اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
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
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Learn Python Coding
کانال Learn Python Coding (@pythonre) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 39 139 مشترک است و جایگاه 3 511 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 10 584 را در منطقه الهند دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 39 139 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 06 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 433 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 10 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 2.57% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.00% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 004 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 393 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 3 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند math, harvard, oxford, supervision, waybienad تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“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”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 08 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
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_primedef 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_primedef 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_primedef 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_primen = 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)
