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 20 925 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 20 925 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.

20 925
Subscribers
-524 hours
-487 days
-16130 days
Posts Archive
Я тільки що відкрив для себе schemdraw — бібліотеку Python, яка перетворює код на акуратні та наочні електричні схеми. Більше
Я тільки що відкрив для себе schemdraw — бібліотеку Python, яка перетворює код на акуратні та наочні електричні схеми. Більше ніякого перетягування проводів у незручних графічних інтерфейсах користувача. Чистий код для резисторів, логічних елементів тощо. Повна кастомізація всіх елементів. pip install schemdraw і можна починати малювати. Python'er

Що виведе код?
Anonymous voting

Жиза Python
Жиза Python

Шпаргалка NumPy: основи масивів ndarray, створення й типи даних, індексація та зрізи, векторизовані операції, агрегування (me
Шпаргалка NumPy: основи масивів ndarray, створення й типи даних, індексація та зрізи, векторизовані операції, агрегування (mean, sum, std), булева логіка, сортування, робота з випадковими числами та базові перетворення форм Python

Енергоефективний транспайлер Python → Rust Depyler перетворює код у швидкий і безпечний Rust, знижуючи енергоспоживання на 75
Енергоефективний транспайлер Python → Rust Depyler перетворює код у швидкий і безпечний Rust, знижуючи енергоспоживання на 75–85%. Підтримує тестування, CI/CD та інтеграцію з AI Python

Flask – створюємо вебдодаток У відео створюється простий вебдодаток на Python: маршрути, шаблони, обробка форм Python
Flask – створюємо вебдодаток У відео створюється простий вебдодаток на Python: маршрути, шаблони, обробка форм Python

Колеги, запам'ятовуємо 😁 @co_media
Колеги, запам'ятовуємо 😁 @co_media

Шукаєш ідеї та готові рішення для LLM-проєктів? Є корисний репозиторій — awesome-llm-apps. Це збірка production-готових AI-до
Шукаєш ідеї та готові рішення для LLM-проєктів? Є корисний репозиторій — awesome-llm-apps. Це збірка production-готових AI-додатків, які можна запускати вже сьогодні
Всередині: RAG-проєкти з готовим кодом • приклади AI-агентів • мультимодальні застосунки • базова архітектура для AI-SaaS
Тут немає «Hello World» і іграшкових демо — тільки реальні апки з логікою, інтеграціями й нормальною архітектурою Python

Правда Python
Правда Python

Що виведе код?
Anonymous voting

Repost from GitHub'er
awesome-ai-memory При розробці агентів штучного інтелекту найбільш болючою темою є те, як надати великій моделі нормальну "до
awesome-ai-memory При розробці агентів штучного інтелекту найбільш болючою темою є те, як надати великій моделі нормальну "довгу пам'ять". На ринку є безліч варіантів: векторні бази даних, графові бази даних, різні фреймворки пам'яті. Від вибору швидко починає боліти голова. На GitHub натрапив на проект awesome-ai-memory. Це, по суті, огляд інструментів навколо пам'яті штучного інтелекту, зібраних в одному місці. Інструменти чітко розділені на open-source і closed-source, зручно відразу відсіяти те, що не хочеться затягувати в продакшн з причин контролю і ліцензій. Є порівняння за базовою архітектурою сховища: Graph, Vector або гібрид (і те, і інше). Це прямо в точку, тому що зазвичай вибір залежить саме від цього. Далі все розкладене по категоріям: компоненти пам'яті, фреймворки розробки, оптимізатори і базові сховища, щоб шукати не за назвою, а за завданням. Список оформлений у вигляді таблиці: видно ключові відмінності між популярними проектами, такими як Cognee, Mem0, Zep і т. д., щоб не блукати у виборі інфраструктури. Якщо ви зараз будуєте AI-додаток або вивчаєте RAG-архітектуру, цю штуку дійсно варто зберегти як шпаргалку. 📁 Мова: #Python 100% ⭐️ Зірки: 434 ➡️ Посилання на GitHub Github'er

Розробник повністю відтворив архітектуру GPT-OSS-20B, написавши всі компоненти власноруч — без готових блоків. І все це працю
+1
Розробник повністю відтворив архітектуру GPT-OSS-20B, написавши всі компоненти власноручбез готових блоків. І все це працює на одній A100 SXM (80GB)
Що реалізовано: ▪️ RoPE з YaRN + NTK-by-parts для масштабування контексту ▪️ RMSNorm ▪️ SwiGLU з clamp’ом і residual-зв’язками ▪️ Mixture-of-Experts (MoE) ▪️ Self-Attention з оптимізацією через GQA ▪️ Learned sinks ▪️ Banded (ковзне вікно) attention ▪️ Підтримка KV-кешування
Бонус: є детальна документація з теорією кожного модуля + інструкції з налаштування та інференсу Python

❤️❤️❤️ Python'er
❤️❤️❤️ Python'er

Шпаргалка “Python Syllabus”: навчальний план з Python — бази (типи даних, функції, колекції, цикли), ООП (класи, об’єкти, нас
Шпаргалка “Python Syllabus”: навчальний план з Python — бази (типи даних, функції, колекції, цикли), ООП (класи, об’єкти, наслідування, винятки) та скриптинг (рядки, файли, командний рядок, аргументи) Python

Опануй Python разом з University of Helsinki • отримаєш офіційний сертифікат після завершення • пройдеш шлях від повного нуля
Опануй Python разом з University of Helsinki • отримаєш офіційний сертифікат після завершення • пройдеш шлях від повного нуля до впевненого рівня14 насичених модулів із практичними завданнями Курс чекає на тебе тут Python

Що виведе код?
Anonymous voting

П’ята година дебагу: вирішив піти на обід, поки все горить Python