en
Feedback
Python 🇺🇦

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 20 326 subscribers, ranking 6 346 in the Technologies & Applications category and 2 989 in the Ukraine region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 20 326 subscribers.

According to the latest data from 28 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -191 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 10.07%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.43% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 2 048 views. Within the first day, a publication typically gains 1 103 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 14.
  • 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 29 August, 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.

20 326
Subscribers
-524 hours
-477 days
-19130 days
Posts Archive
Ловіть невелику добірку простих патернів друку: ліворуч — те, що має вийти на екрані, праворуч — мінімальний код на вкладених
+2
Ловіть невелику добірку простих патернів друку: ліворуч — те, що має вийти на екрані, праворуч — мінімальний код на вкладених циклах for, який це генерує Python

second-brain На комп’ютері накопичилася купа документів, картинок і PDF, і коли треба щось знайти — важко згадати, в якій папці лежить. Знайомо? Спробуй Second Brain — опенсорсний інструмент, який перетворює локальні файли у пошукову RAG-базу знань. Можна шукати природною мовою або за ключовими словами. Підтримується мультимодальний пошук за текстом і зображеннями, плюс розумні відповіді через локальну AI-модель. Основні функції: 🔸Комбо семантичного та ключового пошуку для точних результатів 🔸Мультимодальні ембеддинги для тексту та зображень 🔸Підтримка форматів: txt, pdf, docx, png, gif та інших 🔸Опціональний AI-режим — можна використовувати локальні моделі або OpenAI-хмару 🔸Retrieval-Augmented Generation (RAG) для осмислених відповідей на основі бази знань 🔸Повністю локальний запуск, жодних витоків даних, є синхронізація з Google Drive Також можна підключити LM Studio і локально розгорнуту велику модель — інструмент тягне понад 100k файлів, все обробляється на місці. 📁 Language: #Python 99.7% ⭐️ Зірки: 145 ➡️ Посилання на GitHub Python'er

Що виведе код?
Anonymous voting

Якщо тобі здається, що у тебе сумне портфоліо, просто згадай: у творця Python воно теж таке, і він все одно найкращий. Python
Якщо тобі здається, що у тебе сумне портфоліо, просто згадай: у творця Python воно теж таке, і він все одно найкращий. Python'er

Передбачати тренди, попит та поведінку користувачів — задачі Data Science і Machine Learning спеціалістів. Бізнеси збирають т
Передбачати тренди, попит та поведінку користувачів — задачі Data Science і Machine Learning спеціалістів. Бізнеси збирають терабайти даних, а вони перетворюють їх на інсайти й закономірності. На курсі від SoftServe Academy ти опануєш ключові hard skills у сфері DS та ML. Ти навчишся: ✔️ аналізувати дані й будувати прогнози ✔️ імпортувати та обробляти дані, візуалізувати їх та створювати інтерактивні графіки ✔️ працювати з популярними бібліотеками (Pandas, scikit‑learn, NumPy, Matplotlib) ✔️ використовувати нейронні мережі та генеративні моделі для практичних завдань Старт — 24 листопада 🔥 За промокодом Python10 — 10% знижки. Реєструйся, щоб прокачати навички роботи з даними 😉

Шпаргалка про Python: етапи роботи інтерпретатора, від написання коду до виконання байткоду; компіляція у .pyc-файли, система
Шпаргалка про Python: етапи роботи інтерпретатора, від написання коду до виконання байткоду; компіляція у .pyc-файли, система імпорту модулів, роль CPython Runtime, байткодовий інтерпретатор PVM та повний цикл: створення → компіляція → завантаження → виконання → запуск програми Python

Microsoft презентували amplifier — нову експериментальну платформу, що дозволяє створювати AI-інструменти майже без написання
Microsoft презентували amplifier — нову експериментальну платформу, що дозволяє створювати AI-інструменти майже без написання коду
Що вона вміє: • дає можливість описати експертний робочий процес крок за кроком і автоматично зібрати з нього готовий інструмент • дозволяє комбінувати створені модулі між собою, формуючи ланцюжки автоматизації • активно розвивається, адже досі перебуває у дослідницькій фазі
Чим корисна: швидко перетворює повторювані задачі на автономні AI-процеси підтримує створення агентів із різними ролями: аналітик, перевіряючий, виконавець суттєво спрощує вхід — потрібно лише описати логіку, а не реалізовувати її вручну
Поки що це експеримент, але потенціал у amplifier справді значний Python

Створи штучний інтелект за допомогою Python У відео автор пояснює основи нейронних мереж і показує, як реалізувати свій прост
Створи штучний інтелект за допомогою Python У відео автор пояснює основи нейронних мереж і показує, як реалізувати свій простий AI з нуля на Python Python

Боляче правдиво Python
Боляче правдиво Python

Nano-vLLM — це спрощена та компактна версія vLLM приблизно на 1200 рядків коду на Python, яка забезпечує майже таку саму прод
Nano-vLLM — це спрощена та компактна версія vLLM приблизно на 1200 рядків коду на Python, яка забезпечує майже таку саму продуктивність, але значно легша для розуміння та кастомізації Працює локально, підтримує кешування, тензорний паралелізм і GPU. У тестах на Qwen3-0.6B з 256 паралельними запитами показує швидкість лише на кілька відсотків нижчу за vLLM, зберігаючи при цьому максимальну простоту Інтерфейс сумісний з vLLM (окрім методу генерації) Python

Як же ти не правий Python
Як же ти не правий Python

‼️Грант на IT-освіту: міжнародна AI магістратура з дипломом, яку визнають у 50+ країнах Neoversity дає шанс здобути сучасну I
‼️Грант на IT-освіту: міжнародна AI магістратура з дипломом, яку визнають у 50+ країнах Neoversity дає шанс здобути сучасну IT-освіту європейського рівня. Онлайн, українською, з викладачами-практиками.
Ми цінуємо не дипломи, а мотивацію та амбіції. Саме це відкриває шлях до гранту.
🔼Навчаючись у Neoversity, ви здобудете компетенції, які цінуються у будь-якій країні. Ваш диплом магістра стане підтвердженням експертності для топових роботодавців світу. 🟢Міжнародно визнаний диплом 🟢Навчайтесь у інженерів з найбільших продуктових та сервісних компаній: Google, Ciklum, Jooble, Intellias, Amazon etc. 🟢Навчання через практику 🟢Гнучкий формат і підтримка Грант відкриває двері — лишається зробити крок назустріч своїй кар’єрі. Реєструйтеся, кількість місць обмежена. ➡️ https://cutt.ly/ytebssUi

Що виведе код?
Anonymous voting

Repost from GitHub'er
My Python Eggs — у цьому репозиторії зібрана колекція скриптів на Python, які призначені для зниження навантаження на людину
My Python Eggs — у цьому репозиторії зібрана колекція скриптів на Python, які призначені для зниження навантаження на людину і можуть слугувати навчальними прикладами для початківців, що вивчають Python. Не соромтеся вивчати скрипти і використовувати їх для навчання та автоматизації! Github'er

Python-порада Щоб отримати повний список дат із днями тижня для конкретного місяця, використовуйте функцію itermonthdays4 Вон
Python-порада Щоб отримати повний список дат із днями тижня для конкретного місяця, використовуйте функцію itermonthdays4 Вона повертає кортежі з роком, місяцем, днем та номером дня тижня Python

Вайб-кодинг зараз: DeepSeek, ChatGPT, Gemini, Claude Code, Cursor Вайб-кодинг раніше: @co_media
Вайб-кодинг зараз: DeepSeek, ChatGPT, Gemini, Claude Code, Cursor Вайб-кодинг раніше: @co_media

Шпаргалка SQL → Python → Excel: порівняння команд і дій у трьох середовищах — як завантажувати, фільтрувати, сортувати, агрег
Шпаргалка SQL → Python → Excel: порівняння команд і дій у трьох середовищах — як завантажувати, фільтрувати, сортувати, агрегувати, рахувати, усереднювати, підсумовувати, об’єднувати таблиці, перейменовувати колонки й обробляти пропущені дані Python

У Python 3.14 з’явилась нативна підтримка max-heap у модулі heapq Тепер можна працювати не лише з мін-купою, а й із макс-купо
У Python 3.14 з’явилась нативна підтримка max-heap у модулі heapq Тепер можна працювати не лише з мін-купою, а й із макс-купою — без додаткових трюків і костилів Python