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

شبکه:Machine Learning with Python الهند9 590 فناوری و برنامه‌ها3 241...

📈 تحلیل کانال تلگرام Learn Python Coding

کانال Learn Python Coding (@pythonre) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 40 058 مشترک است و جایگاه 3 241 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 9 590 را در منطقه الهند دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 40 058 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 29 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 114 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -8 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 2.75% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.09% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 103 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 438 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 2 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 اوت, 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

40 058

مشترکین

-824 ساعت

-517 روز

+11430 روز

1 103

نمایش های پست

~ 43824 ساعت

~ 65948 ساعت

2.75%

نرخ مشارکت

~ 2

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

40 055

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

40 055

⚠ Message was hidden by channel owner

40 055

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

40 055

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

40 055

⚠ Message was hidden by channel owner

40 055

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

40 055

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

40 055

✨ 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

40 055

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

40 055

✨ 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

40 055

✨ Constants | Python Best Practices ✨ 📖 Guidelines and best practices for using constants in your Python code. 🏷️ #Python

40 055

✨ Optimization | Python Best Practices ✨ 📖 Guidelines and best practices for optimizing your Python code. 🏷️ #Python

40 055

⚠ Message was hidden by channel owner

40 055

✨ Project Layout | Python Best Practices ✨ 📖 Guidelines and best practices for structuring and organizing your Python projects effectively. 🏷️ #Python

40 055

✨ Public API Surface | Python Best Practices ✨ 📖 Guidelines and recommendations for using public and non-public names in your Python code. 🏷️ #Python

40 055

👩‍💻 FREE 2026 IT Learning Kits Giveaway 🔥Whether you're preparing for #Cisco #AWS #PMP #Python #Excel #Google #Microsoft #AI or any other in-demand certification – SPOTO has got you covered! 🎁 Explore Our FREE Study Resources ·IT Certs E-book : https://bit.ly/3YvSMHL ·IT exams skill Test : https://bit.ly/4r4VHnd ·Python, ITIL, PMP, Excel, Cyber Security, cloud, SQL Courses : https://bit.ly/4qNWl8r ·Free AI online preparation material and support tools : https://bit.ly/4qKiKTN 🔗 Need IT Certs Exam Help？ contact: wa.link/dm4kyz 📲 Join IT Study Group for insider tips & expert support: https://chat.whatsapp.com/BEQ9WrfLnpg1SgzGQw69oM

40 055

⚠ Message was hidden by channel owner

40 055

⚠ Message was hidden by channel owner