اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
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 39 140 مشترک است و جایگاه 3 511 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 10 551 را در منطقه الهند دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 39 140 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 07 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 2.62% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.01% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 026 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 395 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 4 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.
39 140
مشترکین
+1024 ساعت
+887 روز
+43330 روز
آرشیو پست ها
39 142
📉 The bitcoin is falling, boss!
We will teach Python to monitor the cryptocurrency rate and notify if the rate is above or below the threshold.
We will connect the
requests library and import time:
import requests
import timedef get_btc_price():
url = "https://api.coingecko.com/api/v3/simple/price?ids=bitcoin&vs_currencies=usd"
r = requests.get(url)
return r.json()["bitcoin"]["usd"]threshold = 65000 # specify your goal
while True:
price = get_btc_price()
print(f"BTC: ${price}")
if price > threshold:
print("🚀 Time to sell!")
break
time.sleep(60)
39 142
Repost from Machine Learning with Python
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
39 142
✨ poetry-core | Python Tools ✨
📖 A lightweight build backend for Python.
🏷️ #Python
39 142
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
39 142
✨ isort | Python Tools ✨
📖 A command-line utility and library for sorting and organizing Python imports.
🏷️ #Python
39 142
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.")39 142
✨ 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
39 142
✨ pytest | Python Tools ✨
📖 A test runner and framework for Python.
🏷️ #Python
39 142
Repost from Machine Learning with Python
Real Python - Pocket Reference (Important)
#python #py #PythonTips #programming
https://t.me/CodeProgrammer 🩵
