fa
Feedback

فریب کلاهبرداران را نخورید! تل‌متریو این کانال‌ها را شناسایی و برچسب‌گذاری می‌کند 👉 برای مشاهده برچسب، اشتراک تهیه کنید

Learn Python Coding

Learn Python Coding

رفتن به کانال در 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

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 40 878 مشترک است و جایگاه 3 287 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 9 164 را در منطقه الهند دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 40 878 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 29 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 336 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 1 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 5.33% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.52% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 2 179 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 622 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 30 اکتبر, 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.

Buy Ad
40 878
مشترکین
+124 ساعت
-497 روز
+33630 روز
آرشیو پست ها
🎁❗️TODAY FREE❗️🎁 Entry to our VIP channel is completely free today. Tomorrow it will cost $500! 🔥 JOIN 👇 https://t.me/+DB
🎁❗️TODAY FREE❗️🎁 Entry to our VIP channel is completely free today. Tomorrow it will cost $500! 🔥 JOIN 👇 https://t.me/+DBdNGbxImzgxMDBi https://t.me/+DBdNGbxImzgxMDBi https://t.me/+DBdNGbxImzgxMDBi

✨ camel case | Python Glossary ✨ 📖 A naming convention where the first letter of each word within a compound word is capitalized. 🏷️ #Python

⚠ Message was hidden by channel owner
⚠ Message was hidden by channel owner

✨ How to Create a Django Project ✨ 📖 Learn how to create a Django project and app in clear, guided steps. Use it as a refere
✨ How to Create a Django Project ✨ 📖 Learn how to create a Django project and app in clear, guided steps. Use it as a reference for any future Django project and tutorial you'll work on. 🏷️ #basics #best-practices #django #web-dev

Sorting Algorithm #python #datastructures
+9
Sorting Algorithm #python #datastructures

✨ Quiz: How to Create a Django Project ✨ 📖 Check your Django setup skills. Install safely and pin requirements, create a pro
✨ Quiz: How to Create a Django Project ✨ 📖 Check your Django setup skills. Install safely and pin requirements, create a project and an app. Start building your first site. 🏷️ #basics #best-practices #django #web-dev

⚠ Message was hidden by channel owner
⚠ Message was hidden by channel owner

✨ Boolean flag | Python Glossary ✨ 📖 A variable or function parameter that you set to either True or False. 🏷️ #Python

photo content
+4

Accelerating the Sieve of Eratosthenes 1. Quickly recall the algorithm Classic implementation:
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_prime
Time — O(N log log N). We're not interested in the asymptotics, but in how much we can speed up the implementation itself. 2. Optimization #1 — don't bother with even numbers The idea is simple: * all even numbers except 2 are composite * if we only work with odd numbers, we reduce the array size and the number of iterations by about half Implementation:
def 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_prime
3. Optimization #2 — use bytearray instead of list[bool] Thought: * bool in Python is an object * bytearray is a tightly packed buffer * less overhead and better fits into the CPU cache Example:
def 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_prime
4. Optimization #3 — a hybrid of the two approaches
def 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_prime
5. Time comparison Test with n = 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)
There's no Python loop here — everything is done by a C-level operation on the slice. On such tasks, this makes a huge difference. General idea: in Python, we often speed up not the asymptotics, but the memory model and the number of passes over the data. Loops + memory → the main factors. 👉 @DataScience4

⚠ Message was hidden by channel owner
⚠ Message was hidden by channel owner

✨ dataframe | Python Glossary ✨ 📖 A data structure for working with tabular data in Python. 🏷️ #Python

✨ assertion | Python Glossary ✨ 📖 A debugging aid that tests a condition as an internal self-check. 🏷️ #Python

⚠ Message was hidden by channel owner
⚠ Message was hidden by channel owner

photo content

✨ Reference: Python Best Practices ✨ 📖 Widely accepted and established guidelines, conventions, tips, and best practices for Python programmers. 🏷️ #23_terms

✨ Reference: Python’s Built-in Exceptions ✨ 📖 Predefined error classes that the Python interpreter uses to handle various error conditions. 🏷️ #47_terms

✨ Python's deque: Implement Efficient Queues and Stacks ✨ 📖 Use a Python deque to efficiently append and pop elements from b
✨ Python's deque: Implement Efficient Queues and Stacks ✨ 📖 Use a Python deque to efficiently append and pop elements from both ends of a sequence, build queues and stacks, and set maxlen for history buffers. 🏷️ #intermediate #data-structures #python #stdlib

✨ Dependency Management | Python Best Practices ✨ 📖 Guidelines and best practices for dependency management in Python. 🏷️ #Python

✨ How to Integrate ChatGPT's API With Python Projects ✨ 📖 Learn how to use the ChatGPT Python API with the OpenAI library to
✨ How to Integrate ChatGPT's API With Python Projects ✨ 📖 Learn how to use the ChatGPT Python API with the OpenAI library to build AI-powered features in your Python applications. 🏷️ #intermediate #ai #api