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 20 335 подписчиков, занимая 6 352 место в категории Технологии и приложения и 2 992 место в регионе Украина.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 20 335 подписчиков.
Согласно последним данным от 27 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -195, а за последние 24 часа — -8, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 10.51%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.42% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 137 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 102 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 14.
- 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 28 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.
20 335
Подписчики
-824 часа
-487 дней
-19530 день
Архив постов
20 335
Шпаргалка з регулярних виразів у Python: спеціальні символи (^, $, ., *, +, ?, |), класи символів (\w, \d, \s, \b), набори символів ([], [a-z], [^...]), групи та прапори ((), (?P<name>), i, m, s, x), перевірки наперед і назад (lookahead, lookbehind), а також основні функції модуля re — re.findall(), re.search(), re.split(), re.sub() для пошуку, розділення та заміни тексту
Python
20 335
OpenDevin — це open-source проєкт, мета якого — створити автономного AI-агента для розробки програмного забезпечення на базі великих мовних моделей
Ідея проста й потужна: ти даєш агенту задачу, а він сам:
• планує кроки • пише код • запускає команди й тести • аналізує помилки • ітеративно покращує результатPython
20 335
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Коли Джун нарешті переписав проект своєю мовою
Python'er
20 335
Шпаргалка з безкоштовних інструментів Python: бібліотеки для аналізу та обробки даних (Pandas, NumPy, SciPy, HDF5, PyTables), середовища та інструменти для роботи з кодом (Jupyter, IPython), робота з базами даних (SQLAlchemy, PyMySQL, PyMongo, Redis), машинне навчання та нейронні мережі (Scikit-learn, Keras, Theano, Lasagne, PyBrain), візуалізація даних (Matplotlib, Seaborn, Bokeh), інженерія даних і пайплайни (Dask, Airflow, Luigi), пошук і обробка даних (Elasticsearch, SymPy, Pattern)
Python
20 335
Новий підхід до пам’яті AI-агентів
OpenViking — відкритий проєкт від ByteDance, який пропонує інший підхід до роботи з пам’яттю AI-агентів. Замість розділених систем для пам’яті, ресурсів і навичок усе організовано як файлову структуру через протокол
viking://, де агент може навігувати по контексту майже як розробник у терміналі
Головна ідея — багаторівневе завантаження контексту: короткий опис для швидкого пошуку, огляд для прийняття рішень і повні деталі, які підтягуються лише за потреби. Це зменшує витрати токенів, пришвидшує роботу агентів і робить пошук контексту більш зрозумілим та точнимКрім того, система може самооновлювати пам’ять після кожної сесії, витягуючи нові знання — тож агент поступово стає розумнішим із кожним використанням Python
20 335
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Розробник поділився приємною новиною: створили утиліту на Python з відкритим кодом для офлайн-транскрибування аудіо.
Назвали її Buzz. Вона підтримує аудіо, відео, посилання на YouTube і навіть мікрофон. На виході можна отримати текст у форматах txt, srt або vtt. Все працює локально, без відправки на сервери.
Вихідні коди знаходяться тут 🤪
Python'er
20 335
20 335
SaltStack — платформа з відкритим кодом для автоматизації та управління конфігурацією IT‑інфраструктури
Використовується для автоматизації управління серверами та застосунками, розгортання програм, контролю конфігурацій і моніторингу системPython
20 335
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
20 335
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
