متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
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📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Learn Python Coding
تُعد قناة Learn Python Coding (@pythonre) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 39 128 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 510 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 621 في منطقة الهند.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 39 128 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 04 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 481، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 16، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 2.64%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.30% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 032 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 507 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 4.
- 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 05 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
39 128
المشتركون
+1624 ساعات
+1447 أيام
+48130 أيام
أرشيف المشاركات
39 128
"Open Data Structures" is another very useful free resource for anyone studying data structures and algorithms. 📚✨
The book discusses the implementation and analysis of basic structures: array-based lists, linked lists, hash tables, binary trees, red-black trees, heaps, sorting algorithms, graphs, and data structures for working with integers. 🔍🧮
This is a full-fledged open textbook for studying one of the fundamental topics of computer science and a good reference that's worth keeping on hand. 💻🌟
https://opendatastructures.org/ods-python.pdf 📄
👉 @PythonRe
#DataStructures #Algorithms #Python #ComputerScience #OpenSource #Learning
39 128
Do you know that Python can shift sequences without slicing and creating new lists? 🤔
When you need to cyclically shift data, many use slicing:
data = data[-1:] + data[:-1]deque.rotate() does this at the level of the data structure and usually works more efficiently for cyclical operations. 🚀
q.rotate(1)A negative value rotates the queue in the other direction. ⬅️
q.rotate(-2)This is useful for ring buffers, task schedulers, cyclical queues, and round-robin algorithms. 🔄
workers.rotate(-1)🔥
deque.rotate() allows you to implement cyclical data structures without manual index logic and without creating new lists. 💡
#Python #Programming #Deque #CodingTips #Tech #DevCommunity
39 128
The Python library itertools contains many useful functions. 🐍✨
One of them is compress(), which returns an iterator over the elements from data, for which the corresponding element in selectors is equal to True. 🔍💻
Here's an example: 📝👇
#Python #Programming #Itertools #Coding #Tech #DataScience
39 128
Many applications require mapping strings to integers. In Python, this usually looks like:
d = {"apple": 100, "banana": 200, "cherry": 300}from fastconstmap import ConstMap
d = {"apple": 100, "banana": 200, "cherry": 300}
m = ConstMap(d)
m["apple"] # -> 100
m.get_many(["banana", "cherry"]) # -> [200, 300]
39 128
Python Basics Notes 🐍📚
https://t.me/pythonRe 🔗
#Python #Coding #Programming #LearnPython #Tech #DevCommunity
39 128
Repost from Machine Learning with Python
🙏💸 500$ FOR THE FIRST 500 WHO JOIN THE CHANNEL! 🙏💸
Join our channel today for free! Tomorrow it will cost 500$!
https://t.me/+-WZeIeP8YI8wM2E6
You can join at this link! 👆👇
https://t.me/+-WZeIeP8YI8wM2E6
39 128
𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻 𝗶𝘀 𝘁𝗵𝗲 𝗡𝗲𝘄 𝗘𝗻𝗴𝗹𝗶𝘀𝗵. 𝗦𝗽𝗲𝗮𝗸 𝗜𝘁 𝗙𝗹𝘂𝗲𝗻𝘁𝗹𝘆!
Here’s Your Ultimate Guide!
𝗜𝗻𝗽𝘂𝘁/𝗢𝘂𝘁𝗽𝘂𝘁 𝗙𝘂𝗻𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀
- print()
- input()
- format()
𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗧𝘆𝗽𝗲 𝗖𝗼𝗻𝘃𝗲𝗿𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗙𝘂𝗻𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀
- int()
- float()
- str()
- bool()
- complex()
- list()
- tuple()
- set()
- dict()
- frozenset()
- bytes()
- bytearray()
- memoryview()
𝗠𝗮𝘁𝗵𝗲𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗙𝘂𝗻𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀
- abs()
- pow()
- round()
- divmod()
- sum()
- min()
- max()
𝗦𝗲𝗾𝘂𝗲𝗻𝗰𝗲 & 𝗖𝗼𝗹𝗹𝗲𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗙𝘂𝗻𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀
- len()
- sorted()
- range()
- zip()
- enumerate()
- reversed()
- all()
- any()
𝗧𝘆𝗽𝗲 & 𝗢𝗯𝗷𝗲𝗰𝘁 𝗙𝘂𝗻𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀
- type()
- id()
- isinstance()
- issubclass()
𝗙𝗶𝗹𝗲 𝗛𝗮𝗻𝗱𝗹𝗶𝗻𝗴 𝗙𝘂𝗻𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀
- open()
- close()
- read()
- write()
- seek()
- tell()
𝗦𝘁𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗙𝘂𝗻𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀
- ord()
- chr()
- ascii()
- repr()
𝗨𝘁𝗶𝗹𝗶𝘁𝘆 𝗙𝘂𝗻𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀
- help()
- dir()
- eval()
- exec()
- hash()
𝗟𝗼𝗴𝗶𝗰𝗮𝗹 & 𝗕𝗼𝗼𝗹𝗲𝗮𝗻 𝗙𝘂𝗻𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀
- bin()
- oct()
- hex()
- bool()
𝗠𝗲𝗺𝗼𝗿𝘆 & 𝗢𝗯𝗷𝗲𝗰𝘁 𝗛𝗮𝗻𝗱𝗹𝗶𝗻𝗴 𝗙𝘂𝗻𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀
- memoryview()
- object()
- callable()39 128
❔ Interview question
What tools are used for error monitoring in Python services?
Answer: Most often, Sentry, centralized logging, and metrics are used. Sentry collects stack traces, context, and shows the frequency of errors.
It's also important to set up alerts - a sharp increase in exceptions usually signals problems after a release or a service degradation.
tags: #interview
https://t.me/pythonRe ✅
