ru
Feedback
Learn Python Coding

Learn Python Coding

Открыть в 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

Больше

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Learn Python Coding

Канал Learn Python Coding (@pythonre) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 39 139 подписчиков, занимая 3 511 место в категории Технологии и приложения и 10 584 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 39 139 подписчиков.

Согласно последним данным от 06 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 433, а за последние 24 часа — 10, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.57%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.00% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 004 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 393 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 3.
  • Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как math, harvard, oxford, supervision, waybienad.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
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

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 08 июня, 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 Технологии и приложения.

39 139
Подписчики
+1024 часа
+887 дней
+43330 день
Архив постов
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

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

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

photo content

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