Learn Python Coding
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
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Learn Python Coding
El canal Learn Python Coding (@pythonre) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 39 129 suscriptores, ocupando la posición 3 502 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 597 en la región India.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 39 129 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 458, y en las últimas 24 horas de 21, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 2.68%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.04% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 048 visualizaciones. En el primer día suele acumular 405 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 3.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como math, harvard, oxford, supervision, waybienad.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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”
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 Tecnologías y Aplicaciones.
pip install beautifulsoup4
2. Import
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
3. Basic parsing
html_doc = "<html><body><p class='text'>Hello, world!</p></body></html>"
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') # or 'lxml', 'html5lib'
print(soup.p.text) # Hello, world!
4. Finding elements
# First found element
first_p = soup.find('p')
# Search by class or attribute
text_elem = soup.find('p', class_='text')
text_elem = soup.find('p', {'class': 'text'})
# All elements
all_p = soup.find_all('p')
all_text_class = soup.find_all(class_='text')
5. Working with attributes and text
a_tag = soup.find('a')
print(a_tag['href']) # value of the href attribute
print(a_tag.get_text()) # text inside the tag
print(a_tag.text) # alternative
6. Navigating the tree
# Moving to parent, children, siblings
parent = soup.p.parent
children = soup.ul.children
next_sibling = soup.p.next_sibling
# Finding the previous/next element
prev_elem = soup.find_previous('p')
next_elem = soup.find_next('div')
7. Parsing a real page
response = requests.get('https://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html. parser')
title = soup.title.text
links = [a['href'] for a in soup.find_all('a', href=True)]
8. CSS selectors
# More powerful and concise search
items = soup.select('div.content > p.text')
first_item = soup.select_one('a.button')
tags: #cheat_sheet #useful
➡ https://t.me/DataScience4frozendict will be "safe by design", because it prevents any unintended changes. This is useful not only for the CPython standard library, but also for third-party maintainers: you can rely on a reliable immutable dictionary type.
Why is this needed at all:
▪️Do you want to use a map as a key in another dict or put it in a set? A regular dict is not allowed, but a frozendict is (if the values are also hashable).
▪️ @functools.lru_cache() and arguments-dictionaries: it's difficult with a dict, but normal with a frozendict.
▪️Defaults in function arguments: instead of a "mutable default", you can give frozendict(...) and not get surprises.
How it looks in the API:
▪️The constructor "like a dict": frozendict(), frozendict(**kwargs), frozendict(mapping) or iterable pairs, plus you can mix with **kwargs.
▪️The order of insertion is preserved (as in a regular dict).
▪️The hash does not depend on the order of elements (logic via frozenset(items)), and the comparison is also based on the content, not on the order.
▪️There is a union via | and an "update" |= (but |= does not mutate the object, but creates a new one).
▪️.copy() in CPython essentially returns the same object (shallow), and if you need deep copying, then copy.deepcopy().
An important point: frozendict is NOT inherited from dict. This is done on purpose, so that you can't bypass the "immutability" by calling dict.__setitem__ and similar tricks.
And a bonus for the stdlib: the authors have marked places where you can replace constant/public maps with frozendict (including where MappingProxyType is now used).
👉 @DataScience4
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