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 20 916 підписників, посідаючи 6 475 місце в категорії Технології та додатки та 2 946 місце у регіоні Україна.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 20 916 підписників.
За останніми даними від 05 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -161, а за останні 24 години на -7, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.57%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.59% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 002 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 170 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 06 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.
20 916
Підписники
-724 години
-457 днів
-16130 день
Архів дописів
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
