¡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
20 923
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Viber + coder = multitasking chaos.
Python'er
20 923
Безкоштовний інтенсив по дата-аналітиці, щоб зрозуміти чи підходить вам ця професія.
➡️ i.goit.global ⬅️
20 923
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
20 923
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
20 923
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
20 923
🟡 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 ⬅️
20 923
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
20 923
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
20 923
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
20 923
▶️ Не про синтаксис і не про бібліотеки. Python Advanced від CS Osvita — для тих, хто хоче перестати вгадувати, що робить Python під капотом.
Курс підійде розробникам, які:
:: працюють з Python у продакшені й хочуть розуміти поведінку системи під навантаженням
:: оптимізують код і відчувають, що інтуїції вже недостатньо
:: працюють з async, потоками або складними сервісами та впираються в рантайм
:: хочуть understand Python beneath Python
▶️ У програмі: архітектура CPython, GC і алокації, GIL та моделі concurrency і паралелізму.
▶️ Викладає: Світлана Сумець, Senior Python Software Engineer @N-iX, експертка з високонавантажених систем, проєктує масштабовані low-latency рішення та складні інтеграції для глобальних корпорацій.
:: Старт: 23 березня.
>_ Перейдіть від Python як інструменту до Python як системи. Реєстрація: https://cutt.ly/CtQRdBr0
