Learn Python Coding
الذهاب إلى القناة على Telegram
Learn Python through simple, practical examples and real coding ideas. Clear explanations, useful snippets, and hands-on learning for anyone starting or improving their programming skills. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Learn Python Coding
تُعد قناة Learn Python Coding (@pythonre) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 39 653 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 400 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 9 883 في منطقة الهند.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 39 653 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 14 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 415، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 27، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 1.78%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.15% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 707 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 455 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 3.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل math, harvard, oxford, supervision, waybienad.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Learn Python through simple, practical examples and real coding ideas. Clear explanations, useful snippets, and hands-on learning for anyone starting or improving their programming skills.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 15 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
39 653
المشتركون
+2724 ساعات
+1437 أيام
+41530 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
![ML - DS/DA/DE - AI [Jobs, InterviewPrep] 🇮🇳](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1ndYNE%2F6159123050134620117%3Fty%3Dx&w=256&q=75)
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يوليو '26
يوليو '26
+311
في 10 قنوات
يونيو '26
+631
في 10 قنوات
Get PRO
مايو '26
+739
في 7 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+340
في 14 قنوات
Get PRO
مارس '26
+263
في 12 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+448
في 9 قنوات
Get PRO
يناير '26
+602
في 13 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+636
في 15 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+586
في 2 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+933
في 4 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+334
في 4 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+451
في 6 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+1 004
في 2 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+746
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '25
+905
في 1 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+1 222
في 2 قنوات
Get PRO
مارس '25
+663
في 2 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+847
في 2 قنوات
Get PRO
يناير '25
+1 384
في 3 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+1 191
في 2 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+871
في 2 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+1 004
في 15 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+1 030
في 5 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+1 346
في 3 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+924
في 5 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+1 166
في 3 قنوات
Get PRO
مايو '24
+1 292
في 6 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+1 426
في 3 قنوات
Get PRO
مارس '24
+1 447
في 3 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+1 790
في 3 قنوات
Get PRO
يناير '24
+2 007
في 4 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+1 208
في 4 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+1 140
في 5 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+688
في 8 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+715
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+699
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+2 477
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+1 031
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+1 065
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+761
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+362
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+336
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+538
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+749
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+912
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+1 297
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+300
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+295
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+583
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+714
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+81
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+116
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+18
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+2 728
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 15 يوليو | +7 | |||
| 14 يوليو | +27 | |||
| 13 يوليو | +26 | |||
| 12 يوليو | +20 | |||
| 11 يوليو | +27 | |||
| 10 يوليو | +15 | |||
| 09 يوليو | +24 | |||
| 08 يوليو | +22 | |||
| 07 يوليو | +24 | |||
| 06 يوليو | +18 | |||
| 05 يوليو | +22 | |||
| 04 يوليو | +18 | |||
| 03 يوليو | +16 | |||
| 02 يوليو | +23 | |||
| 01 يوليو | +22 |
منشورات القناة
| 2 | The first bot in the world of Telegram that offers free coupons, free certificates, and job opportunities based on AI https://telegram.me/UdemySybot | 365 |
| 3 | ⚠ Message was hidden by channel owner | 165 |
| 4 | Create your own AI assistant for free in 5 minutes.
It's a familiar problem: everyone wants a personal AI assistant, but building one from scratch usually means servers, API keys, integrations, maintenance, and a ton of technical overhead.
Amplify takes care of all of this for you. In about 5 minutes, you'll have a personal AI agent connected to your Google account—Gmail, Drive, Calendar, Docs, Slides, Sheets, and more. Google integration is officially verified.
🗣You can communicate with your assistant anywhere: Telegram, WhatsApp, Slack, WeChat, or Discord.
It can help with email, draft replies to text or voice messages, send emails, set reminders, create and manage spreadsheets, generate images, create videos, edit short videos, work with PDFs, Notion, Obsidian, and much more.
Dozens of skills are already available, and the list is constantly growing. If you need a custom skill for your workflow, business, or team, the Amplify team will quickly develop and implement it.
The pricing is simple: $10 per month plus pay only for the features you actually use. No confusing token system—the cost of each action is clearly displayed in your dashboard.
And if you already have a ChatGPT subscription, you can sign up and essentially avoid paying separately for the AI model.
😎For subscribers: use the promo code and get two months free + $10 credit to your balance.
After registering, you'll receive your own promo code. If someone else signs up with it, you'll get an extra month free.
Try Amplify here: https://getamplify.team/
Promo code: CODEPROGRAMMER | 604 |
| 5 | ⚠ Message was hidden by channel owner | 352 |
| 6 | ⚠ Message was hidden by channel owner | 95 |
| 7 | ⚠ Message was hidden by channel owner | 137 |
| 8 |  لا يوجد نص... | 961 |
| 9 | ✨ Unpacking the remaining elements 🧩
Sometimes you need to extract the first and last elements from a list, while grouping everything in the middle separately. Instead of struggling with slicing ([1:-1]), use the asterisk (*). ⭐️
data = ["CEO", "Middle Python Dev", "Junior Dev", "QA", "HR"]
# The asterisk automatically collects everything "extra" into a separate list.
boss, *team, hr = data
print(boss) # CEO
print(team) # ['Middle Python Dev', 'Junior Dev', 'QA']
print(hr) # HR
#Python #Coding #DataScience #DevLife #Programming #Tech
✨ Join Best TG Channels https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk
⭐️ Join Our WhatsApp Channel https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A | 816 |
| 10 | Python has a built-in topological dependency sorter!🚀
If you're working with tasks that have dependencies — for example, in build systems, CI/CD pipelines, or workflow orchestration — the order of execution often has to be determined manually.
Usually through graphs, DFS,, or custom execution order logic.
But Python's standard library already has graphlib.TopologicalSorter.
ts = TopologicalSorter()
ts.add("deploy", "test")
ts.add("test", "build")
After preparation, the sorter returns the correct execution order.
tuple(ts.static_order())
Result:
("build", "test", "deploy")
Especially useful for workflow management systems, dependency resolution, orchestration systems, and any tasks with a dependency graph.
🔥 TopologicalSorter allows you to solve dependency problems using Python's built-in tools without having to implement graph algorithms manually.
#Python #DependencyResolution #WorkflowOrchestration #CICD #BuildSystems #TopologicalSort
✨ Join Best TG Channels https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk
⭐️ Join Our WhatsApp Channel https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A | 955 |
| 11 | 💡 Replacing if-else with Match-Case
Starting with Python 3.10, we have a powerful tool: Structural Pattern Matching (match-case). This is not just an analog of switch-case from other languages; it's much more flexible. 🚀
Imagine you're writing a command handler for a bot. 🤖
❌ How NOT to do it:
def handle_command(command):
if command == "start":
return "Hello! I'm a bot."
elif command == "help":
return "Here's a list of available commands..."
elif command == "stop":
return "Goodbye!"
else:
return "Unknown command."
⚡ How to do it properly:
def handle_command(command):
match command:
case "start":
return "Hello! I'm a bot."
case "help":
return "Here's a list of available commands..."
case "stop":
return "Goodbye!"
case _: # The underscore symbol catches everything else (default)
return "Unknown command."
The code looks like a clear table, and your eye doesn't get caught up in a bunch of elif statements. 🧐
You can pass data structures in the case statements and check their structure and content on the fly. 🔍
It's easy to combine cases. 🧩
#Python #Programming #MatchCase #CodingTips #Python310 #Developer
✨ Join Best TG Channels https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk
⭐️ Join Our WhatsApp Channel https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A | 900 |
| 12 | 🚀 Looking for a portfolio-ready NLP project?
I recently published an end-to-end walkthrough on Towards Data Science using Kaggle’s Spooky Author Identification dataset.
You’ll see how far classical NLP can go with:
📝 Bag-of-Words and TF-IDF
🔤 Character n-grams
📊 Model comparison
🧩 Ensemble stacking
It’s a practical project for anyone preparing for an ML/DS role, with no deep learning required. I walk through the entire workflow step by step:
🔗 https://towardsdatascience.com/how-far-can-classical-nlp-go-from-bag-of-words-to-stacking-on-spooky-author-identification/ | 813 |
| 13 | What's the difference between is and == in Python?
The == operator checks whether the values of two objects are equal. In contrast, is determines whether variables refer to same object in memory. That is, == compares the content, while is checks the identity of the objects 🐍🔍
#Python #Programming #Coding #Developer #Tech #Learning
✨ Join Best TG Channels https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk
⭐️ Join Our WhatsApp Channel https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A | 894 |
| 14 | 📌 How to make code cleaner with any() and all() 🐍
Do you often have to check lists for compliance with conditions? Forget about cumbersome loops! 🚫🔄
any() — returns True if at least one element is true. ✅
all() — returns True only if all elements are true. 🔒
# Example: checking if there are negative numbers
numbers = [1, 5, -3, 7]
# Bad: through a loop
has_negative = False
for num in numbers:
if num < 0:
has_negative = True
# Beautiful:
has_negative = any(num < 0 for num in numbers) # True ✨
#python #coding #pythonprogramming #learnpython #codeoptimization #programmingtips
✨ Join Best TG Channels https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk
⭐️ Join Our WhatsApp Channel https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A | 1 013 |
| 15 |  ⚠ Message was hidden by channel owner | 472 |
| 16 |  لا يوجد نص... | 1 111 |
| 17 |  🔥 Free IT Cert Resources – Grab Them While They're Hot!
🌈SPOTO just dropped a bunch of 100% free study kits for 2026 – covering #Cisco, #AWS, #PMP, #AI, #Python, #Excel, and #Cybersecurity
💥No signup traps, no hidden fees – just click and download.
📘 FREE Cert E‑Book → https://bit.ly/4wkiLAT
🪜 Online FREE Course → https://bit.ly/4vHFJSz
☁️ FREE AI Materials → https://bit.ly/4wdu7X6
📊 Cloud Study Guide → https://bit.ly/4y0HyeW
🧠 Free Mock Exam → https://bit.ly/4ff8jos
Tag a friend who's also on this journey – Get certified together! 💪
🌐 Join the community: https://chat.whatsapp.com/FmbIbbqm2QhKglVpVTSH4d/
📲 Need personalized help? → https://wa.link/6k7042 | 1 229 |
| 18 | ⚠ Message was hidden by channel owner | 439 |
| 19 | collections.Counter — counting elements in a single line. 📊
Counting elements without loops with Counter 🔄
Do you need to count how many times each word appears in a text or how many duplicates there are in a list? Don't reinvent the wheel with for loops and dictionaries. The built-in collections module will do everything for you. 🚀
🛠 Code:
from collections import Counter
words = ["apple", "banana", "apple", "cherry", "banana", "apple"]
word_counts = Counter(words)
print(word_counts)
# Output: Counter({'apple': 3, 'banana': 2, 'cherry': 1})
# Bonus: the top 2 most frequent elements
print(word_counts.most_common(2))
# Output: [('apple', 3), ('banana', 2)]
Ideal for basic data analysis and solving tasks on LeetCode. 💻
✨ Join Best TG Channels https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk
⭐️ Join Our WhatsApp Channel https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A
🚀 Level up your AI & Data Science skills with HelloEncyclo — a growing all-in-one platform featuring hands-on courses in LLMs, Deep Learning, MLOps, Data Engineering, and more.
✅ 13 courses live + 40+ coming soon
🎯 One access, lifetime updates
🔑 Use code: PRESALE-BOOK-WAVE-2GFG
👉 https://helloencyclo.com/?ref=HUSSEINSHEIKHO
#Python #DataScience #Coding #Programming #LearnToCode #TechSkills | 1 302 |
| 20 |  ⚠ Message was hidden by channel owner | 481 |
