Python 🇺🇦
Закрытый канал
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python 🇺🇦
Канал Python 🇺🇦 языкового сегмента Украинский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 20 337 подписчиков, занимая 6 341 место в категории Технологии и приложения и 2 984 место в регионе Украина.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 20 337 подписчиков.
Согласно последним данным от 26 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -193, а за последние 24 часа — -7, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 10.47%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.46% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 130 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 110 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 15.
- 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 27 августа, 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.
20 337
Подписчики
-724 часа
-517 дней
-19330 день
Архив постов
20 335
Новий блог-пост: чому асинхронний Python насправді детермінований
Розбирається робота
event loop у Python і показується, що, незважаючи на чергування async-завдань, вони завжди запускаються в передбачуваному порядку, що спрощує побудову конкурентних async-воркфлоу
Python
20 335
Трекер токенів для LLM CLI-інструментів
Sherlock — це жива панель моніторингу, яка дозволяє відстежувати використання токенів у CLI-інструментах для роботи з LLM. У реальному часі видно, скільки токенів витрачається, а всі запити можна зберігати для подальшого аналізу
Основне: • моніторинг токенів у реальному часі • візуалізація контекстного вікна з індикатором • автоматичне збереження запитів у Markdown і JSON • без зайвих налаштувань — встановив і працюєшPython
20 335
Є репозиторій, де реалізовано DensePose через Wi-Fi-сигнали — тобто спроба отримувати детальне представлення тіла людини не з камери, а на основі радіоданих
Такий підхід дозволяє аналізувати рух у приміщенні без відеоспостереження, з акцентом на приватність. Якщо цікавлять нестандартні рішення в комп’ютерному баченні та безкамерних сенсорах — варто зазирнути
Python
20 335
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Бібліотека алгоритмів з робототехніки, яку має знати кожен інженер📚
PythonRobotics — це відкритий вихідний код та навчальний посібник з алгоритмів робототехніки, створений Ацуші Сакаї.
На GitHub у проекту 27,2 тисячі зірок і 7 тисяч форків, тому додати його до закладок просто необхідно.
Там охоплено все: від локалізації (EKF, particle filters, histogram filters) до SLAM (FastSLAM, ICP matching), планування шляху (A*, RRT*, Dijkstra, D*, potential fields, state lattice), відстеження траєкторії (Stanley, LQR, MPC), навігації маніпуляторів, авіаційної навігації та навіть планування для двоногих роботів.
Що в ньому особливого? Він зроблений так, щоб його було легко читати та розуміти: мінімум залежностей і практичні, широко використовувані алгоритми.
Кожен алгоритм супроводжується візуальними анімаціями, математичними поясненнями та робочим кодом.
Документація по суті є повноцінним навчальним посібником з алгоритмів робототехніки, доступним безкоштовно онлайн.
Вімоги прості: Python 3.13+, NumPy, SciPy, Matplotlib та cvxpy.
І все.
Це навчальний ресурс з 2201 комітом, вкладом від 138 розробників та активною підтримкою. Самі анімації (вони знаходяться в окремому репозиторії) вже варті того, щоб їх вивчати.
Якщо ви вивчаєте робототехніку, збираєте автономні системи або викладаєте алгоритми, це саме той ресурс. Ліцензія MIT, тому його можна вільно використовувати як у дослідженнях, так і в комерційних проектах.
Посилання:
https://github.com/AtsushiSakai/PythonRoboticsP.S. Ось як виглядає хороший open-source: освітній, практичний, відмінно задокументований та орієнтований на спільноту. Додай його до закладок. 🔖 Python'er
20 335
Шпаргалка з Networking у Python: робота з сокетами (socket, asyncio, selectors, trio), HTTP-клієнти (requests, httpx, aiohttp, urllib), веб-сервери (Flask, Django, FastAPI, Tornado, Sanic); DNS-інструменти (dnspython, aiodns), передача файлів (paramiko, scp, pysmb), черги повідомлень (paho-mqtt, kafka, rabbitmq/aiopika), RPC (gRPC, thrift, xmlrpc); мережеві пакети й аналіз (Scapy, pyshark, dpkt), автоматизація мереж (netmiko, napalm, nornir), Linux networking (pyroute2, psutil, iptables); безпека (ssl, cryptography, pyopenssl), проксі (mitmproxy, socks), серіалізація (json, pickle, protobuf, msgpack), сучасні протоколи (QUIC/HTTP3), бездротові мережі (pywifi, bleak), SDN (mininet, openflow)
Python
20 335
+1
Хлопець реалізував GPT-OSS-20B з нуля на PyTorch — усе від А до Я написано власноруч
В моделі: • RoPE + NTK-by-parts для довгих контекстів • RMSNorm і SwiGLU з клэмпінгом • Mixture-of-Experts (MoE) • Self-Attention з Grouped Query Attention (GQA) • Learnable sinks і Banded attention • KV-кешування для швидкого інференсуІ все це запускається на одній A100 SXM (80GB). До репозиторію додається повна документація з теорією, налаштуванням і прикладами використання Python
20 335
Як стати справжнім лідером і ефективно управляти своєю командою?
Дізнайтесь, як бути й керівником, і лідером, і другом для команди, формувати злагоджений та продуктивний колектив, — на курсі «Управління IT-командами» від Laba.
За результатом 13 занять ви:
- навчитеся враховувати ризики кожного руху та аналізувати ефективність учасників команди
- дізнайтесь, як давати конструктивний фідбек
- прокачаєте комунікаційні скіли за моделями SARA, BOFF і COIN
- навчитеся ставити досяжні KPI та керувати мотивацією співробітників
- вмітимете організовувати ефективні 1-to-1 зустрічі та командні заходи
- розберете стратегії управління в період турбулентності
Своїм досвідом з вами поділиться Дмитро Іржицький, Chief Operating and Technology Officer у Cloudfresh та former Delivery Director у SoftServe, який має понад 20 років практичного досвіду в ІТ.
🗓 Перше заняття — 9 квітня
Детальніше про курс 👈
20 335
Шпаргалка з Data Wrangling у pandas: створення DataFrame (pd.DataFrame), tidy data — кожна змінна в колонці, кожне спостереження в рядку; зміна структури даних: pd.melt() (колонки → рядки), pivot() (рядки → колонки), concat() (об’єднання); робота з рядками: фільтрація (df[умова]), head(), tail(), sample(), iloc/loc; робота з колонками: вибір (df[['col']]), фільтр за regex, перейменування (rename()), видалення (drop()); сортування (sort_values(), sort_index()), скидання індексу (reset_index()), видалення дублікатів (drop_duplicates()), chaining методів для читабельності коду
Python
20 335
Справжній самоеволюційний AI-агент для продакшену
Автор реалізував повноцінну агентну систему всього на 3500 рядках чистого Python без фреймворків у 8 файлах: цикл використання інструментів, трирівнева пам’ять (сесії → стисла довготривала через LLM → векторний пошук у LanceDB), MCP-плагіни, планувальник задач та механізм самовідновлення
Підтримується WeChat, обробка відео через ffmpeg, мультимовний пошук, Docker-мультиаренда і цілодобова робота 24/7
Python
