Python 🇺🇦

Canal cerrado

▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

Red:ChatGPT | Штучний нейрон Ucrania2 946 Tecnologías y Aplicaciones6 475...

📈 Análisis del canal de Telegram Python 🇺🇦

El canal Python 🇺🇦 en el segmento lingüístico de Ucraniano es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 20 916 suscriptores, ocupando la posición 6 475 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 2 946 en la región Ucrania.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 916 suscriptores.

Según los últimos datos del 05 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 -7, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.57%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.59% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 002 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 170 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 06 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.

20 916

Suscriptores

-724 horas

-457 días

-16130 días

2 002

Visitas de la publicación

~ 1 17024 horas

~ 1 40448 horas

9.57%

Tasa de compromiso

~ 2

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

20 916

Реюз коду рівня “не чіпай, воно працює” Python

20 916

Шпаргалка про CountryInfo в Python: як отримати дані про країну через простий запит: столиця, населення, площа, регіон і субрегіон, демонім, валюти, мови та сусідні країни Python

20 916

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

gamewiki Під час гри у складні проєкти часто доводиться шукати гайди в інтернеті. Постійні перемикання між браузером і грою вбивають увесь кайф. На GitHub є опенсорсний AI асистент GameWiki. Він вміє прямо в грі показувати вікі та відповіді ШІ, тож потрібна інформація з’являється одразу під рукою. Натискаєш хоткей — з’являється оверлей поверх гри. Не потрібно згортати вікно і порушувати процес. Можна просто запитати у ШІ і отримати відповідь на льоту. 📁 Language: #Python 82.0% ⭐️ Зірки: 126 ➡️ Посилання на GitHub Python'er

20 916

Що виведе код?

Anonymous voting

20 916

Python

20 916

Удачі Python

20 916

Шпаргалка про UV для Python: базові команди для створення проєкту, керування віртуальним середовищем, додавання та видалення залежностей, встановлення пакетів із requirements.txt, запуску скриптів і синхронізації залежностей, а також інсталяції та використання CLI-інструментів Python

20 916

У новому релізі CPython 3.15 суттєво прокачали продуктивність декомпресії • Zstandard (zstd) тепер розпаковується на 25–30% швидше • zlib показує +10–15% швидкості на файлах понад 1 MiB Усе це стало можливим завдяки оптимізованій роботі з вихідними буферами під час розпакування Детальніше тут Python

20 916

Створення програми для розпізнавання облич У відео показано, як зробити face recognition-додаток на Python з бібліотекою face_recognition і OpenCV Python

20 916

Repost from нейрокомедія: ІТ, ШІ та 🤖

хто це написав ❔ @co_media

20 916

Oxylabs — відома компанія з 10-річним досвідом у сфері веб-скрейпінгу — представила власний Python-пакет, який значно спрощує парсинг даних. З його допомогою можна діставати інформацію з e-commerce сайтів, пошукових систем, сервісів нерухомості та багатьох інших джерел Приклад парсингу результатів Bing:

from oxylabs import RealtimeClient

# Вказуємо дані для авторизації в Oxylabs API
username = "username"
password = "password"

# Створюємо Realtime-клієнт з нашими кредами
client = RealtimeClient(username, password)

# Використовуємо bing_search, щоб отримати результати Bing на запит "nike"
result = client.bing.scrape_search("nike")

# Виводимо сирі дані (як є)
print(result.raw)

Інструмент уміє працювати майже з будь-якими сайтами, але для найпопулярніших платформ вони створили окремі оптимізовані API: • Amazon • Google • Google Shopping • Bing • Kroger • Wayfair • YouTube Transcript

Пакет доступний на GitHub — зручно, якщо потрібен лише сам інструмент для Python Python

20 916

Код виживання в проді Python

20 916

Що таке літерали? Літерали — це заздалегідь визначені значення, які безпосередньо записані в коді: числа (10, 3.14), рядки ("hello"), логічні значення (True, False), None та інші Python

20 916

Python 3.17 може отримати обов’язкову залежність від Rust У core-team Python опублікували попередню пропозицію (Pre-PEP), де описали план поступового впровадження Rust у кодову базу CPython Спершу Rust планують застосувати для необов’язкових модулів стандартної бібліотеки в каталозі Modules/ А далі можливе головне: якщо експеримент пройде вдало, то в релізі Python 3.17 Rust може стати обов’язковою залежністю для збірки інтерпретатора Python

20 916

Goldman Sachs розробили GS Quant — потужний Python-набір для квантового аналізу, побудований на основі їхньої флагманської системи управління ризиками Це інструмент, створений для прискорення розробки трейдингових стратегій, фінансових моделей та рішень у сфері ризик-менеджменту — з досвідом понад 25 років роботи на світових ринка Для доступу до API потрібні client id і secret, які надаються лише інституційним клієнтам Goldman Sachs Python

20 916

Схоже на пастку Python

20 916

Ловіть невелику добірку простих патернів друку: ліворуч — те, що має вийти на екрані, праворуч — мінімальний код на вкладених циклах for, який це генерує Python

20 916

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

second-brain На комп’ютері накопичилася купа документів, картинок і PDF, і коли треба щось знайти — важко згадати, в якій папці лежить. Знайомо? Спробуй Second Brain — опенсорсний інструмент, який перетворює локальні файли у пошукову RAG-базу знань. Можна шукати природною мовою або за ключовими словами. Підтримується мультимодальний пошук за текстом і зображеннями, плюс розумні відповіді через локальну AI-модель. Основні функції: 🔸Комбо семантичного та ключового пошуку для точних результатів 🔸Мультимодальні ембеддинги для тексту та зображень 🔸Підтримка форматів: txt, pdf, docx, png, gif та інших 🔸Опціональний AI-режим — можна використовувати локальні моделі або OpenAI-хмару 🔸Retrieval-Augmented Generation (RAG) для осмислених відповідей на основі бази знань 🔸Повністю локальний запуск, жодних витоків даних, є синхронізація з Google Drive Також можна підключити LM Studio і локально розгорнуту велику модель — інструмент тягне понад 100k файлів, все обробляється на місці. 📁 Language: #Python 99.7% ⭐️ Зірки: 145 ➡️ Посилання на GitHub Python'er

20 916

Що виведе код?

Anonymous voting

20 916

Python