Machine Learning with Python
Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Machine Learning with Python
El canal Machine Learning with Python (@codeprogrammer) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 67 821 suscriptores, ocupando la posición 2 404 en la categoría Educación y el puesto 5 049 en la región India.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 67 821 suscriptores.
Según los últimos datos del 05 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 77, y en las últimas 24 horas de 9, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 2.60%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.50% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 767 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 695 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 6.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como insidead, learning, degree, evaluation, algorithm.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 07 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Educación.
datetime without time zones. Store and process time in UTC, and display it to the user in his local time zone
import datetime
from zoneinfo import ZoneInfo
# BAD
now = datetime.datetime.now()
print(now.isoformat())
# 2025-10-21T15:03:07.332217
# GOOD
now = datetime.datetime.now(tz=ZoneInfo("UTC"))
print(now.isoformat())
# 2025-10-21T12:04:22.573590+00:00
print(now.astimezone().isoformat())
# 2025-10-21T15:04:22.573590+03:00deep-translator. It supports dozens of languages: from English and Russian to Japanese and Arabic.
Install the library:
pip install deep-translator
Example of use:
from deep_translator import GoogleTranslator
text = "Hello, how are you?"
result = GoogleTranslator(source="ru", target="en").translate(text)
print("Original:", text)
print("Translation:", result)
Mass translation of a list:
texts = ["Hello", "What's your name?", "See you later"]
for t in texts:
print("→", GoogleTranslator(source="ru", target="es").translate(t))
🔥 We get a mini-Google Translate right in Python: you can embed it in a chatbot, use it in notes, or automate work with the API.
🚪 @DataScience4def add_item(item, lst=None):
if lst is None:
lst = []
lst.append(item)
return lst
print(add_item(1))
print(add_item(2))
A. [1] then [2]
B. [1] then [1, 2]
C. [] then []
D. Raises TypeError
Correct answer: A.
2. What is printed by this code?
x = 10
def func():
print(x)
x = 5
func()
A. 10
B. 5
C. None
D. UnboundLocalError
Correct answer: D.
3. What is the result of executing this code?
a = [1, 2, 3]
b = a[:]
a.append(4)
print(b)
A. [1, 2, 3, 4]
B. [4]
C. [1, 2, 3]
D. []
Correct answer: C.
4. What does the following expression evaluate to?
bool("False")
A. False
B. True
C. Raises ValueError
D. None
Correct answer: B.
5. What will be the output?
print(type({}))
A. <class 'list'>
B. <class 'set'>
C. <class 'dict'>
D. <class 'tuple'>
Correct answer: C.
6. What is printed by this code?
x = (1, 2, [3])
x[2] += [4]
print(x)
A. (1, 2, [3])
B. (1, 2, [3, 4])
C. TypeError
D. AttributeError
Correct answer: C.
7. What does this code output?
print([i for i in range(3) if i])
A. [0, 1, 2]
B. [1, 2]
C. [0]
D. []
Correct answer: B.
8. What will be printed?
d = {"a": 1}
print(d.get("b", 2))
A. None
B. KeyError
C. 2
D. "b"
Correct answer: C.
9. What is the output?
print(1 in [1, 2], 1 is 1)
A. True True
B. True False
C. False True
D. False False
Correct answer: A.
10. What does this code produce?
def gen():
for i in range(2):
yield i
g = gen()
print(next(g), next(g))
A. 0 1
B. 1 2
C. 0 0
D. StopIteration
Correct answer: A.
11. What is printed?
print({x: x*x for x in range(2)})
A. {0, 1}
B. {0: 0, 1: 1}
C. [(0,0),(1,1)]
D. Error
Correct answer: B.
12. What is the result of this comparison?
print([] == [], [] is [])
A. True True
B. False False
C. True False
D. False True
Correct answer: C.
13. What will be printed?
def f():
try:
return "A"
finally:
print("B")
print(f())
A. A
B. B
C. B then A
D. A then B
Correct answer: C.
14. What does this code output?
x = [1, 2]
y = x
x = x + [3]
print(y)
A. [1, 2, 3]
B. [3]
C. [1, 2]
D. Error
Correct answer: C.
15. What is printed?
print(type(i for i in range(3)))
A. <class 'list'>
B. <class 'tuple'>
C. <class 'generator'>
D. <class 'range'>
Correct answer: C.
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