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 20 335 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 20 335 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.

20 335

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

20 333

Python

20 333

Вайб-кодер у своєму природному середовищі: Python

20 333

Шпаргалка з Python: базова інформація (відступи, імпорт модулів, коментарі, print), умовні конструкції (if, elif, else), робота зі списками (list), кортежами (tuple) та словниками (dict), цикли (for, while), числа й рядки (операції з числами, методи рядків), функції (def, параметри, return), а також створення класів і об’єктів Python

20 333

Автоматизація на основі подій StackStorm (ST2) — відкрита платформа для запуску дій і робочих процесів у відповідь на події, з REST API, CLI та веб-інтерфейсом для локальної та віддаленої роботи Документація Python

20 333

Data Science на Python: реальний приклад У відео показано аналіз даних з pandas і matplotlib Python

20 333

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

Viber + coder = multitasking chaos. Python'er

20 333

Безкоштовний інтенсив по дата-аналітиці, щоб зрозуміти чи підходить вам ця професія. ➡️ i.goit.global ⬅️

20 333

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 інструменти

Python

20 333

Рефакторинг без чудес Python

20 333

Що виведе код?

Anonymous voting

20 333

Python

20 333

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

20 333

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

20 333

Закрив задачу за 10 хвилин із ChatGPT — прод не витримав Python

20 333

🟡 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 ⬅️

20 333

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

20 333

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 зловживань

Python

20 333

Що виведе код?

Anonymous voting

20 333

Python

20 333

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

🐸🐸🐸 Python'er