Machine Learning with Python
Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine Learning with Python
Канал Machine Learning with Python (@codeprogrammer) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 68 103 подписчиков, занимая 2 374 место в категории Образование и 4 765 место в регионе Индия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 68 103 подписчиков.
Согласно последним данным от 28 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 75, а за последние 24 часа — -18, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 4.69%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.70% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 194 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 155 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 6.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как insidead, learning, degree, evaluation, algorithm.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 29 августа, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Образование.
def add_item(item, lst=None):
if lst is None:
lst = []
lst.append(item)
return lst
print(add_item(1))
print(add_item(2))
A. [1] then [2]
B. [1] then [1, 2]
C. [] then []
D. Raises TypeError
Correct answer: A.
2. What is printed by this code?
x = 10
def func():
print(x)
x = 5
func()
A. 10
B. 5
C. None
D. UnboundLocalError
Correct answer: D.
3. What is the result of executing this code?
a = [1, 2, 3]
b = a[:]
a.append(4)
print(b)
A. [1, 2, 3, 4]
B. [4]
C. [1, 2, 3]
D. []
Correct answer: C.
4. What does the following expression evaluate to?
bool("False")
A. False
B. True
C. Raises ValueError
D. None
Correct answer: B.
5. What will be the output?
print(type({}))
A. <class 'list'>
B. <class 'set'>
C. <class 'dict'>
D. <class 'tuple'>
Correct answer: C.
6. What is printed by this code?
x = (1, 2, [3])
x[2] += [4]
print(x)
A. (1, 2, [3])
B. (1, 2, [3, 4])
C. TypeError
D. AttributeError
Correct answer: C.
7. What does this code output?
print([i for i in range(3) if i])
A. [0, 1, 2]
B. [1, 2]
C. [0]
D. []
Correct answer: B.
8. What will be printed?
d = {"a": 1}
print(d.get("b", 2))
A. None
B. KeyError
C. 2
D. "b"
Correct answer: C.
9. What is the output?
print(1 in [1, 2], 1 is 1)
A. True True
B. True False
C. False True
D. False False
Correct answer: A.
10. What does this code produce?
def gen():
for i in range(2):
yield i
g = gen()
print(next(g), next(g))
A. 0 1
B. 1 2
C. 0 0
D. StopIteration
Correct answer: A.
11. What is printed?
print({x: x*x for x in range(2)})
A. {0, 1}
B. {0: 0, 1: 1}
C. [(0,0),(1,1)]
D. Error
Correct answer: B.
12. What is the result of this comparison?
print([] == [], [] is [])
A. True True
B. False False
C. True False
D. False True
Correct answer: C.
13. What will be printed?
def f():
try:
return "A"
finally:
print("B")
print(f())
A. A
B. B
C. B then A
D. A then B
Correct answer: C.
14. What does this code output?
x = [1, 2]
y = x
x = x + [3]
print(y)
A. [1, 2, 3]
B. [3]
C. [1, 2]
D. Error
Correct answer: C.
15. What is printed?
print(type(i for i in range(3)))
A. <class 'list'>
B. <class 'tuple'>
C. <class 'generator'>
D. <class 'range'>
Correct answer: C.PDF), send it to GPT and receive a set of test questions with answer options and a key.
First, we load the text of the material:
# article_text — this is where we put the text of the article
with open("article.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
article_text = f.read()
# for PDF, you can extract the text in advance with any library (PyPDF2, pdfplumber, etc.)
Next, we ask GPT to generate a test:
prompt = (
"You are an exam methodologist."
"Based on this text, create 15 test questions."
"Each question is in the format:\n"
"1) Question text\n"
"A. Option 1\n"
"B. Option 2\n"
"C. Option 3\n"
"D. Option 4\n"
"Correct answer: <letter>."
"Do not add explanations and comments, only questions, options, and correct answers."
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{"role": "system", "content": prompt},
{"role": "user", "content": article_text}
])
print(response.choices[0].message.content.strip())
🔥 Suitable for online courses, educational centers, and corporate training — you immediately get a ready-made bank of tests from any article.
🚪 https://t.me/CodeProgrammer