¡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 20 925 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 20 925 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.
20 925
Suscriptores
-524 horas
-487 días
-16130 días
Archivo de publicaciones
20 924
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Коли Джун нарешті переписав проект своєю мовою
Python'er
20 924
Шпаргалка з безкоштовних інструментів Python: бібліотеки для аналізу та обробки даних (Pandas, NumPy, SciPy, HDF5, PyTables), середовища та інструменти для роботи з кодом (Jupyter, IPython), робота з базами даних (SQLAlchemy, PyMySQL, PyMongo, Redis), машинне навчання та нейронні мережі (Scikit-learn, Keras, Theano, Lasagne, PyBrain), візуалізація даних (Matplotlib, Seaborn, Bokeh), інженерія даних і пайплайни (Dask, Airflow, Luigi), пошук і обробка даних (Elasticsearch, SymPy, Pattern)
Python
20 924
Новий підхід до пам’яті AI-агентів
OpenViking — відкритий проєкт від ByteDance, який пропонує інший підхід до роботи з пам’яттю AI-агентів. Замість розділених систем для пам’яті, ресурсів і навичок усе організовано як файлову структуру через протокол
viking://, де агент може навігувати по контексту майже як розробник у терміналі
Головна ідея — багаторівневе завантаження контексту: короткий опис для швидкого пошуку, огляд для прийняття рішень і повні деталі, які підтягуються лише за потреби. Це зменшує витрати токенів, пришвидшує роботу агентів і робить пошук контексту більш зрозумілим та точнимКрім того, система може самооновлювати пам’ять після кожної сесії, витягуючи нові знання — тож агент поступово стає розумнішим із кожним використанням Python
20 924
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Розробник поділився приємною новиною: створили утиліту на Python з відкритим кодом для офлайн-транскрибування аудіо.
Назвали її Buzz. Вона підтримує аудіо, відео, посилання на YouTube і навіть мікрофон. На виході можна отримати текст у форматах txt, srt або vtt. Все працює локально, без відправки на сервери.
Вихідні коди знаходяться тут 🤪
Python'er
20 924
20 924
SaltStack — платформа з відкритим кодом для автоматизації та управління конфігурацією IT‑інфраструктури
Використовується для автоматизації управління серверами та застосунками, розгортання програм, контролю конфігурацій і моніторингу системPython
20 924
Шпаргалка з Python для генеративного ШІ: LangChain (створення LLM-агентів, інструментів і workflow), LangGraph (побудова мультиагентних систем), Docling (робота з документами та RAG), OpenAI Python SDK (доступ до моделей GPT, DALL·E, Whisper), Markitdown (Markdown-інтерфейси та автоматизація workflow), Streamlit (створення інтерактивних AI-додатків і дашбордів), FastAPI (швидкі API для ML та GenAI сервісів), Faiss (векторний пошук для embeddings), SentenceTransformers (генерація текстових embeddings) і MLflow (відстеження експериментів, реєстр моделей і деплой)
Python
20 924
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Кращі бібліотеки Python 2026 року
Загального призначення
▪️ty — надшвидкий тип-чекер нового покоління
▪️complexipy — вимірює складність коду так, як це відчуває людина
▪️Kreuzberg — вилучення даних з 50+ форматів
▪️hrottled-py — обмеження швидкості з 5 алгоритмами
▪️httptap — HTTP водопади прямо в терміналі
▪️ fastapi-guard — безпека FastAPI без болю
▪️modshim — розширюй модулі без моні-патчингу
▪️Spec Kit — специфікації → робочий код
▪️Skylos — мертвий код + уразливості
▪️FastOpenAPI — OpenAPI для будь-якого фреймворку
AI / ML / Data
▪️MCP Python SDK + FastMCP — стандарт інтеграції LLM з інструментами
▪️TOON — JSON, оптимізований під токени
▪️ Deep Agents — агенти з плануванням і пам'яттю
▪️ smolagents — агенти, які думають кодом
▪️ LlamaIndex Workflows — event-driven AI workflows
▪️ Batchata — дешеві batch-запити до LLM
▪️ MarkItDown — будь-які файли → Markdown
▪️ Data Formulator — аналіз даних через природну мову
▪️ LangExtract — точне вилучення сутностей з тексту
▪️ GeoAI — ML + геодані без болю
Детально, з прикладами і розбором — у повній статті
Python'er
20 924
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
20 924
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
