Python 🇺🇦
Закритий канал
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python 🇺🇦
Канал Python 🇺🇦 у мовному сегменті Українська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 20 337 підписників, посідаючи 6 341 місце в категорії Технології та додатки та 2 984 місце у регіоні Україна.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 20 337 підписників.
За останніми даними від 26 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -193, а за останні 24 години на -7, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 10.47%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.46% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 130 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 110 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 15.
- 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 27 серпня, 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.
20 337
Підписники
-724 години
-517 днів
-19330 день
Архів дописів
20 337
Автоматизуй дослідження з NotebookLM + Python
Notebooklm-py — це неофіційна бібліотека для роботи з Google NotebookLM, яка дозволяє автоматизувати дослідницькі задачі, генерувати контент і підключати AI-агентів. Підійде для прототипів, пет-проєктів і персональних тулів — працює як через Python, так і через CLI
Що вміє: • інтеграція з AI-агентами та Claude Code • автоматичний імпорт і обробка джерел • генерація подкастів, відео й навчальних матеріалів • робота через Python API та командний рядок • використання неофіційних Google APIPython
20 337
Repost from GitHub'er
Skyvern
Раніше автоматизація в Інтернеті залежала від аналізу DOM і XPath. Найбільше дратувало те, що як тільки сайт змінював розмітку, доводилося знову шукати непрацюючі селектори, виправляти код і заново запускати відладку.
Тепер можна спробувати Skyvern.
Це інструмент для автоматизації браузера з відкритим кодом, який використовує візуальні моделі ШІ для розпізнавання та розуміння вмісту сторінок.
Навіть якщо розмітка на сайті зміниться, він все одно спробує зберегти працездатний функціонал. Підтримує імітацію дій користувача, таких як заповнення форм, завантаження файлів, авторизація в обліковому записі та інші рутинні операції.
📁 Мова: #Python 61.9%
⭐️ Зірки: 17.8k
➡️ Посилання на GitHub
Github'er
20 337
BorgBackup — це open-source система резервного копіювання з дедуплікацією, написана на Python та C, яка допомагає ефективно та безпечно зберігати дані, навіть при обмеженому дисковому просторі або повільних мережах
Вона підтримує стиснення, шифрування, монтування бекапів як файлової системи та працює на Linux, macOS, BSD та Windows
Python
20 337
Автоматизація пентестів з використанням ML
DeepExploit допомагає фахівцям з кібербезпеки виявляти вразливості, генерувати налаштовувані вектори атак та проводити симуляції атак у реальному часі
2.1k stars
Python
20 337
Шпаргалка по Matplotlib tips & tricks: Transparency — прозорість для відображення щільності даних, Rasterization — оптимізація великих графіків через растр, Offline rendering — рендеринг без GUI через backend, Text outline — обведення тексту для кращої видимості, Multiline plot — побудова кількох ліній в одному графіку, Dotted lines — кастомні пунктирні лінії, Colorbar adjustment — налаштування кольорової шкали, Typography — покращення вигляду тексту та шрифтів, Remove margins — видалення зайвих відступів, Hatching — візерунки заливки, Colormap — робота з палітрами кольорів, Combining axes — поєднання різних осей в одному графіку
Python
20 337
Repost from GitHub'er
apple-silicon-accelerometer
Цей хлопець дійсно заліз у неофіційний сенсорний інтерфейс Apple?? Читає нерозкриті МЕМС-акселерометр і гіроскоп на MacBook з Apple Silicon
У вашому MacBook (M1/M2/M3/M4/M5) заховані МЕМС-акселерометр + гіроскоп, якими керує SPU (Sensor Processing Unit). Apple нікому про це не розповідала, в API-документації цього немає. Але фізично воно там є, можливо, це чіп Bosch BMI286.
Що вміє проект?
Через IOKit HID безпосередньо читає сирові дані:
▪️Акселерометр: 3-осеве прискорення, приблизно 800 Гц вибірка
▪️Гіроскоп: кутова швидкість, те саме
▪️Кут відкриття кришки: так, можна виявити, на скільки градусів відкритий екран
▪️Давач освітленості: через той самий інтерфейс заодно читається
Якщо покласти зап'ясток поруч із тачпадом, можна вимірювати пульс (балістокардіографія, BCG).
📁 Мова: #Python 76.3%
⭐️ Зірки: 573
➡️ Посилання на GitHub
Github'er
20 337
Repost from Codu - лампова IT спільнота
Серед розробників набирає обертів вайбкодинг, тож обережність не завадить
</Codu>
20 337
Шпаргалка по розширених можливостях Python: Sets & Dicts — робота з множинами та словниками (операції union, intersection, update, методи get, keys, values), Comprehensions — генерація списків і словників в один рядок, Functions — створення функцій з аргументами та значенням return, Classes — ООП (класи, наслідування, методи, @property), Code Structure — структура коду (відступи, модулі, імпорти), Logic & Flow — умови (if/elif/else) та цикли (for, while, continue, break)
Python
20 337
Безумний проєкт реалізував MicroGPT від Andrej Karpathy повністю на ПЛІС-логіці
Без GPU, PyTorch, CPU-інференсу
Лише трансформер, «зашитий» у залізо, який генерує понад 50 000 токенів за секунду
Ідея не в розмірі моделі, а в підході: інференс представлений як апаратний процес — пам’ять, лічильники, стани автоматів, таблиці пошуку та багатотактова арифметика
Що всередині: • фіксована арифметика Q4.12 • ваги в ПЗУ • переважно одна операція — матрично-векторне множення • 16-канальний потоковий блок обчислень • мультиплексування для Q/K/V, MLP і виходу моделіНайцікавіше — механізм уваги. У Python це одна формула, а в RTL перетворюється на цілий конвеєр: генерація Q/K/V, скалярні добутки, пошук максимумів, наближена експонента, накопичення, нормалізація та змішування значень Документація Python
