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
20 923
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Viber + coder = multitasking chaos.
Python'er
20 923
Безкоштовний інтенсив по дата-аналітиці, щоб зрозуміти чи підходить вам ця професія.
➡️ i.goit.global ⬅️
20 923
Ловіть набір інструментів для тестування безпеки IoT-пристроїв
IoTHackBot — це комплексний набір утиліт для перевірки безпеки IoT-девайсів: від IP-камер до вбудованих систем. Інструмент поєднує класичні CLI-утиліти та AI-асистовані флоу для автоматизованого пошуку вразливостей
Що вміє: • сканувати пристрої через wsdiscovery та onvifscan • аналізувати мережевий трафік за допомогою iotnet • витягувати файли з прошивок через ffind • взаємодіяти з консоллю через picocom та telnetshell • автоматизувати робочі процеси й легко інтегрувати інші інструментиPython
20 923
Знайшов цікакий інструмент — Logsensor, легку Python-утиліту, що допомагає шукати логін-сторінки та перевіряти POST-форми на можливі SQL‑ін’єкції
Він може сканувати одразу цілі списки хостів, працювати з окремими формами для точкового тестування та підтримує проксі для більш безпечної й гнучкої роботи
Python
20 923
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Хлопець зібрав крихітного агента з тривалим терміном дії, який при цьому вже можна запускати в продакшн
10 рядків Python-коду, запущених через dapr, дають вам:
→ HTTP-кінець /run
→ Pub/Sub-підказки через 10+ брокерів
→ Виконання тривалого робочого процесу
→ Персистентний стан діалогу та робочого процесу
→ Пам'ять на основі ~30 реалізацій сховища стану
→ Виявлення реєстру агентів
→ Абстракцію для LLM через 10+ провайдерів
→ API для розмов з 10+ LLM-бекендами
→ Агентська ідентичність через SPIFFE
→ Секрети з 10+ сховищ секретів
→ Конфігурація з зовнішніх сховищ конфігурацій
→ Відмовостійкість (ретраї, таймаути, обриви зв'язку)
→ Трасування, метрики, логи
Оцініть і скажіть, що думаєте
Python'er
20 923
🟡 Дата-аналітика увійшла в топ-10 високооплачуваних професій майбутнього
Аналітики даних можуть знайти роботу в будь-якій сфері: IT, маркетинг, e-commerce, фінанси, освіта, сільське господарство.
🔝 Згідно статистики DOU медіанна зарплата українських дата-фахівців сягнула $1750 в 2025 році.
Хочеш дізнатися більше про цю професію?
Реєструйся на безкоштовний інтенсив під наставництвом досвідченого аналітика Нікіти Тимошенко з Adante Consulting, Канада.
4 дні | Онлайн | Безкоштовно
➡️ i.goit.global ⬅️
20 923
Шпаргалка зі Scapy: базові команди (ls(), lsc(), conf), створення пакетів (IP(), TCP(), UDP(), Ether()), налаштування адрес і значень (dst, src, RandIP(), RandMAC(), RandInt()), комбінування та розділення шарів, перегляд пакетів (.show(), getlayer()), відправлення пакетів (send(), sendp(), sendfast()), відправлення й отримання (sr(), sr1(), srloop()), перехоплення трафіку (sniff()), фаззинг (fuzz())
Python
20 923
Python Keylogger: Educational Tool for Data Capture
Цей репозиторій демонструє, як працює найпростіший кейлоггер на Python, створений на основі бібліотеки
Pynput.Це навчальний приклад, що показує, як збираються дані та чому важливо захищати свої пристрої
Що показує проєкт: • як Python може перехоплювати натискання клавіш • як працює надсилання даних на сервер (у тестовому режимі) • приклад, який можна використати для вивчення кібербезпеки та вразливостей • акцент на безпеку та відповідальне використання — не для зловживаньPython
20 923
Шпаргалка з Python: ключові слова (if, for, while, def, class, lambda, return тощо), базові структури даних (boolean, int, float, string), операції та логіка, індексація й slicing, методи рядків, арифметичні операції, складні структури даних (list, dictionary, set), робота зі списками (append, insert, remove, sort, reverse), ітерація словників (items, keys, values), перевірка належності (in), стекові операції, list і set comprehension
Python
20 923
▶️ Не про синтаксис і не про бібліотеки. Python Advanced від CS Osvita — для тих, хто хоче перестати вгадувати, що робить Python під капотом.
Курс підійде розробникам, які:
:: працюють з Python у продакшені й хочуть розуміти поведінку системи під навантаженням
:: оптимізують код і відчувають, що інтуїції вже недостатньо
:: працюють з async, потоками або складними сервісами та впираються в рантайм
:: хочуть understand Python beneath Python
▶️ У програмі: архітектура CPython, GC і алокації, GIL та моделі concurrency і паралелізму.
▶️ Викладає: Світлана Сумець, Senior Python Software Engineer @N-iX, експертка з високонавантажених систем, проєктує масштабовані low-latency рішення та складні інтеграції для глобальних корпорацій.
:: Старт: 23 березня.
>_ Перейдіть від Python як інструменту до Python як системи. Реєстрація: https://cutt.ly/CtQRdBr0
