¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Python 🇺🇦
Canal cerrado
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Python 🇺🇦
El canal Python 🇺🇦 en el segmento lingüístico de Ucraniano es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 20 932 suscriptores, ocupando la posición 6 472 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 2 943 en la región Ucrania.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 932 suscriptores.
Según los últimos datos del 04 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -161, y en las últimas 24 horas de -5, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.61%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.52% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 011 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 155 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 9.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“▪️Вивчаємо Python разом.
▪️Високооплачувана професія
▪️Допомагаємо з пошуком роботи
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 05 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
20 932
Suscriptores
-524 horas
-487 días
-16130 días
Archivo de publicaciones
20 929
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Цей Python-фреймворк може скрапіти БУДЬ-ЯКИЙ сайт і витягувати структуровані дані за лічені хвилини.
Його називають Scrapy. Він скраплює сайти і витягує структуровані дані повністю з вашого комп'ютера.
Ніяких рахунків за SaaS-скрейпінг. Ніяких обмежень хмарних API. Ніякі дані не виходять за межі вашої інфраструктури.
Він працює на найбільш "бойовому" движку скраплінгу в Python: 59 000 зірок і більше 15 років використання у виробництві.
→ Описав спайдер один раз
→ Отримав чисті структуровані дані
→ Масштабуєте до мільйонів сторінок
→ Експорт у JSON, CSV, XML за один момент
Все локально. Нуль залежності від хмари.
Але це не просто скрипт для парсингу.
Це повноцінний фреймворк для вилучення даних:
→ Асинхронна архітектура для паралельного скраплінгу у великих масштабах
→ Вбудовані міддлвери для проксі, ретраїв і обмеження швидкості
→ Селектори CSS і XPath без зайвого бойлерплейта
→ Підключаються пайплайни для очищення, дедуплікації та збереження
→ 54 800+ проектів у виробництві вже залежать від нього
100% відкритий вихідний код. Ліцензія BSD-3.
Він працює на macOS, Windows і Linux вже зараз.
Хочете зробити добре, зробіть самі, замість хмарних сервісів запустіть все у себе.
🪖🪖
100% відкритий вихідний код
Python'er
20 929
Шпаргалка по стеку Python Full Stack розробника: Basic Web — основи фронтенду (HTML, CSS, JavaScript), UI Libraries & Frameworks — бібліотеки та фреймворки для інтерфейсу (React, Angular, Vue.js), Backend — серверна частина на Python (Django, Flask) або Node.js, Database — робота з базами даних (SQL, MySQL, MongoDB), Tools & Cloud — інструменти розробки (Git, VS Code) та хмарні сервіси (AWS, Azure)
Python
20 929
Порада по Python: економ свій час із
@dataclass
Декоратор @dataclass автоматично створює стандартні методи на кшталт __init__, __repr__ та __eq__ на основі оголошених атрибутів класу
Приклад:
# с dataclass
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Point:
x: int
y: int@dataclass:
class Point:
def __init__(self, x: int, y: int):
self.x = x
self.y = y
def __repr__(self):
return f"Point(x={self.x}, y={self.y})"
def __eq__(self, other):
return (self.x, self.y) == (other.x, other.y)@dataclass робить це за тебе, коли клас використовується лише для зберігання даних
Python
20 929
Шпаргалка по основах Python: Loops — цикли while і for для повторення дій, Loop Control — керування циклами через break і continue, Input/Output — введення через input() і вивід через print(), Lists / Dictionaries / Sets — основні структури даних і операції з ними, Functions — створення функцій (def, параметри, return), Range & Iteration — робота з range() та перебором елементів, Strings — методи рядків (split, join, replace), Files — читання та запис файлів (open, read, write), Formatting — форматування рядків через format()
Python
20 929
Ловіть інфраструктуру для AI-агентів
OpenHarness — це open-source рішення, яке надає легку основу для розробки агентів: інструменти, пам’ять і механізми взаємодії між ними
Що пропонує: • проста та гнучка архітектура • підтримка 40+ інструментів і плагінів • система керування та прав доступу • контекст і пам’ять для кращої роботи агентів • координація між кількома агентамиPython
20 929
Працюєш з науковими статтями або дослідницькими звітами й втомився постійно перемикатися між редактором, Python-скриптами та AI-сервісами?
Ось класна open-source знахідка — ClaudePrism — локальний десктоп-клієнт для академічного та наукового письма. Він поєднує офлайн-компільований LaTeX, середовище виконання Python і AI-асистента, зберігаючи всі файли локально
У комплекті понад 100 професійних skill-паків для різних напрямків — від біоінформатики та хемоїнформатики до машинного навчання. А ще є Q&A по скриншотах: виділяєш формулу чи графік з PDF і одразу питаєш AI, отримуючи відповіді на місці
Python
20 929
Self-hosted менеджер закладок
Linkding — це open-source інструмент для збереження, організації та обміну закладками, який можна розгорнути на власному сервері
Що вміє: • зручно керувати закладками • організовувати їх у структуру • ділитися з іншими користувачами • розгортатися через Docker або Docker ComposePython
20 929
Шпаргалка по Python для Data Science: Variables & Data Types — створення змінних і базові типи (int, float, str, bool), Strings — робота з рядками (індексація, методи, операції), Lists — списки та операції з ними (доступ, зрізи, методи), NumPy Arrays — масиви з NumPy для числових обчислень, Libraries — підключення бібліотек (наприклад, pandas, matplotlib), Python IDEs — середовища розробки (Anaconda, Jupyter), Asking for Help — використання help() для отримання документації
Python
20 929
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Використовуйте itertools замість циклів
Хоча цикли — це круто, у них є обмеження, особливо в сучасних стилях програмування та для певних типів завдань. Розуміння цих обмежень допомагає вибрати правильний інструмент для завдання. Кожна ітерація циклу в Python створює додаткові витрати інтерпретатора, наприклад, перевірку типів і управління пам'яттю. На великих наборах даних це може помітно накопичуватися.
Щоб обійти це обмеження, в Python є зручна вбудована бібліотека itertools. Наприклад, припустімо, що вам потрібно згенерувати всі унікальні пари з заданого списку. Порядок не має значення, і жоден елемент не повинен утворювати пару сам із собою.
Щоб не роздувати код і знизити ризик помилок, можна використати бібліотеку itertools. Функція itertools.combinations() безпосередньо генерує всі унікальні комбінації елементів з iterable без повторень і без урахування порядку.
Ось як можна переписати код, використовуючи combinations з itertools:
from itertools import combinations
def get_unique_pairs_itertools(items):
return list(combinations(items, 2))
my_list = ['A', 'B', 'C', 'D']
print(get_unique_pairs_itertools(my_list))
Output:
[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D')]
Python'er
