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 6 472 in the Technologies & Applications category and 2 943 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 04 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 -5 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.61%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.52% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 011 views. Within the first day, a publication typically gains 1 155 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 05 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
-524 hours
-487 days
-16130 days
Posts Archive
20 929
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Ті самі віддалений розробник о першій годині дня, коли йому кажуть, що пора вже працювати
Python'er
20 929
Шпаргалка по Python: Sys Variables — системні змінні (argv, path, version_info) для роботи з оточенням і аргументами командного рядка, Class Special Methods — магічні методи (__init__, __str__, __repr__, оператори порівняння) для налаштування поведінки класів, List Methods — робота зі списками (append, pop, sort, extend), String Methods — операції з рядками (lower, upper, join, split), File Methods — робота з файлами (read, write, seek, close), Indexes & Slices — індексація та зрізи для доступу до елементів
Python
20 929
Створення завантажувальних USB з Windows у Linux
WoeUSB дозволяє створювати завантажувальні USB-накопичувачі з ISO Windows прямо з Linux
Де корисний: • перевстановлення системи • створення USB з актуальною версією Windows • відновлення або виправлення інсталяцій • тестування Windows на фізичному або віртуальному обладнанніPython
20 929
Автоматизація пошуку роботи
ApplyPilot — це інструмент, який бере на себе весь процес подачі на вакансії: від пошуку до відправки заявок
Як працює: • знаходить вакансії на різних платформах • оцінює їх за допомогою AI • адаптує резюме під конкретну позицію • відправляє заявки автоматичноДостатньо один раз налаштувати — і система працює за тебе
Ключові можливості:
• повна автоматизація подачі заявок • AI-оцінка релевантності вакансій • генерація кастомних резюме та супровідних листів • підтримка різних job-платформ • open-source та безкоштовний доступ до APIPython
20 929
JAX — бібліотека для швидких чисельних обчислень і машинного навчання у Python
Основні можливості: • автоматичне диференціювання — отримує похідні будь-яких функцій Python • JIT-компіляція — jax.jit() перетворює Python-код у машинний код для GPU/TPU • автоматична векторизація — функції для одного елемента перетворюються на функції для масивів з оптимізацією на рівні процесорних ядер • паралелізм на кількох пристроях — одночасне виконання функцій на різних GPU/TPU для прискорення обчислень35.1k stars Python
20 929
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Зате не лишаться без роботи 😂
Python'er
20 929
Шпаргалка по Scapy: Basic Commands — базові команди як ls() і lsc() для перегляду доступних протоколів і функцій, Constructing Packets — створення пакетів через IP/TCP/UDP та комбінування мережевих шарів, Specifying Addresses — задання IP, DNS, випадкових адрес і діапазонів значень, Sending Packets — відправка пакетів через send() і sendp() на різних рівнях мережі, Sending & Receiving — обмін пакетами з отриманням відповідей (sr, sr1), Sniffing — перехоплення трафіку через sniff(), Displaying Packets — перегляд структури пакетів і їх полів, Fuzzing — генерація випадкових значень для тестування
Python
20 929
Швидша перевірка типів у Python-коді
Pyrefly — type checker від Meta, написаний на Rust, який суттєво прискорює перевірку типів у великих кодових базах
На відміну від MyPy та Pyright, які обробляють файли послідовно, Pyrefly працює паралельно, тому продуктивність майже не падає зі зростанням проєкту
Що вміє: • перевіряє лише змінені модулі для швидких інкрементальних запусків • автоматично виводить типи змінних і значень, що повертаютьсяУ великих проєктах, як PyTorch, повна перевірка займає ~2.4 секунди — приблизно в 15× швидше за Pyright і в 20× швидше за MyPy Python
20 929
Шпаргалка з roadmap вивчення Python: basics — основи мови (синтаксис, змінні, типи даних, умовні оператори, приведення типів, винятки, вбудовані функції, списки/кортежі/множини/словники), data structures & algorithms — структури даних і алгоритми (масиви, зв’язані списки, стеки/черги, хеш-таблиці, дерева, рекурсія, сортування), advanced topics — просунуті теми (RegEx, декоратори, лямбда-функції, ітератори, ООП: класи, наслідування, методи, модулі), package managers — керування пакетами (pip, conda, PyPI), paradigms — підходи до написання коду (list comprehensions, генератори), frameworks — фреймворки для розробки (Django, Flask, FastAPI, aiohttp, Tornado, Sanic — синхронні та асинхронні), testing — тестування коду (doctest, unittest, pytest, nose), keep learning — постійна практика та розвиток навичок
Python
20 929
Економія токенів до 49× у Claude Code
З’явився локальний граф знань для Claude Code — code-review-graph, який у рази зменшує витрати токенів у щоденній розробці
Він будує постійну структурну карту всього кодбейзу за допомогою Tree-sitter, завдяки чому модель читає лише релевантні файли, а не сканує проєкт повністю
Що вміє: • у середньому до 8.2× менше споживання токенів на реальних репозиторіях • аналіз “blast radius” — відстежує залежності, виклики та тести, яких торкаються зміни • інкрементальні оновлення: перепарсинг тільки змінених файлів (<2 сек) • працює з Claude Code, Cursor, Windsurf, Zed та іншимиPython
