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
Порада по Python:
Поверхнева копія (copy.copy()) копіює сам об'єкт, але не його вкладені елементи.
Глибока копія (copy.deepcopy()) копіює і об'єкт, і всі вкладені структури.
Тому при поверхневій копії зміни у вкладених елементах відображаються на оригіналі, а при глибокій копії — ні.
Python'er
20 923
Шпаргалка з Python (алгоритми та задачі): приклади типових задач із масивами та рядками — пошук дубліката, перевірка анаграми й паліндрому, перетин списків, пошук max/min, реверс рядка (включно з рекурсією), генерація чисел Фібоначчі, QuickSort, перестановки рядка, видалення дублікатів, стек/черга на списках та інші базові алгоритмічні патерни
Python
20 923
Vicinity — легке векторне сховище з підтримкою різних бекендів для пошуку найближчих сусідів
Мінімальні залежності, висока продуктивність, простий інтерфейс, динамічне оновлення даних, серіалізація та бекенди на вибір: BASIC, HNSW, FAISS, ANNOY, PyNNDescent тощоPython
20 923
🤖 АІ-агенти стають незамінною частиною великої частини різноманітних процесів — автоматизація збору даних у CRM, оновлення таблиць та публікація контенту.
Втім, коли складність виходить за межі одного агента стає зрозуміло: AI потребує не ще одного промпта, а координації та архітектури і саме відсутність цього заважає масштабуванню процесів (більше — читайте в безкоштовному гайді від robot_dreams).
А проєктувати й впроваджувати цілі команди AI-агентів, організовувати їхню взаємодію, автоматизувати процеси та будувати повноцінні AI-рішення для бізнесу й технічних сценаріїв — навчіться на курсі «Multi-Agent Systems».
Після 14 занять ви:
⚙️ створюєте автономних AI-агентів, плануєте їхні дії та будуєте керовані воркфлоу
⚙️ інтегруєте RAG, пам’ять, інструменти й зовнішні сервіси в єдину систему
⚙️ контролюєте роботу агентів
Лектор: Влад Шанін — Lead AI Engineer у міжнародній техкомпанії, має понад 8 років досвіду в Machine Learning та AI Engineering.
Старт: 3 березня
Деталі, програма та реєстрація ⬅️
20 923
Шпаргалка з Python: змінні та типи даних (int, float, bool, string, list, dict, tuple), базову логіку (умови if/elif/else, цикли while і for), арифметичні операції, роботу зі списками (індексація, зрізи, append, remove, len, range), функції та їх оголошення, класи й об’єкти (ініціалізація, методи), коментарі, введення/виведення в консолі та різницю між == і is
Python
20 923
Ловіть модульний Python-фреймворк зі вбудованим фронтендом
FastAPI чудовий для створення API, але фронт там доводиться «прикручувати» окремо. myfy вирішує цю проблему: бере найкраще від FastAPI і додає модульність, DI та готовий інтерфейс прямо з коробки
Основне: • модульна архітектура з повним життєвим циклом модулів (start/stop) • type-based DI без прихованої магії • готовий фронтенд одразу: Jinja2 + DaisyUI + Tailwind + Vite + HMR • можна робити інтерфейси без React/Vue — ідеально для внутрішніх сервісів • чиста структура проєкту та мінімум бойлерплейтаШвидкий старт:
pip install myfy
myfy init
myfy frontend init
myfy run20 923
Реалістична емуляція миші
OxyMouse — бібліотека для Python, що відтворює рухи миші максимально природно, ніби це робить реальний користувач.
У прикладах показані алгоритми траєкторій курсораВстановлення:
pip install oxymouse
Python20 923
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=A4Python
20 923
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 ембеддингівPython
20 923
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