Python 🇺🇦

Closed channel

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

Network:ChatGPT | Штучний нейрон Ukraine2 992 Technologies & Applications6 352...

📈 Analytical overview of Telegram channel Python 🇺🇦

Channel Python 🇺🇦 in the Ukrainian language segment is an active participant. Currently, the community unites 20 332 subscribers, ranking 6 352 in the Technologies & Applications category and 2 992 in the Ukraine region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 20 332 subscribers.

According to the latest data from 27 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -195 over the last 30 days and by -8 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 10.51%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.42% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 2 137 views. Within the first day, a publication typically gains 1 102 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 28 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.

20 332

Subscribers

-824 hours

-487 days

-19530 days

2 137

Post views

~ 1 10224 hours

~ 1 35448 hours

10.51%

Engagement rate

~ 2

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

20 332

Python

20 332

PDF і PNG з HTML у Python PlutoPrint — легка бібліотека для генерації PDF та зображень напряму з HTML/XML. Працює на PlutoBook, підходить для звітів, чеків, квитків і візуалізацій

Встановлення через pip install plutoprint, а для створення файлів достатньо простої команди: plutoprint input.html output.pdf --size=A4

Python

20 332

Microsoft представила Agent Framework — бібліотеку на Python для створення AI-агентів і multi-agent воркфлоу Це прямий спадкоємець ідей Semantic Kernel та AutoGen — інструментів, які першими нормально оформили концепцію агентів і їх оркестрації. Тепер усе зібрано в одному фреймворку з новими можливостями

Що дає Agent Framework: • прості абстракції для single- та multi-agent патернів • керування станом і потоками • type safety • фільтри й телеметрію • широку підтримку моделей та ембеддингів

Python

20 332

😁 Python

20 332

Шпаргалка з Python: охоплює структури даних (list, dict, set), функції та аргументи за замовчуванням, comprehensions, класи й наслідування, property та методи, керування потоком виконання (if/for/while), роботу з модулями, стиль коду (PEP8) і базові патерни Python

20 332

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

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

20 332

Що виведе код?

Anonymous voting

20 332

Python

20 332

Жиза Python

20 332

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

20 332

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

20 332

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

20 332

Repost from нейрокомедія: ІТ, ШІ та 🤖

Колеги, запам'ятовуємо 😁 @co_media

20 332

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

20 332

Правда Python

20 332

Що виведе код?

Anonymous voting

20 332

Python

20 332

Repost from GitHub'er

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

20 332

Розробник повністю відтворив архітектуру GPT-OSS-20B, написавши всі компоненти власноруч — без 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

20 332

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

❤️❤️❤️ Python'er