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 20 925 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
20 925
Є репозиторій, де реалізовано DensePose через Wi-Fi-сигнали — тобто спроба отримувати детальне представлення тіла людини не з камери, а на основі радіоданих
Такий підхід дозволяє аналізувати рух у приміщенні без відеоспостереження, з акцентом на приватність. Якщо цікавлять нестандартні рішення в комп’ютерному баченні та безкамерних сенсорах — варто зазирнути
Python
20 925
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Бібліотека алгоритмів з робототехніки, яку має знати кожен інженер📚
PythonRobotics — це відкритий вихідний код та навчальний посібник з алгоритмів робототехніки, створений Ацуші Сакаї.
На GitHub у проекту 27,2 тисячі зірок і 7 тисяч форків, тому додати його до закладок просто необхідно.
Там охоплено все: від локалізації (EKF, particle filters, histogram filters) до SLAM (FastSLAM, ICP matching), планування шляху (A*, RRT*, Dijkstra, D*, potential fields, state lattice), відстеження траєкторії (Stanley, LQR, MPC), навігації маніпуляторів, авіаційної навігації та навіть планування для двоногих роботів.
Що в ньому особливого? Він зроблений так, щоб його було легко читати та розуміти: мінімум залежностей і практичні, широко використовувані алгоритми.
Кожен алгоритм супроводжується візуальними анімаціями, математичними поясненнями та робочим кодом.
Документація по суті є повноцінним навчальним посібником з алгоритмів робототехніки, доступним безкоштовно онлайн.
Вімоги прості: Python 3.13+, NumPy, SciPy, Matplotlib та cvxpy.
І все.
Це навчальний ресурс з 2201 комітом, вкладом від 138 розробників та активною підтримкою. Самі анімації (вони знаходяться в окремому репозиторії) вже варті того, щоб їх вивчати.
Якщо ви вивчаєте робототехніку, збираєте автономні системи або викладаєте алгоритми, це саме той ресурс. Ліцензія MIT, тому його можна вільно використовувати як у дослідженнях, так і в комерційних проектах.
Посилання:
https://github.com/AtsushiSakai/PythonRoboticsP.S. Ось як виглядає хороший open-source: освітній, практичний, відмінно задокументований та орієнтований на спільноту. Додай його до закладок. 🔖 Python'er
20 925
Шпаргалка з Networking у Python: робота з сокетами (socket, asyncio, selectors, trio), HTTP-клієнти (requests, httpx, aiohttp, urllib), веб-сервери (Flask, Django, FastAPI, Tornado, Sanic); DNS-інструменти (dnspython, aiodns), передача файлів (paramiko, scp, pysmb), черги повідомлень (paho-mqtt, kafka, rabbitmq/aiopika), RPC (gRPC, thrift, xmlrpc); мережеві пакети й аналіз (Scapy, pyshark, dpkt), автоматизація мереж (netmiko, napalm, nornir), Linux networking (pyroute2, psutil, iptables); безпека (ssl, cryptography, pyopenssl), проксі (mitmproxy, socks), серіалізація (json, pickle, protobuf, msgpack), сучасні протоколи (QUIC/HTTP3), бездротові мережі (pywifi, bleak), SDN (mininet, openflow)
Python
20 925
+1
Хлопець реалізував GPT-OSS-20B з нуля на PyTorch — усе від А до Я написано власноруч
В моделі: • RoPE + NTK-by-parts для довгих контекстів • RMSNorm і SwiGLU з клэмпінгом • Mixture-of-Experts (MoE) • Self-Attention з Grouped Query Attention (GQA) • Learnable sinks і Banded attention • KV-кешування для швидкого інференсуІ все це запускається на одній A100 SXM (80GB). До репозиторію додається повна документація з теорією, налаштуванням і прикладами використання Python
20 925
Як стати справжнім лідером і ефективно управляти своєю командою?
Дізнайтесь, як бути й керівником, і лідером, і другом для команди, формувати злагоджений та продуктивний колектив, — на курсі «Управління IT-командами» від Laba.
За результатом 13 занять ви:
- навчитеся враховувати ризики кожного руху та аналізувати ефективність учасників команди
- дізнайтесь, як давати конструктивний фідбек
- прокачаєте комунікаційні скіли за моделями SARA, BOFF і COIN
- навчитеся ставити досяжні KPI та керувати мотивацією співробітників
- вмітимете організовувати ефективні 1-to-1 зустрічі та командні заходи
- розберете стратегії управління в період турбулентності
Своїм досвідом з вами поділиться Дмитро Іржицький, Chief Operating and Technology Officer у Cloudfresh та former Delivery Director у SoftServe, який має понад 20 років практичного досвіду в ІТ.
🗓 Перше заняття — 9 квітня
Детальніше про курс 👈
20 925
Шпаргалка з Data Wrangling у pandas: створення DataFrame (pd.DataFrame), tidy data — кожна змінна в колонці, кожне спостереження в рядку; зміна структури даних: pd.melt() (колонки → рядки), pivot() (рядки → колонки), concat() (об’єднання); робота з рядками: фільтрація (df[умова]), head(), tail(), sample(), iloc/loc; робота з колонками: вибір (df[['col']]), фільтр за regex, перейменування (rename()), видалення (drop()); сортування (sort_values(), sort_index()), скидання індексу (reset_index()), видалення дублікатів (drop_duplicates()), chaining методів для читабельності коду
Python
20 925
Справжній самоеволюційний AI-агент для продакшену
Автор реалізував повноцінну агентну систему всього на 3500 рядках чистого Python без фреймворків у 8 файлах: цикл використання інструментів, трирівнева пам’ять (сесії → стисла довготривала через LLM → векторний пошук у LanceDB), MCP-плагіни, планувальник задач та механізм самовідновлення
Підтримується WeChat, обробка відео через ffmpeg, мультимовний пошук, Docker-мультиаренда і цілодобова робота 24/7
Python
20 925
Зручна Python-бібліотека для контекстного логування
Unilogging спрощує логування в Python-проєктах, дозволяючи додавати контекст до логів через Dependency Injection. Це допомагає відстежувати події, пов’язані з конкретними запитами, без зайвого прокидування даних через усі шари застосунку
Головні переваги: • зручне контекстне логування, яке робить трекінг запитів значно простішим • підтримка Dependency Injection для гнучкої роботи з логами • менше дублювання коду та чистіший проєкт • легка інтеграція з FastAPI та іншими фреймворкамиPython
20 925
Великий Python-гріх: змінюваний аргумент за замовчуванням
Ніколи не використовуй змінювані об’єкти як значення за замовчуванням у функціях. У Python такі значення обчислюються один раз — під час оголошення функції, а не при кожному виклику
Якщо в тебе є щось типу
items=[], цей список буде спільним для всіх викликів функції — і ти отримаєш накопичення даних, якого не планував
Правильний підхід: став у значення за замовчуванням незмінюваний об’єкт (наприклад, None), а список створюй уже всередині функції
Python