Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Python 🇺🇦
Закрытый канал
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python 🇺🇦
Канал Python 🇺🇦 языкового сегмента Украинский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 20 916 подписчиков, занимая 6 475 место в категории Технологии и приложения и 2 946 место в регионе Украина.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 20 916 подписчиков.
Согласно последним данным от 05 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -161, а за последние 24 часа — -7, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.57%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.59% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 002 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 170 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 9.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“▪️Вивчаємо Python разом.
▪️Високооплачувана професія
▪️Допомагаємо з пошуком роботи
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 06 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
20 916
Подписчики
-724 часа
-457 дней
-16130 день
Архив постов
20 916
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
gamewiki
Під час гри у складні проєкти часто доводиться шукати гайди в інтернеті. Постійні перемикання між браузером і грою вбивають увесь кайф.
На GitHub є опенсорсний AI асистент GameWiki. Він вміє прямо в грі показувати вікі та відповіді ШІ, тож потрібна інформація з’являється одразу під рукою.
Натискаєш хоткей — з’являється оверлей поверх гри. Не потрібно згортати вікно і порушувати процес. Можна просто запитати у ШІ і отримати відповідь на льоту.
📁 Language: #Python 82.0%
⭐️ Зірки: 126
➡️ Посилання на GitHub
Python'er
20 916
У новому релізі CPython 3.15 суттєво прокачали продуктивність декомпресії
•
Zstandard (zstd) тепер розпаковується на 25–30% швидше
• zlib показує +10–15% швидкості на файлах понад 1 MiB
Усе це стало можливим завдяки оптимізованій роботі з вихідними буферами під час розпакування
Детальніше тут
Python20 916
Oxylabs — відома компанія з 10-річним досвідом у сфері веб-скрейпінгу — представила власний Python-пакет, який значно спрощує парсинг даних. З його допомогою можна діставати інформацію з e-commerce сайтів, пошукових систем, сервісів нерухомості та багатьох інших джерел
Приклад парсингу результатів Bing:
from oxylabs import RealtimeClient
# Вказуємо дані для авторизації в Oxylabs API
username = "username"
password = "password"
# Створюємо Realtime-клієнт з нашими кредами
client = RealtimeClient(username, password)
# Використовуємо bing_search, щоб отримати результати Bing на запит "nike"
result = client.bing.scrape_search("nike")
# Виводимо сирі дані (як є)
print(result.raw)Інструмент уміє працювати майже з будь-якими сайтами, але для найпопулярніших платформ вони створили окремі оптимізовані API: • Amazon • Google • Google Shopping • Bing • Kroger • Wayfair • YouTube TranscriptПакет доступний на GitHub — зручно, якщо потрібен лише сам інструмент для Python Python
20 916
Python 3.17 може отримати обов’язкову залежність від Rust
У core-team Python опублікували попередню пропозицію (Pre-PEP), де описали план поступового впровадження Rust у кодову базу CPython
Спершу Rust планують застосувати для необов’язкових модулів стандартної бібліотеки в каталозі
Modules/
А далі можливе головне: якщо експеримент пройде вдало, то в релізі Python 3.17 Rust може стати обов’язковою залежністю для збірки інтерпретатора
Python20 916
Goldman Sachs розробили GS Quant — потужний Python-набір для квантового аналізу, побудований на основі їхньої флагманської системи управління ризиками
Це інструмент, створений для прискорення розробки трейдингових стратегій, фінансових моделей та рішень у сфері ризик-менеджменту — з досвідом понад 25 років роботи на світових ринка
Для доступу до API потрібні client id і secret, які надаються лише інституційним клієнтам Goldman Sachs
Python
20 916
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
second-brain
На комп’ютері накопичилася купа документів, картинок і PDF, і коли треба щось знайти — важко згадати, в якій папці лежить. Знайомо?
Спробуй Second Brain — опенсорсний інструмент, який перетворює локальні файли у пошукову RAG-базу знань.
Можна шукати природною мовою або за ключовими словами. Підтримується мультимодальний пошук за текстом і зображеннями, плюс розумні відповіді через локальну AI-модель.
Основні функції:
🔸Комбо семантичного та ключового пошуку для точних результатів
🔸Мультимодальні ембеддинги для тексту та зображень
🔸Підтримка форматів: txt, pdf, docx, png, gif та інших
🔸Опціональний AI-режим — можна використовувати локальні моделі або OpenAI-хмару
🔸Retrieval-Augmented Generation (RAG) для осмислених відповідей на основі бази знань
🔸Повністю локальний запуск, жодних витоків даних, є синхронізація з Google Drive
Також можна підключити LM Studio і локально розгорнуту велику модель — інструмент тягне понад 100k файлів, все обробляється на місці.
📁 Language: #Python 99.7%
⭐️ Зірки: 145
➡️ Посилання на GitHub
Python'er
