¡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 20 909 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 20 909 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 07 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.
20 909
Suscriptores
-724 horas
-457 días
-16130 días
Archivo de publicaciones
20 911
Ловіть пораду з чистого коду
Декоратори дозволяють додавати повторно використовуваний функціонал до функцій і підтримувати принцип розділення відповідальності
Приклад:
def ask_for_passcode(func):
def inner():
print('Який пароль?')
passcode = input()
if passcode != '1234':
print('Невірний пароль.')
else:
print('Доступ дозволено.')
func()
return inner
@ask_for_passcode
def start():
print("Сервер запущено.")
@ask_for_passcode
def end():
print("Сервер зупинено.")
start() # декоратор запитає пароль
end() # декоратор запитає пароль20 911
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
PaddleOCR
Зовсім недавно Baidu виклала у відкритий доступ свою найпотужнішу мультимодальну модель для розуміння документів — PaddleOCR-VL.
При розмірі всього 0,9 млрд параметрів вона побила рекорд OmniBenchDoc, зайнявши перше місце у світі і показавши SOTA за всіма чотирма основними метриками, обійшовши такі моделі, як GPT-4o, Gemini-2.5 Pro, MinerU2.5 і dots.ocr.
Чому це важливо
В епоху ШІ цінність структурованих даних із документів очевидна, але якість розпізнавання у різних OCR-інструментів сильно різниться.
Багато документів містять складні таблиці, формули або багатоколонкові макети, і традиційні OCR-моделі часто видають сміття, яке потім доводиться вручну правити.
PaddleOCR-VL вирішує цю проблему кардинально.
Що вміє модель
Це найпотужніший похідний варіант Wenxin 4.5.
Вона набрала 92.6 балів у глобальному тесті OmniDocBench v1.5, зайнявши 1-е місце за сукупною продуктивністю.
Швидкість інференсу зросла на 14,2% порівняно з MinerU2.5 і на 253,01% порівняно з dots.ocr.
Але це не просто OCR, який витягує текст. Модель реально розуміє структуру документа.
Наукові статті, газети з кількома колонками, технічні звіти — все це вона розбирає коректно, відновлюючи правильний порядок контенту.
Що можна витягувати
Модель точно парсить таблиці, математичні формули, рукописні нотатки, дані з графіків і діаграм, конвертуючи все це у готові до використання структуровані дані.
Підтримується 109 мов, включно з китайською, англійською, французькою, японською, російською, арабською, іспанською та іншими.
Це сильно покращує можливості моделі при роботі з багатомовними документами.
Модель уже викладена в open source, підтримує кілька варіантів деплою і доступна для тестування прямо на HuggingFace.
📁 Language: #Python 77.0%
⭐️ Зірки: 57.5k
➡️ Посилання на GitHub
Python'er
20 911
PSF відмовилася від гранту $1,5 млн на посилення безпеки PyPI
Python Software Foundation відмовилася від гранту Національного наукового фонду США через умови, які забороняли будь-які ініціативи, що підтримують різноманіття, рівність і інклюзивність (DEI). Це обмеження поширювалося на всю діяльність PSF під час дії гранту, створюючи юридичні та етичні ризики
Фінансування планували спрямувати на проактивну перевірку пакетів PyPI до публікації, автоматичний аналіз коду на шкідливі патерни та розвиток інструментів безпеки для інших екосистем
В організації пояснили, що безпека важлива, але не ціною відмови від базових цінностей спільноти
Python
20 911
Think Python — книга для старту з нуля
Безкоштовний ресурс для вивчення Python: від змінних до ООП і рекурсії. Оформлено у форматі Jupyter-ноутбуків — читай, запускай код і вирішуй задачі прямо в браузері через Colab
Рішення та приклади — у GitHub-репо
Python
20 911
#Вакансія
🖥 Маєш навички IT? Хочеш отримати досвід у Web3 та виплати за завдання?
У "C4-Dev.Hub" ти отримуєш ментора, готове ТЗ від проекту та стартуєш одразу.
👥 «С4 team» – команда з 5-річним досвідом у Web3: інвестуємо в проекти та спільноту, беремо участь у грантах/баунті/хакатонах, супроводжуємо інтеграції.
Ринок перекошений: блокчейни збирають інвестиції та будують платформи, але їм критично потрібні прикладні програми та інтеграції. За це вони залюбки платять.
💻 Що ми робимо: зібрали "C4-Dev.Hub" — команду девів (від початківців до сеньйорів), які одразу підключаються до актуальних завдань проектів під менторством "C4" та заробляють на винагородах від цих проектів.
Хаб навчає практично, дає проекти, гайди та ревью, а не «курси заради курсів».
Проходь опитування та приєднуйся до команди 👉 @nadyahr_bot
