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 20 330 suscriptores, ocupando la posición 6 346 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 2 989 en la región Ucrania.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 330 suscriptores.
Según los últimos datos del 28 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -191, 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 10.07%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.43% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 048 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 103 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 29 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.
20 330
Suscriptores
-524 horas
-477 días
-19130 días
Archivo de publicaciones
20 326
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
20 326
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
20 326
Шпаргалка з Python: базова інформація (відступи, імпорт модулів, коментарі, print), умовні конструкції (if, elif, else), робота зі списками (list), кортежами (tuple) та словниками (dict), цикли (for, while), числа й рядки (операції з числами, методи рядків), функції (def, параметри, return), а також створення класів і об’єктів
Python
20 326
Автоматизація на основі подій
StackStorm (ST2) — відкрита платформа для запуску дій і робочих процесів у відповідь на події, з REST API, CLI та веб-інтерфейсом для локальної та віддаленої роботи
Документація
Python
20 326
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Viber + coder = multitasking chaos.
Python'er
20 326
Безкоштовний інтенсив по дата-аналітиці, щоб зрозуміти чи підходить вам ця професія.
➡️ i.goit.global ⬅️
20 326
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
20 326
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
20 326
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
20 326
🟡 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 ⬅️
20 326
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
20 326
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
