Python 🇺🇦

Закритий канал

▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

Сітка:ChatGPT | Штучний нейрон Україна2 943 Технології та додатки6 472...

📈 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

2 011

Перегляди допису

~ 1 15524 години

~ 1 39548 годин

9.61%

Коефіцієнт залучення

~ 2

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

20 929

Python

20 929

Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI

Ті самі віддалений розробник о першій годині дня, коли йому кажуть, що пора вже працювати Python'er

20 929

Шпаргалка по Python: Sys Variables — системні змінні (argv, path, version_info) для роботи з оточенням і аргументами командного рядка, Class Special Methods — магічні методи (__init__, __str__, __repr__, оператори порівняння) для налаштування поведінки класів, List Methods — робота зі списками (append, pop, sort, extend), String Methods — операції з рядками (lower, upper, join, split), File Methods — робота з файлами (read, write, seek, close), Indexes & Slices — індексація та зрізи для доступу до елементів Python

20 929

Створення завантажувальних USB з Windows у Linux WoeUSB дозволяє створювати завантажувальні USB-накопичувачі з ISO Windows прямо з Linux

Де корисний: • перевстановлення системи • створення USB з актуальною версією Windows • відновлення або виправлення інсталяцій • тестування Windows на фізичному або віртуальному обладнанні

Python

20 929

Python + Selenium — автоматизація браузера У відео демонструється керування браузером через Python: відкриття сторінок, кліки, заповнення форм Python

20 929

Рішення позитивне — ви в команді Python

20 929

Автоматизація пошуку роботи ApplyPilot — це інструмент, який бере на себе весь процес подачі на вакансії: від пошуку до відправки заявок

Як працює: • знаходить вакансії на різних платформах • оцінює їх за допомогою AI • адаптує резюме під конкретну позицію • відправляє заявки автоматично

Достатньо один раз налаштувати — і система працює за тебе

Ключові можливості:

• повна автоматизація подачі заявок • AI-оцінка релевантності вакансій • генерація кастомних резюме та супровідних листів • підтримка різних job-платформ • open-source та безкоштовний доступ до API

Python

20 929

Як ти зрозумів, що цей код згенерований ШІ? Python

20 929

Що виведе код?

Anonymous voting

20 929

Python

20 929

Ловіть інструмент, який упаковує Python-проєкти в єдиний виконуваний файл Pex створює саморозпаковуваний архів із усіма залежностями, має власний механізм запуску і підтримує кешування для швидшого повторного виконання 4.2k stars Python

20 929

JAX — бібліотека для швидких чисельних обчислень і машинного навчання у Python

Основні можливості: • автоматичне диференціювання — отримує похідні будь-яких функцій Python • JIT-компіляція — jax.jit() перетворює Python-код у машинний код для GPU/TPU • автоматична векторизація — функції для одного елемента перетворюються на функції для масивів з оптимізацією на рівні процесорних ядер • паралелізм на кількох пристроях — одночасне виконання функцій на різних GPU/TPU для прискорення обчислень

35.1k stars Python

20 929

Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI

Зате не лишаться без роботи 😂 Python'er

20 929

Шпаргалка по Scapy: Basic Commands — базові команди як ls() і lsc() для перегляду доступних протоколів і функцій, Constructing Packets — створення пакетів через IP/TCP/UDP та комбінування мережевих шарів, Specifying Addresses — задання IP, DNS, випадкових адрес і діапазонів значень, Sending Packets — відправка пакетів через send() і sendp() на різних рівнях мережі, Sending & Receiving — обмін пакетами з отриманням відповідей (sr, sr1), Sniffing — перехоплення трафіку через sniff(), Displaying Packets — перегляд структури пакетів і їх полів, Fuzzing — генерація випадкових значень для тестування Python

20 929

Швидша перевірка типів у Python-коді Pyrefly — type checker від Meta, написаний на Rust, який суттєво прискорює перевірку типів у великих кодових базах На відміну від MyPy та Pyright, які обробляють файли послідовно, Pyrefly працює паралельно, тому продуктивність майже не падає зі зростанням проєкту

Що вміє: • перевіряє лише змінені модулі для швидких інкрементальних запусків • автоматично виводить типи змінних і значень, що повертаються

У великих проєктах, як PyTorch, повна перевірка займає ~2.4 секунди — приблизно в 15× швидше за Pyright і в 20× швидше за MyPy Python

20 929

Що виведе код?

Anonymous voting

20 929

Python

20 929

Зробив би безпомилково з першої спроби й пішов відпочивати Python

20 929

Шпаргалка з roadmap вивчення Python: basics — основи мови (синтаксис, змінні, типи даних, умовні оператори, приведення типів, винятки, вбудовані функції, списки/кортежі/множини/словники), data structures & algorithms — структури даних і алгоритми (масиви, зв’язані списки, стеки/черги, хеш-таблиці, дерева, рекурсія, сортування), advanced topics — просунуті теми (RegEx, декоратори, лямбда-функції, ітератори, ООП: класи, наслідування, методи, модулі), package managers — керування пакетами (pip, conda, PyPI), paradigms — підходи до написання коду (list comprehensions, генератори), frameworks — фреймворки для розробки (Django, Flask, FastAPI, aiohttp, Tornado, Sanic — синхронні та асинхронні), testing — тестування коду (doctest, unittest, pytest, nose), keep learning — постійна практика та розвиток навичок Python

20 929

Економія токенів до 49× у Claude Code З’явився локальний граф знань для Claude Code — code-review-graph, який у рази зменшує витрати токенів у щоденній розробці Він будує постійну структурну карту всього кодбейзу за допомогою Tree-sitter, завдяки чому модель читає лише релевантні файли, а не сканує проєкт повністю

Що вміє: • у середньому до 8.2× менше споживання токенів на реальних репозиторіях • аналіз “blast radius” — відстежує залежності, виклики та тести, яких торкаються зміни • інкрементальні оновлення: перепарсинг тільки змінених файлів (<2 сек) • працює з Claude Code, Cursor, Windsurf, Zed та іншими

Python