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 20 916 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 475-o'rinni va Ukraina mintaqasida 2 946-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 916 obunachiga ega bo‘ldi.
05 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -161 ga, so‘nggi 24 soatda esa -7 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.57% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.59% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 002 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 170 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 06 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.
20 916
Obunachilar
-724 soatlar
-457 kunlar
-16130 kunlar
Postlar arxiv
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
