Python 🇺🇦

Yopiq kanal

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

Ko'proq ko'rsatish

Tarmoq:ChatGPT | Штучний нейрон Ukraina2 992 Texnologiyalar & Aralashmalar6 352...

📈 Telegram kanali Python 🇺🇦 analitikasi

Python 🇺🇦 Ukrain til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 20 335 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 352-o'rinni va Ukraina mintaqasida 2 992-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 335 obunachiga ega bo‘ldi.

27 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -195 ga, so‘nggi 24 soatda esa -8 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 10.51% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.42% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 137 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 102 ta ko‘rish yig‘iladi.
Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 14 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 28 Avgust, 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.

20 335

Obunachilar

-824 soatlar

-487 kunlar

-19530 kunlar

2 137

Post ko'rishlar

~ 1 10224 soatlar

~ 1 35448 soatlar

10.51%

Muloqot nisbati

~ 2

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

20 335

😁 Python

20 335

$Шпаргалка з регулярних виразів у Python: спеціальні символи (^, $, ., *, +, ?, |), класи символів (\w, \d, \s, \b), набори си$

Шпаргалка з регулярних виразів у Python: спеціальні символи (^, $, ., *, +, ?, |), класи символів (\w, \d, \s, \b), набори символів ([], [a-z], [^...]), групи та прапори ((), (?P<name>), i, m, s, x), перевірки наперед і назад (lookahead, lookbehind), а також основні функції модуля re — re.findall(), re.search(), re.split(), re.sub() для пошуку, розділення та заміни тексту Python

20 335

OpenDevin — це open-source проєкт, мета якого — створити автономного AI-агента для розробки програмного забезпечення на базі великих мовних моделей

Ідея проста й потужна: ти даєш агенту задачу, а він сам:

• планує кроки • пише код • запускає команди й тести • аналізує помилки • ітеративно покращує результат

Python

20 335

Що виведе код?

Anonymous voting

20 335

Python

20 335

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

Коли Джун нарешті переписав проект своєю мовою Python'er

20 335

Шпаргалка з безкоштовних інструментів Python: бібліотеки для аналізу та обробки даних (Pandas, NumPy, SciPy, HDF5, PyTables), середовища та інструменти для роботи з кодом (Jupyter, IPython), робота з базами даних (SQLAlchemy, PyMySQL, PyMongo, Redis), машинне навчання та нейронні мережі (Scikit-learn, Keras, Theano, Lasagne, PyBrain), візуалізація даних (Matplotlib, Seaborn, Bokeh), інженерія даних і пайплайни (Dask, Airflow, Luigi), пошук і обробка даних (Elasticsearch, SymPy, Pattern) Python

20 335

Новий підхід до пам’яті AI-агентів OpenViking — відкритий проєкт від ByteDance, який пропонує інший підхід до роботи з пам’яттю AI-агентів. Замість розділених систем для пам’яті, ресурсів і навичок усе організовано як файлову структуру через протокол viking://, де агент може навігувати по контексту майже як розробник у терміналі

Головна ідея — багаторівневе завантаження контексту: короткий опис для швидкого пошуку, огляд для прийняття рішень і повні деталі, які підтягуються лише за потреби. Це зменшує витрати токенів, пришвидшує роботу агентів і робить пошук контексту більш зрозумілим та точним

Крім того, система може самооновлювати пам’ять після кожної сесії, витягуючи нові знання — тож агент поступово стає розумнішим із кожним використанням Python

20 335

Пояснення кожної бібліотеки / модуля Python за 13 хвилин У відео показано коротке пояснення основних бібліотек і модулів Python — від роботи з графікою та GUI до машинного навчання, веброзробки й автоматизації Python

20 335

Зліва — команда святкує запуск проєкту. Справа — людина, яка зробила 95% роботи Python

20 335

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

Розробник поділився приємною новиною: створили утиліту на Python з відкритим кодом для офлайн-транскрибування аудіо. Назвали її Buzz. Вона підтримує аудіо, відео, посилання на YouTube і навіть мікрофон. На виході можна отримати текст у форматах txt, srt або vtt. Все працює локально, без відправки на сервери. Вихідні коди знаходяться тут 🤪 Python'er

20 335

Як підготуватися до співбесіди та впевнено її пройти Python

20 335

Які парадигми підтримує Python? Python — мультипарадигмова мова: у ній можна використовувати об’єктно-орієнтований, процедурний і функціональний підходи залежно від задачі Python

20 335

Швидке сканування прихованих HTTP-параметрів Arjun дозволяє легко виявляти невидимі параметри запитів у веб‑додатках, що особливо корисно для тестування безпеки Інструмент допомагає перебирати приховані поля та параметри тіла запиту, відкриваючи дані, які зазвичай залишаються непоміченими Python

20 335

SaltStack — платформа з відкритим кодом для автоматизації та управління конфігурацією IT‑інфраструктури

Використовується для автоматизації управління серверами та застосунками, розгортання програм, контролю конфігурацій і моніторингу систем

Python

20 335

Більше не хочу Python

20 335

Шпаргалка з Python для генеративного ШІ: LangChain (створення LLM-агентів, інструментів і workflow), LangGraph (побудова мультиагентних систем), Docling (робота з документами та RAG), OpenAI Python SDK (доступ до моделей GPT, DALL·E, Whisper), Markitdown (Markdown-інтерфейси та автоматизація workflow), Streamlit (створення інтерактивних AI-додатків і дашбордів), FastAPI (швидкі API для ML та GenAI сервісів), Faiss (векторний пошук для embeddings), SentenceTransformers (генерація текстових embeddings) і MLflow (відстеження експериментів, реєстр моделей і деплой) Python

20 335

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

Кращі бібліотеки Python 2026 року Загального призначення ▪️ty — надшвидкий тип-чекер нового покоління ▪️complexipy — вимірює складність коду так, як це відчуває людина ▪️Kreuzberg — вилучення даних з 50+ форматів ▪️hrottled-py — обмеження швидкості з 5 алгоритмами ▪️httptap — HTTP водопади прямо в терміналі ▪️ fastapi-guard — безпека FastAPI без болю ▪️modshim — розширюй модулі без моні-патчингу ▪️Spec Kit — специфікації → робочий код ▪️Skylos — мертвий код + уразливості ▪️FastOpenAPI — OpenAPI для будь-якого фреймворку AI / ML / Data ▪️MCP Python SDK + FastMCP — стандарт інтеграції LLM з інструментами ▪️TOON — JSON, оптимізований під токени ▪️ Deep Agents — агенти з плануванням і пам'яттю ▪️ smolagents — агенти, які думають кодом ▪️ LlamaIndex Workflows — event-driven AI workflows ▪️ Batchata — дешеві batch-запити до LLM ▪️ MarkItDown — будь-які файли → Markdown ▪️ Data Formulator — аналіз даних через природну мову ▪️ LangExtract — точне вилучення сутностей з тексту ▪️ GeoAI — ML + геодані без болю Детально, з прикладами і розбором — у повній статті Python'er

20 335

Що виведе код?

Anonymous voting

20 335

Python