Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Python 🇺🇦
Закритий канал
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python 🇺🇦
Канал Python 🇺🇦 у мовному сегменті Українська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 20 932 підписників, посідаючи 6 472 місце в категорії Технології та додатки та 2 943 місце у регіоні Україна.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 20 932 підписників.
За останніми даними від 04 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -161, а за останні 24 години на -5, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.61%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.52% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 011 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 155 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 9.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“▪️Вивчаємо Python разом.
▪️Високооплачувана професія
▪️Допомагаємо з пошуком роботи
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 05 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
20 932
Підписники
-524 години
-487 днів
-16130 день
Архів дописів
20 929
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Цей Python-фреймворк може скрапіти БУДЬ-ЯКИЙ сайт і витягувати структуровані дані за лічені хвилини.
Його називають Scrapy. Він скраплює сайти і витягує структуровані дані повністю з вашого комп'ютера.
Ніяких рахунків за SaaS-скрейпінг. Ніяких обмежень хмарних API. Ніякі дані не виходять за межі вашої інфраструктури.
Він працює на найбільш "бойовому" движку скраплінгу в Python: 59 000 зірок і більше 15 років використання у виробництві.
→ Описав спайдер один раз
→ Отримав чисті структуровані дані
→ Масштабуєте до мільйонів сторінок
→ Експорт у JSON, CSV, XML за один момент
Все локально. Нуль залежності від хмари.
Але це не просто скрипт для парсингу.
Це повноцінний фреймворк для вилучення даних:
→ Асинхронна архітектура для паралельного скраплінгу у великих масштабах
→ Вбудовані міддлвери для проксі, ретраїв і обмеження швидкості
→ Селектори CSS і XPath без зайвого бойлерплейта
→ Підключаються пайплайни для очищення, дедуплікації та збереження
→ 54 800+ проектів у виробництві вже залежать від нього
100% відкритий вихідний код. Ліцензія BSD-3.
Він працює на macOS, Windows і Linux вже зараз.
Хочете зробити добре, зробіть самі, замість хмарних сервісів запустіть все у себе.
🪖🪖
100% відкритий вихідний код
Python'er
20 929
Шпаргалка по стеку Python Full Stack розробника: Basic Web — основи фронтенду (HTML, CSS, JavaScript), UI Libraries & Frameworks — бібліотеки та фреймворки для інтерфейсу (React, Angular, Vue.js), Backend — серверна частина на Python (Django, Flask) або Node.js, Database — робота з базами даних (SQL, MySQL, MongoDB), Tools & Cloud — інструменти розробки (Git, VS Code) та хмарні сервіси (AWS, Azure)
Python
20 929
Порада по Python: економ свій час із
@dataclass
Декоратор @dataclass автоматично створює стандартні методи на кшталт __init__, __repr__ та __eq__ на основі оголошених атрибутів класу
Приклад:
# с dataclass
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Point:
x: int
y: int@dataclass:
class Point:
def __init__(self, x: int, y: int):
self.x = x
self.y = y
def __repr__(self):
return f"Point(x={self.x}, y={self.y})"
def __eq__(self, other):
return (self.x, self.y) == (other.x, other.y)@dataclass робить це за тебе, коли клас використовується лише для зберігання даних
Python
20 929
Шпаргалка по основах Python: Loops — цикли while і for для повторення дій, Loop Control — керування циклами через break і continue, Input/Output — введення через input() і вивід через print(), Lists / Dictionaries / Sets — основні структури даних і операції з ними, Functions — створення функцій (def, параметри, return), Range & Iteration — робота з range() та перебором елементів, Strings — методи рядків (split, join, replace), Files — читання та запис файлів (open, read, write), Formatting — форматування рядків через format()
Python
20 929
Ловіть інфраструктуру для AI-агентів
OpenHarness — це open-source рішення, яке надає легку основу для розробки агентів: інструменти, пам’ять і механізми взаємодії між ними
Що пропонує: • проста та гнучка архітектура • підтримка 40+ інструментів і плагінів • система керування та прав доступу • контекст і пам’ять для кращої роботи агентів • координація між кількома агентамиPython
20 929
Працюєш з науковими статтями або дослідницькими звітами й втомився постійно перемикатися між редактором, Python-скриптами та AI-сервісами?
Ось класна open-source знахідка — ClaudePrism — локальний десктоп-клієнт для академічного та наукового письма. Він поєднує офлайн-компільований LaTeX, середовище виконання Python і AI-асистента, зберігаючи всі файли локально
У комплекті понад 100 професійних skill-паків для різних напрямків — від біоінформатики та хемоїнформатики до машинного навчання. А ще є Q&A по скриншотах: виділяєш формулу чи графік з PDF і одразу питаєш AI, отримуючи відповіді на місці
Python
20 929
Self-hosted менеджер закладок
Linkding — це open-source інструмент для збереження, організації та обміну закладками, який можна розгорнути на власному сервері
Що вміє: • зручно керувати закладками • організовувати їх у структуру • ділитися з іншими користувачами • розгортатися через Docker або Docker ComposePython
20 929
Шпаргалка по Python для Data Science: Variables & Data Types — створення змінних і базові типи (int, float, str, bool), Strings — робота з рядками (індексація, методи, операції), Lists — списки та операції з ними (доступ, зрізи, методи), NumPy Arrays — масиви з NumPy для числових обчислень, Libraries — підключення бібліотек (наприклад, pandas, matplotlib), Python IDEs — середовища розробки (Anaconda, Jupyter), Asking for Help — використання help() для отримання документації
Python
20 929
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Використовуйте itertools замість циклів
Хоча цикли — це круто, у них є обмеження, особливо в сучасних стилях програмування та для певних типів завдань. Розуміння цих обмежень допомагає вибрати правильний інструмент для завдання. Кожна ітерація циклу в Python створює додаткові витрати інтерпретатора, наприклад, перевірку типів і управління пам'яттю. На великих наборах даних це може помітно накопичуватися.
Щоб обійти це обмеження, в Python є зручна вбудована бібліотека itertools. Наприклад, припустімо, що вам потрібно згенерувати всі унікальні пари з заданого списку. Порядок не має значення, і жоден елемент не повинен утворювати пару сам із собою.
Щоб не роздувати код і знизити ризик помилок, можна використати бібліотеку itertools. Функція itertools.combinations() безпосередньо генерує всі унікальні комбінації елементів з iterable без повторень і без урахування порядку.
Ось як можна переписати код, використовуючи combinations з itertools:
from itertools import combinations
def get_unique_pairs_itertools(items):
return list(combinations(items, 2))
my_list = ['A', 'B', 'C', 'D']
print(get_unique_pairs_itertools(my_list))
Output:
[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D')]
Python'er
