¡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
Порада по Python:
Поверхнева копія (copy.copy()) копіює сам об'єкт, але не його вкладені елементи.
Глибока копія (copy.deepcopy()) копіює і об'єкт, і всі вкладені структури.
Тому при поверхневій копії зміни у вкладених елементах відображаються на оригіналі, а при глибокій копії — ні.
Python'er
20 923
Шпаргалка з Python (алгоритми та задачі): приклади типових задач із масивами та рядками — пошук дубліката, перевірка анаграми й паліндрому, перетин списків, пошук max/min, реверс рядка (включно з рекурсією), генерація чисел Фібоначчі, QuickSort, перестановки рядка, видалення дублікатів, стек/черга на списках та інші базові алгоритмічні патерни
Python
20 923
Vicinity — легке векторне сховище з підтримкою різних бекендів для пошуку найближчих сусідів
Мінімальні залежності, висока продуктивність, простий інтерфейс, динамічне оновлення даних, серіалізація та бекенди на вибір: BASIC, HNSW, FAISS, ANNOY, PyNNDescent тощоPython
20 923
🤖 АІ-агенти стають незамінною частиною великої частини різноманітних процесів — автоматизація збору даних у CRM, оновлення таблиць та публікація контенту.
Втім, коли складність виходить за межі одного агента стає зрозуміло: AI потребує не ще одного промпта, а координації та архітектури і саме відсутність цього заважає масштабуванню процесів (більше — читайте в безкоштовному гайді від robot_dreams).
А проєктувати й впроваджувати цілі команди AI-агентів, організовувати їхню взаємодію, автоматизувати процеси та будувати повноцінні AI-рішення для бізнесу й технічних сценаріїв — навчіться на курсі «Multi-Agent Systems».
Після 14 занять ви:
⚙️ створюєте автономних AI-агентів, плануєте їхні дії та будуєте керовані воркфлоу
⚙️ інтегруєте RAG, пам’ять, інструменти й зовнішні сервіси в єдину систему
⚙️ контролюєте роботу агентів
Лектор: Влад Шанін — Lead AI Engineer у міжнародній техкомпанії, має понад 8 років досвіду в Machine Learning та AI Engineering.
Старт: 3 березня
Деталі, програма та реєстрація ⬅️
20 923
Шпаргалка з Python: змінні та типи даних (int, float, bool, string, list, dict, tuple), базову логіку (умови if/elif/else, цикли while і for), арифметичні операції, роботу зі списками (індексація, зрізи, append, remove, len, range), функції та їх оголошення, класи й об’єкти (ініціалізація, методи), коментарі, введення/виведення в консолі та різницю між == і is
Python
20 923
Ловіть модульний Python-фреймворк зі вбудованим фронтендом
FastAPI чудовий для створення API, але фронт там доводиться «прикручувати» окремо. myfy вирішує цю проблему: бере найкраще від FastAPI і додає модульність, DI та готовий інтерфейс прямо з коробки
Основне: • модульна архітектура з повним життєвим циклом модулів (start/stop) • type-based DI без прихованої магії • готовий фронтенд одразу: Jinja2 + DaisyUI + Tailwind + Vite + HMR • можна робити інтерфейси без React/Vue — ідеально для внутрішніх сервісів • чиста структура проєкту та мінімум бойлерплейтаШвидкий старт:
pip install myfy
myfy init
myfy frontend init
myfy run20 923
Реалістична емуляція миші
OxyMouse — бібліотека для Python, що відтворює рухи миші максимально природно, ніби це робить реальний користувач.
У прикладах показані алгоритми траєкторій курсораВстановлення:
pip install oxymouse
Python20 923
PDF і PNG з HTML у Python
PlutoPrint — легка бібліотека для генерації PDF та зображень напряму з HTML/XML. Працює на PlutoBook, підходить для звітів, чеків, квитків і візуалізацій
Встановлення через pip install plutoprint, а для створення файлів достатньо простої команди: plutoprint input.html output.pdf --size=A4Python
20 923
Microsoft представила Agent Framework — бібліотеку на Python для створення AI-агентів і multi-agent воркфлоу
Це прямий спадкоємець ідей Semantic Kernel та AutoGen — інструментів, які першими нормально оформили концепцію агентів і їх оркестрації. Тепер усе зібрано в одному фреймворку з новими можливостями
Що дає Agent Framework: • прості абстракції для single- та multi-agent патернів • керування станом і потоками • type safety • фільтри й телеметрію • широку підтримку моделей та ембеддингівPython
20 923
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Я тільки що відкрив для себе
schemdraw — бібліотеку Python, яка перетворює код на акуратні та наочні електричні схеми.
Більше ніякого перетягування проводів у незручних графічних інтерфейсах користувача.
Чистий код для резисторів, логічних елементів тощо.
Повна кастомізація всіх елементів.
pip install schemdraw і можна починати малювати.
Python'er