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 39 140 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 511 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 551 في منطقة الهند.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 39 140 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 07 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 2.62%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.01% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 026 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 395 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 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.
39 140
المشتركون
+1024 ساعات
+887 أيام
+43330 أيام
أرشيف المشاركات
39 142
📉 The bitcoin is falling, boss!
We will teach Python to monitor the cryptocurrency rate and notify if the rate is above or below the threshold.
We will connect the
requests library and import time:
import requests
import timedef get_btc_price():
url = "https://api.coingecko.com/api/v3/simple/price?ids=bitcoin&vs_currencies=usd"
r = requests.get(url)
return r.json()["bitcoin"]["usd"]threshold = 65000 # specify your goal
while True:
price = get_btc_price()
print(f"BTC: ${price}")
if price > threshold:
print("🚀 Time to sell!")
break
time.sleep(60)
39 142
Repost from Machine Learning with Python
This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers.
0️⃣ Python
1️⃣ Data Science
2️⃣ Machine Learning
3️⃣ Data Visualization
4️⃣ Artificial Intelligence
5️⃣ Data Analysis
6️⃣ Statistics
7️⃣ Deep Learning
8️⃣ programming Languages
✅ https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0
✅ https://t.me/Codeprogrammer
39 142
✨ poetry-core | Python Tools ✨
📖 A lightweight build backend for Python.
🏷️ #Python
39 142
Repost from Machine Learning with Python
I rarely say this, but this is the best repository for mastering Python.
The course is led by David Beazley, the author of Python Cookbook (3rd edition, O'Reilly) and Python Distilled (Addison-Wesley).
In this PythonMastery.pdf, all the information is structured
👾 Link: https://github.com/dabeaz-course/python-mastery/blob/main/PythonMastery.pdf
In the Exercises folder, all the exercises are located
👾 Link: https://github.com/dabeaz-course/python-mastery/tree/main/Exercises
In the Solutions folder — the solutions
👾 Link: https://github.com/dabeaz-course/python-mastery/tree/main/Solutions
👉 @codeprogrammer
39 142
✨ isort | Python Tools ✨
📖 A command-line utility and library for sorting and organizing Python imports.
🏷️ #Python
39 142
Tip: Efficiently Slice Iterators and Large Sequences with
itertools.islice
Explanation:
Traditional list slicing (my_list[start:end]) creates a new list in memory containing the sliced elements. While convenient for small lists, this becomes memory-inefficient for very large lists and is impossible for pure iterators (like generators or file objects) that don't support direct indexing.
itertools.islice provides a memory-optimized solution by returning an iterator that yields elements from a source iterable (list, generator, file, etc.) between specified start, stop (exclusive), and step indices, without first materializing the entire slice into a new collection. This "lazy" consumption of the source iterable is crucial for processing massive datasets, infinite sequences, or streams where only a portion is needed, preventing excessive memory usage and improving performance. It behaves syntactically similar to standard slicing but operates at the iterator level.
Example:
import itertools
import sys
# A generator for a very large sequence
def generate_large_sequence(count):
for i in range(count):
yield f"Data_Item_{i}"
# Imagine needing to process only a small segment of 10 million items
total_items = 10**7
data_stream = generate_large_sequence(total_items)
# Get items from index 500 to 509 (inclusive)
# Using islice:
print("--- Using itertools.islice ---")
# islice(iterable, [start], stop, [step])
# Here, start=500, stop=510 (exclusive)
for item in itertools.islice(data_stream, 500, 510):
print(item)
# Compare memory usage (conceptual, as actual list materialization would be massive)
# If you tried:
# large_list = list(generate_large_sequence(total_items)) # <-- HUGE memory consumption here!
# for item in large_list[500:510]:
# print(item)
# islice consumes minimal memory, only holding iterator state.
# The `data_stream` generator itself only holds its current state, not the whole sequence.
print("\n`itertools.islice` memory footprint is negligible compared to creating a full list slice.")39 142
✨ Quiz: Writing DataFrame-Agnostic Python Code With Narwhals ✨
📖 If you're a Python library developer wondering how to write DataFrame-agnostic code, the Narwhals library is the solution you're looking for.
🏷️ #advanced #data-science #python
39 142
✨ pytest | Python Tools ✨
📖 A test runner and framework for Python.
🏷️ #Python
39 142
Repost from Machine Learning with Python
Real Python - Pocket Reference (Important)
#python #py #PythonTips #programming
https://t.me/CodeProgrammer 🩵
