Python 🇺🇦
Canal cerrado
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Python 🇺🇦
El canal Python 🇺🇦 en el segmento lingüístico de Ucraniano es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 19 929 suscriptores, ocupando la posición 6 595 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 3 103 en la región Ucrania.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 929 suscriptores.
Según los últimos datos del 28 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -196, y en las últimas 24 horas de -7, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.26%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.35% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 845 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 066 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 29 octubre, 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.
19 929
Suscriptores
-724 horas
-577 días
-19630 días
Archivo de publicaciones
19 930
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
19 930
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
19 930
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Viber + coder = multitasking chaos.
Python'er
19 930
Безкоштовний інтенсив по дата-аналітиці, щоб зрозуміти чи підходить вам ця професія.
➡️ i.goit.global ⬅️
19 930
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
19 930
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
19 930
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
19 930
🟡 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 ⬅️
19 930
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
19 930
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
19 930
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
