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 40 058 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 241 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 9 590 في منطقة الهند.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 40 058 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 29 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 114، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -8، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 2.75%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.09% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 103 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 438 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 2.
- 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 30 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
40 058
المشتركون
-824 ساعات
-517 أيام
+11430 أيام
أرشيف المشاركات
40 087
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
40 087
✨ isort | Python Tools ✨
📖 A command-line utility and library for sorting and organizing Python imports.
🏷️ #Python
40 087
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.")40 087
✨ 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
40 087
✨ pytest | Python Tools ✨
📖 A test runner and framework for Python.
🏷️ #Python
40 087
Repost from Machine Learning with Python
Real Python - Pocket Reference (Important)
#python #py #PythonTips #programming
https://t.me/CodeProgrammer 🩵
40 087
✨ dependency | Python Glossary ✨
📖 An external package that your project needs in order to run, build, or be developed.
🏷️ #Python
40 087
✨ abstract method | Python Glossary ✨
📖 A method that is marked with @abstractmethod.
🏷️ #Python
40 087
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
40 087
✨ Python Inner Functions: What Are They Good For? ✨
📖 Learn how to create inner functions in Python to access nonlocal names, build stateful closures, and create decorators.
🏷️ #intermediate #python
