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 20 337 suscriptores, ocupando la posición 6 341 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 2 984 en la región Ucrania.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 337 suscriptores.
Según los últimos datos del 26 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -193, 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 10.47%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.46% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 130 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 110 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 15.
- 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 27 agosto, 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.
20 337
Suscriptores
-724 horas
-517 días
-19330 días
Archivo de publicaciones
20 335
Новий блог-пост: чому асинхронний Python насправді детермінований
Розбирається робота
event loop у Python і показується, що, незважаючи на чергування async-завдань, вони завжди запускаються в передбачуваному порядку, що спрощує побудову конкурентних async-воркфлоу
Python
20 335
Трекер токенів для LLM CLI-інструментів
Sherlock — це жива панель моніторингу, яка дозволяє відстежувати використання токенів у CLI-інструментах для роботи з LLM. У реальному часі видно, скільки токенів витрачається, а всі запити можна зберігати для подальшого аналізу
Основне: • моніторинг токенів у реальному часі • візуалізація контекстного вікна з індикатором • автоматичне збереження запитів у Markdown і JSON • без зайвих налаштувань — встановив і працюєшPython
20 335
Є репозиторій, де реалізовано DensePose через Wi-Fi-сигнали — тобто спроба отримувати детальне представлення тіла людини не з камери, а на основі радіоданих
Такий підхід дозволяє аналізувати рух у приміщенні без відеоспостереження, з акцентом на приватність. Якщо цікавлять нестандартні рішення в комп’ютерному баченні та безкамерних сенсорах — варто зазирнути
Python
20 335
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Бібліотека алгоритмів з робототехніки, яку має знати кожен інженер📚
PythonRobotics — це відкритий вихідний код та навчальний посібник з алгоритмів робототехніки, створений Ацуші Сакаї.
На GitHub у проекту 27,2 тисячі зірок і 7 тисяч форків, тому додати його до закладок просто необхідно.
Там охоплено все: від локалізації (EKF, particle filters, histogram filters) до SLAM (FastSLAM, ICP matching), планування шляху (A*, RRT*, Dijkstra, D*, potential fields, state lattice), відстеження траєкторії (Stanley, LQR, MPC), навігації маніпуляторів, авіаційної навігації та навіть планування для двоногих роботів.
Що в ньому особливого? Він зроблений так, щоб його було легко читати та розуміти: мінімум залежностей і практичні, широко використовувані алгоритми.
Кожен алгоритм супроводжується візуальними анімаціями, математичними поясненнями та робочим кодом.
Документація по суті є повноцінним навчальним посібником з алгоритмів робототехніки, доступним безкоштовно онлайн.
Вімоги прості: Python 3.13+, NumPy, SciPy, Matplotlib та cvxpy.
І все.
Це навчальний ресурс з 2201 комітом, вкладом від 138 розробників та активною підтримкою. Самі анімації (вони знаходяться в окремому репозиторії) вже варті того, щоб їх вивчати.
Якщо ви вивчаєте робототехніку, збираєте автономні системи або викладаєте алгоритми, це саме той ресурс. Ліцензія MIT, тому його можна вільно використовувати як у дослідженнях, так і в комерційних проектах.
Посилання:
https://github.com/AtsushiSakai/PythonRoboticsP.S. Ось як виглядає хороший open-source: освітній, практичний, відмінно задокументований та орієнтований на спільноту. Додай його до закладок. 🔖 Python'er
20 335
Шпаргалка з Networking у Python: робота з сокетами (socket, asyncio, selectors, trio), HTTP-клієнти (requests, httpx, aiohttp, urllib), веб-сервери (Flask, Django, FastAPI, Tornado, Sanic); DNS-інструменти (dnspython, aiodns), передача файлів (paramiko, scp, pysmb), черги повідомлень (paho-mqtt, kafka, rabbitmq/aiopika), RPC (gRPC, thrift, xmlrpc); мережеві пакети й аналіз (Scapy, pyshark, dpkt), автоматизація мереж (netmiko, napalm, nornir), Linux networking (pyroute2, psutil, iptables); безпека (ssl, cryptography, pyopenssl), проксі (mitmproxy, socks), серіалізація (json, pickle, protobuf, msgpack), сучасні протоколи (QUIC/HTTP3), бездротові мережі (pywifi, bleak), SDN (mininet, openflow)
Python
20 335
+1
Хлопець реалізував GPT-OSS-20B з нуля на PyTorch — усе від А до Я написано власноруч
В моделі: • RoPE + NTK-by-parts для довгих контекстів • RMSNorm і SwiGLU з клэмпінгом • Mixture-of-Experts (MoE) • Self-Attention з Grouped Query Attention (GQA) • Learnable sinks і Banded attention • KV-кешування для швидкого інференсуІ все це запускається на одній A100 SXM (80GB). До репозиторію додається повна документація з теорією, налаштуванням і прикладами використання Python
20 335
Як стати справжнім лідером і ефективно управляти своєю командою?
Дізнайтесь, як бути й керівником, і лідером, і другом для команди, формувати злагоджений та продуктивний колектив, — на курсі «Управління IT-командами» від Laba.
За результатом 13 занять ви:
- навчитеся враховувати ризики кожного руху та аналізувати ефективність учасників команди
- дізнайтесь, як давати конструктивний фідбек
- прокачаєте комунікаційні скіли за моделями SARA, BOFF і COIN
- навчитеся ставити досяжні KPI та керувати мотивацією співробітників
- вмітимете організовувати ефективні 1-to-1 зустрічі та командні заходи
- розберете стратегії управління в період турбулентності
Своїм досвідом з вами поділиться Дмитро Іржицький, Chief Operating and Technology Officer у Cloudfresh та former Delivery Director у SoftServe, який має понад 20 років практичного досвіду в ІТ.
🗓 Перше заняття — 9 квітня
Детальніше про курс 👈
20 335
Шпаргалка з Data Wrangling у pandas: створення DataFrame (pd.DataFrame), tidy data — кожна змінна в колонці, кожне спостереження в рядку; зміна структури даних: pd.melt() (колонки → рядки), pivot() (рядки → колонки), concat() (об’єднання); робота з рядками: фільтрація (df[умова]), head(), tail(), sample(), iloc/loc; робота з колонками: вибір (df[['col']]), фільтр за regex, перейменування (rename()), видалення (drop()); сортування (sort_values(), sort_index()), скидання індексу (reset_index()), видалення дублікатів (drop_duplicates()), chaining методів для читабельності коду
Python
20 335
Справжній самоеволюційний AI-агент для продакшену
Автор реалізував повноцінну агентну систему всього на 3500 рядках чистого Python без фреймворків у 8 файлах: цикл використання інструментів, трирівнева пам’ять (сесії → стисла довготривала через LLM → векторний пошук у LanceDB), MCP-плагіни, планувальник задач та механізм самовідновлення
Підтримується WeChat, обробка відео через ffmpeg, мультимовний пошук, Docker-мультиаренда і цілодобова робота 24/7
Python
