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 68 136 подписчиков, занимая 2 365 место в категории Образование и 4 731 место в регионе Индия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 68 136 подписчиков.
Согласно последним данным от 31 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 80, а за последние 24 часа — 1, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 4.09%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.54% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 784 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 052 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 5.
- 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 01 сентября, 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.
https://chat.openai.com/share/abc123)
• Downloads the HTML content of the chat
• Converts it to a PDF file using pdfkit and wkhtmltopdf
This is useful for archiving, sharing, or printing ChatGPT conversations in a clean format.
---
### 1. Prerequisites
Before starting, you need the following libraries and tools:
#### • Install pdfkit and requests
pip install pdfkit requests
#### • Install wkhtmltopdf
Download from:
[https://wkhtmltopdf.org/downloads.html](https://wkhtmltopdf.org/downloads.html)
Make sure to add the path of the installed binary to your system PATH.
---
### 2. Python Script: Convert Shared ChatGPT URL to PDF
import pdfkit
import requests
import os
# Define output filename
output_file = "chatgpt_conversation.pdf"
# ChatGPT shared URL (user input)
chat_url = input("Enter the ChatGPT share URL: ").strip()
# Verify the URL format
if not chat_url.startswith("https://chat.openai.com/share/"):
print("Invalid URL. Must start with https://chat.openai.com/share/")
exit()
try:
# Download HTML content
response = requests.get(chat_url)
if response.status_code != 200:
raise Exception(f"Failed to load the chat: {response.status_code}")
html_content = response.text
# Save HTML to temporary file
with open("temp_chat.html", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(html_content)
# Convert HTML to PDF
pdfkit.from_file("temp_chat.html", output_file)
print(f"\n✅ PDF saved as: {output_file}")
# Optional: remove temp file
os.remove("temp_chat.html")
except Exception as e:
print(f"❌ Error: {e}")
---
### 3. Notes
• This approach works only if the shared page is publicly accessible (which ChatGPT share links are).
• The PDF output will contain the web page version, including theme and layout.
• You can customize the PDF output using pdfkit options (like page size, margins, etc.).
---
### 4. Optional Enhancements
• Add GUI with Tkinter
• Accept multiple URLs
• Add PDF metadata (title, author, etc.)
• Add support for offline rendering using BeautifulSoup to clean content
---
### Exercise
• Try converting multiple ChatGPT share links to PDF
• Customize the styling with your own CSS
• Add a timestamp or watermark to the PDF
---
#Python #ChatGPT #PDF #WebScraping #Automation #pdfkit #tkinterpandas for structured data:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
• Use libraries like json for JSON files:
import json
with open('data.json') as f:
data = json.load(f)
---
5. Basic Dataset Exploration
• Check shape and size:
print(df.shape)
• Preview data:
print(df.head())
• Check for missing values:
print(df.isnull().sum())
---
6. Summary
• Understanding dataset types is crucial before processing.
• Loading and exploring datasets helps identify cleaning and preprocessing needs.
---
Exercise
• Load a CSV and JSON dataset in Python, print their shapes, and identify missing values.
---
#DataScience #Datasets #DataLoading #Python #DataExploration
https://t.me/DataScienceM#DataScience #SQL #Python #MachineLearning #Statistics #BusinessAnalytics #ProductCaseStudies #DataScienceProjects #InterviewPrep #LearnDataScience #YouTubeLearning #CodingInterview #MLInterview #SQLProjects #PythonForDataScience✉️ Our Telegram channels: https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk
