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 20 916 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 20 916 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 06 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.
20 916
Subscribers
-724 hours
-457 days
-16130 days
Posts Archive
20 911
Ловіть пораду з чистого коду
Декоратори дозволяють додавати повторно використовуваний функціонал до функцій і підтримувати принцип розділення відповідальності
Приклад:
def ask_for_passcode(func):
def inner():
print('Який пароль?')
passcode = input()
if passcode != '1234':
print('Невірний пароль.')
else:
print('Доступ дозволено.')
func()
return inner
@ask_for_passcode
def start():
print("Сервер запущено.")
@ask_for_passcode
def end():
print("Сервер зупинено.")
start() # декоратор запитає пароль
end() # декоратор запитає пароль20 911
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
PaddleOCR
Зовсім недавно Baidu виклала у відкритий доступ свою найпотужнішу мультимодальну модель для розуміння документів — PaddleOCR-VL.
При розмірі всього 0,9 млрд параметрів вона побила рекорд OmniBenchDoc, зайнявши перше місце у світі і показавши SOTA за всіма чотирма основними метриками, обійшовши такі моделі, як GPT-4o, Gemini-2.5 Pro, MinerU2.5 і dots.ocr.
Чому це важливо
В епоху ШІ цінність структурованих даних із документів очевидна, але якість розпізнавання у різних OCR-інструментів сильно різниться.
Багато документів містять складні таблиці, формули або багатоколонкові макети, і традиційні OCR-моделі часто видають сміття, яке потім доводиться вручну правити.
PaddleOCR-VL вирішує цю проблему кардинально.
Що вміє модель
Це найпотужніший похідний варіант Wenxin 4.5.
Вона набрала 92.6 балів у глобальному тесті OmniDocBench v1.5, зайнявши 1-е місце за сукупною продуктивністю.
Швидкість інференсу зросла на 14,2% порівняно з MinerU2.5 і на 253,01% порівняно з dots.ocr.
Але це не просто OCR, який витягує текст. Модель реально розуміє структуру документа.
Наукові статті, газети з кількома колонками, технічні звіти — все це вона розбирає коректно, відновлюючи правильний порядок контенту.
Що можна витягувати
Модель точно парсить таблиці, математичні формули, рукописні нотатки, дані з графіків і діаграм, конвертуючи все це у готові до використання структуровані дані.
Підтримується 109 мов, включно з китайською, англійською, французькою, японською, російською, арабською, іспанською та іншими.
Це сильно покращує можливості моделі при роботі з багатомовними документами.
Модель уже викладена в open source, підтримує кілька варіантів деплою і доступна для тестування прямо на HuggingFace.
📁 Language: #Python 77.0%
⭐️ Зірки: 57.5k
➡️ Посилання на GitHub
Python'er
20 911
PSF відмовилася від гранту $1,5 млн на посилення безпеки PyPI
Python Software Foundation відмовилася від гранту Національного наукового фонду США через умови, які забороняли будь-які ініціативи, що підтримують різноманіття, рівність і інклюзивність (DEI). Це обмеження поширювалося на всю діяльність PSF під час дії гранту, створюючи юридичні та етичні ризики
Фінансування планували спрямувати на проактивну перевірку пакетів PyPI до публікації, автоматичний аналіз коду на шкідливі патерни та розвиток інструментів безпеки для інших екосистем
В організації пояснили, що безпека важлива, але не ціною відмови від базових цінностей спільноти
Python
20 911
Think Python — книга для старту з нуля
Безкоштовний ресурс для вивчення Python: від змінних до ООП і рекурсії. Оформлено у форматі Jupyter-ноутбуків — читай, запускай код і вирішуй задачі прямо в браузері через Colab
Рішення та приклади — у GitHub-репо
Python
20 911
#Вакансія
🖥 Маєш навички IT? Хочеш отримати досвід у Web3 та виплати за завдання?
У "C4-Dev.Hub" ти отримуєш ментора, готове ТЗ від проекту та стартуєш одразу.
👥 «С4 team» – команда з 5-річним досвідом у Web3: інвестуємо в проекти та спільноту, беремо участь у грантах/баунті/хакатонах, супроводжуємо інтеграції.
Ринок перекошений: блокчейни збирають інвестиції та будують платформи, але їм критично потрібні прикладні програми та інтеграції. За це вони залюбки платять.
💻 Що ми робимо: зібрали "C4-Dev.Hub" — команду девів (від початківців до сеньйорів), які одразу підключаються до актуальних завдань проектів під менторством "C4" та заробляють на винагородах від цих проектів.
Хаб навчає практично, дає проекти, гайди та ревью, а не «курси заради курсів».
Проходь опитування та приєднуйся до команди 👉 @nadyahr_bot
