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 20 335 suscriptores, ocupando la posición 6 352 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 2 992 en la región Ucrania.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 335 suscriptores.
Según los últimos datos del 27 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -195, y en las últimas 24 horas de -8, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 10.51%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.42% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 137 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 102 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 14.
- 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 28 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.
20 335
Suscriptores
-824 horas
-487 días
-19530 días
Archivo de publicaciones
20 335
Шпаргалка з регулярних виразів у Python: спеціальні символи (^, $, ., *, +, ?, |), класи символів (\w, \d, \s, \b), набори символів ([], [a-z], [^...]), групи та прапори ((), (?P<name>), i, m, s, x), перевірки наперед і назад (lookahead, lookbehind), а також основні функції модуля re — re.findall(), re.search(), re.split(), re.sub() для пошуку, розділення та заміни тексту
Python
20 335
OpenDevin — це open-source проєкт, мета якого — створити автономного AI-агента для розробки програмного забезпечення на базі великих мовних моделей
Ідея проста й потужна: ти даєш агенту задачу, а він сам:
• планує кроки • пише код • запускає команди й тести • аналізує помилки • ітеративно покращує результатPython
20 335
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Коли Джун нарешті переписав проект своєю мовою
Python'er
20 335
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
20 335
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
20 335
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
20 335
20 335
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
20 335
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
20 335
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
