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:Machine Learning with Python الهند10 584 التكنولوجيات والتطبيقات3 511...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Learn Python Coding

تُعد قناة Learn Python Coding (@pythonre) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 39 139 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 511 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 584 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 39 139 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 06 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 433، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 10، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 2.57‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.00‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 004 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 393 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 08 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

39 139

المشتركون

+1024 ساعات

+887 أيام

+43330 أيام

1 004

عرض المشاهدات

~ 39324 ساعات

~ 49448 ساعات

2.57%

معدل المشاركة

~ 2

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

39 140

Sorting Algorithm #python #datastructures

39 140

✨ Quiz: How to Create a Django Project ✨ 📖 Check your Django setup skills. Install safely and pin requirements, create a project and an app. Start building your first site. 🏷️ #basics #best-practices #django #web-dev

39 140

⚠ Message was hidden by channel owner

39 140

✨ Boolean flag | Python Glossary ✨ 📖 A variable or function parameter that you set to either True or False. 🏷️ #Python

39 140

Accelerating the Sieve of Eratosthenes 1. Quickly recall the algorithm Classic implementation:

def eratosthenes(n):
    is_prime = [True] * (n + 1)
    is_prime[0] = is_prime[1] = False

    for i in range(2, int(n ** 0.5) + 1):
        if is_prime[i]:
            for j in range(i * i, n + 1, i):
                is_prime[j] = False

    return is_prime

Time — O(N log log N). We're not interested in the asymptotics, but in how much we can speed up the implementation itself. 2. Optimization #1 — don't bother with even numbers The idea is simple: * all even numbers except 2 are composite * if we only work with odd numbers, we reduce the array size and the number of iterations by about half Implementation:

def eratosthenes_odd(n):
    if n < 2:
        return []

    size = (n + 1) // 2
    is_prime = [True] * size
    is_prime[0] = False

    limit = int(n ** 0.5) // 2
    for i in range(1, limit + 1):
        if is_prime[i]:
            p = 2 * i + 1
            start = (p * p) // 2
            for j in range(start, size, p):
                is_prime[j] = False

    return is_prime

3. Optimization #2 — use bytearray instead of list[bool] Thought: * bool in Python is an object * bytearray is a tightly packed buffer * less overhead and better fits into the CPU cache Example:

def eratosthenes_bytearray(n):
    is_prime = bytearray(b"\x01") * (n + 1)
    is_prime[0:2] = b"\x00\x00"

    for i in range(2, int(n ** 0.5) + 1):
        if is_prime[i]:
            for j in range(i * i, n + 1, i):
                is_prime[j] = 0

    return is_prime

4. Optimization #3 — a hybrid of the two approaches

def eratosthenes_fast(n):
    if n < 2:
        return []

    size = (n + 1) // 2
    is_prime = bytearray(b"\x01") * size
    is_prime[0] = 0

    limit = int(n ** 0.5) // 2
    for i in range(1, limit + 1):
        if is_prime[i]:
            p = 2 * i + 1
            start = (p * p) // 2
            is_prime[start::p] = b"\x00" * (((size - start - 1) // p) + 1)

    return is_prime

5. Time comparison Test with n = 10_000_000:

>>> eratosthenes.py
real  0.634s

>>> eratosthenes_odd.py
real  0.245s

>>> eratosthenes_bytearray.py
real  0.801s

>>> eratosthenes_fast.py
real  0.028s

Conclusions: * skipping even numbers (#1) gives ~2.6× speedup * bytearray itself doesn't speed up — it's more about memory * the hybrid (#3) gives ~22.6× speedup Key trick in #3:

is_prime[start::p] = b"\x00" * (((size - start - 1) // p) + 1)

There's no Python loop here — everything is done by a C-level operation on the slice. On such tasks, this makes a huge difference. General idea: in Python, we often speed up not the asymptotics, but the memory model and the number of passes over the data. Loops + memory → the main factors. 👉 @DataScience4

39 140

⚠ Message was hidden by channel owner

39 140

✨ dataframe | Python Glossary ✨ 📖 A data structure for working with tabular data in Python. 🏷️ #Python

39 140

✨ assertion | Python Glossary ✨ 📖 A debugging aid that tests a condition as an internal self-check. 🏷️ #Python

39 140

⚠ Message was hidden by channel owner

39 140

✨ Reference: Python Best Practices ✨ 📖 Widely accepted and established guidelines, conventions, tips, and best practices for Python programmers. 🏷️ #23_terms

39 140

✨ Reference: Python’s Built-in Exceptions ✨ 📖 Predefined error classes that the Python interpreter uses to handle various error conditions. 🏷️ #47_terms

39 140

✨ Python's deque: Implement Efficient Queues and Stacks ✨ 📖 Use a Python deque to efficiently append and pop elements from both ends of a sequence, build queues and stacks, and set maxlen for history buffers. 🏷️ #intermediate #data-structures #python #stdlib

39 140

✨ Dependency Management | Python Best Practices ✨ 📖 Guidelines and best practices for dependency management in Python. 🏷️ #Python

39 140

✨ How to Integrate ChatGPT's API With Python Projects ✨ 📖 Learn how to use the ChatGPT Python API with the OpenAI library to build AI-powered features in your Python applications. 🏷️ #intermediate #ai #api

39 140

✨ Constants | Python Best Practices ✨ 📖 Guidelines and best practices for using constants in your Python code. 🏷️ #Python

39 140

✨ Optimization | Python Best Practices ✨ 📖 Guidelines and best practices for optimizing your Python code. 🏷️ #Python

39 140

⚠ Message was hidden by channel owner