Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Python 🇺🇦
Yopiq kanal
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Python 🇺🇦 analitikasi
Python 🇺🇦 Ukrain til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 20 932 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 472-o'rinni va Ukraina mintaqasida 2 943-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 932 obunachiga ega bo‘ldi.
04 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -161 ga, so‘nggi 24 soatda esa -5 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.61% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.52% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 011 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 155 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 9 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“▪️Вивчаємо Python разом.
▪️Високооплачувана професія
▪️Допомагаємо з пошуком роботи
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 05 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
20 932
Obunachilar
-524 soatlar
-487 kunlar
-16130 kunlar
Postlar arxiv
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 обладнанніPython
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 автоматичноДостатньо 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 APIPython
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 обчислень35.1k 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 повертаютьсяУ 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
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 іншимиPython
