словниками (операції union, intersection, update, методи get, keys, values), Comprehensions — генерація списків і словників в один рядок, Functions — створення функцій з аргументами та значенням return, Classes — ООП (класи, наслідування, методи, @property), Code Structure — структура коду (відступи, модулі, імпорти), Logic & Flow — умови (if/elif/else) та цикли (for, while, continue, break)
Python
20 916
Безумний проєкт реалізував MicroGPT від Andrej Karpathy повністю на ПЛІС-логіці
Без GPU, PyTorch, CPU-інференсу
Лише трансформер, «зашитий» у залізо, який генерує понад 50 000 токенів за секунду
Ідея не в розмірі моделі, а в підході: інференс представлений як апаратний процес — пам’ять, лічильники, стани автоматів, таблиці пошуку та багатотактова арифметика
Що всередині: • фіксована арифметика Q4.12 • ваги в ПЗУ • переважно одна операція — матрично-векторне множення • 16-канальний потоковий блок обчислень • мультиплексування для Q/K/V, MLP і виходу моделіНайцікавіше — механізм уваги. У Python це одна формула, а в RTL перетворюється на цілий конвеєр: генерація Q/K/V, скалярні добутки, пошук максимумів, наближена експонента, накопичення, нормалізація та змішування значень Документація Python
