Python 🇺🇦

Closed channel

▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

Network:ChatGPT | Штучний нейрон Ukraine2 946 Technologies & Applications6 475...

📈 Analytical overview of Telegram channel Python 🇺🇦

Channel Python 🇺🇦 in the Ukrainian language segment is an active participant. Currently, the community unites 20 909 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 20 909 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 07 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.

20 909

Subscribers

-724 hours

-457 days

-16130 days

2 002

Post views

~ 1 17024 hours

~ 1 40448 hours

9.57%

Engagement rate

~ 2

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

20 916

Реюз коду рівня “не чіпай, воно працює” Python

20 916

Шпаргалка про CountryInfo в Python: як отримати дані про країну через простий запит: столиця, населення, площа, регіон і субрегіон, демонім, валюти, мови та сусідні країни Python

20 916

Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI

gamewiki Під час гри у складні проєкти часто доводиться шукати гайди в інтернеті. Постійні перемикання між браузером і грою вбивають увесь кайф. На GitHub є опенсорсний AI асистент GameWiki. Він вміє прямо в грі показувати вікі та відповіді ШІ, тож потрібна інформація з’являється одразу під рукою. Натискаєш хоткей — з’являється оверлей поверх гри. Не потрібно згортати вікно і порушувати процес. Можна просто запитати у ШІ і отримати відповідь на льоту. 📁 Language: #Python 82.0% ⭐️ Зірки: 126 ➡️ Посилання на GitHub Python'er

20 916

Що виведе код?

Anonymous voting

20 916

Python

20 916

Удачі Python

20 916

Шпаргалка про UV для Python: базові команди для створення проєкту, керування віртуальним середовищем, додавання та видалення залежностей, встановлення пакетів із requirements.txt, запуску скриптів і синхронізації залежностей, а також інсталяції та використання CLI-інструментів Python

20 916

У новому релізі CPython 3.15 суттєво прокачали продуктивність декомпресії • Zstandard (zstd) тепер розпаковується на 25–30% швидше • zlib показує +10–15% швидкості на файлах понад 1 MiB Усе це стало можливим завдяки оптимізованій роботі з вихідними буферами під час розпакування Детальніше тут Python

20 916

Створення програми для розпізнавання облич У відео показано, як зробити face recognition-додаток на Python з бібліотекою face_recognition і OpenCV Python

20 916

Repost from нейрокомедія: ІТ, ШІ та 🤖

хто це написав ❔ @co_media

20 916

Oxylabs — відома компанія з 10-річним досвідом у сфері веб-скрейпінгу — представила власний Python-пакет, який значно спрощує парсинг даних. З його допомогою можна діставати інформацію з e-commerce сайтів, пошукових систем, сервісів нерухомості та багатьох інших джерел Приклад парсингу результатів Bing:

from oxylabs import RealtimeClient

# Вказуємо дані для авторизації в Oxylabs API
username = "username"
password = "password"

# Створюємо Realtime-клієнт з нашими кредами
client = RealtimeClient(username, password)

# Використовуємо bing_search, щоб отримати результати Bing на запит "nike"
result = client.bing.scrape_search("nike")

# Виводимо сирі дані (як є)
print(result.raw)

Інструмент уміє працювати майже з будь-якими сайтами, але для найпопулярніших платформ вони створили окремі оптимізовані API: • Amazon • Google • Google Shopping • Bing • Kroger • Wayfair • YouTube Transcript

Пакет доступний на GitHub — зручно, якщо потрібен лише сам інструмент для Python Python

20 916

Код виживання в проді Python

20 916

Що таке літерали? Літерали — це заздалегідь визначені значення, які безпосередньо записані в коді: числа (10, 3.14), рядки ("hello"), логічні значення (True, False), None та інші Python

20 916

Python 3.17 може отримати обов’язкову залежність від Rust У core-team Python опублікували попередню пропозицію (Pre-PEP), де описали план поступового впровадження Rust у кодову базу CPython Спершу Rust планують застосувати для необов’язкових модулів стандартної бібліотеки в каталозі Modules/ А далі можливе головне: якщо експеримент пройде вдало, то в релізі Python 3.17 Rust може стати обов’язковою залежністю для збірки інтерпретатора Python

20 916

Goldman Sachs розробили GS Quant — потужний Python-набір для квантового аналізу, побудований на основі їхньої флагманської системи управління ризиками Це інструмент, створений для прискорення розробки трейдингових стратегій, фінансових моделей та рішень у сфері ризик-менеджменту — з досвідом понад 25 років роботи на світових ринка Для доступу до API потрібні client id і secret, які надаються лише інституційним клієнтам Goldman Sachs Python

20 916

Схоже на пастку Python

20 916

Ловіть невелику добірку простих патернів друку: ліворуч — те, що має вийти на екрані, праворуч — мінімальний код на вкладених циклах for, який це генерує Python

20 916

Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI

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

20 916

Що виведе код?

Anonymous voting

20 916

Python