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

Сеть:Machine Learning with Python Индия10 515 Технологии и приложения3 501...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Learn Python Coding

Канал Learn Python Coding (@pythonre) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 39 175 подписчиков, занимая 3 501 место в категории Технологии и приложения и 10 515 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 39 175 подписчиков.

Согласно последним данным от 09 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 443, а за последние 24 часа — 15, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.52%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 0.96% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 988 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 374 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 4.
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 10 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.

39 175

Подписчики

+1524 часа

+827 дней

+44330 день

988

Просмотры поста

~ 37424 часа

~ 47148 часов

2.52%

Коэффициент вовлеченности

~ 3

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

39 174

Repost from Machine Learning with Python

Big surprise in our channels on Discord https://discord.gg/PGZku7DrSz

39 174

✨ Quiz: Astral's ty Type Checker for Python ✨ 📖 Test your knowledge of Astral's ty—a blazing-fast, Rust-powered Python type checker. You'll cover installation, usage, rule configuration, and the tool's current limitations. 🏷️ #intermediate #tools

39 174

✨ Topic: Python Development Tools ✨ 📖 Pick your editor, manage venvs, use Git, run pytest, auto-fix code with Ruff. Add mypy, CI, packaging, and Docker to ship with confidence. 🏷️ #104_resources

39 174

✨ Topic: Python API Tutorials ✨ 📖 Learn to design, build, secure, and consume Python APIs with FastAPI, Flask, Django, Requests, OpenAPI, testing, Docker, and deployment tips. 🏷️ #29_resources

39 174

⚠ Message was hidden by channel owner

39 174

✨ Python 3.14 Preview: Better Syntax Error Messages ✨ 📖 Python 3.14 includes ten improvements to error messages, which help you catch common coding mistakes and point you in the right direction. 🏷️ #intermediate #python

39 174

✨ Topic: Python Best Practices ✨ 📖 Learn how to use Python features idiomatically and what sets Python apart from other languages. Discover how Python coding differs from other languages. This will help you write cleaner, more efficient, and more Pythonic code. 🏷️ #167_resources

39 174

✨ Phind | AI Coding Tools ✨ 📖 An AI-powered search engine for developers. 🏷️ #Python

39 174

⚠ Message was hidden by channel owner

39 174

✨ How to Expense Your Real Python Membership ✨ 📖 Many companies offer professional development or learning budgets that can cover the cost of a Real Python membership. Here's how you can get your membership reimbursed. 🏷️ #Python

39 174

✨ OverflowAI | AI Coding Tools ✨ 📖 A suite of generative AI features that bring conversational search and assistants to Stack Overflow. 🏷️ #Python

39 174

✨ Quiz: Strip Characters From a Python String ✨ 📖 Test your Python skills on removing characters from strings using strip, lstrip, and rstrip. Practice default behavior, custom chars, and more. 🏷️ #basics #python

39 174

✨ Microsoft Copilot | AI Coding Tools ✨ 📖 A generative AI assistant available in Bing, Microsoft Edge, and Windows. 🏷️ #Python

39 174

⚠ Message was hidden by channel owner

39 174

⚠ Message was hidden by channel owner

39 174

✨ Quiz: Get Started With FastAPI ✨ 📖 This hands-on quiz will test your knowledge of FastAPI basics, from installation and endpoints to automatic JSON responses and Swagger UI. 🏷️ #intermediate #api #front-end #web-dev

39 174

✨ CodeGeeX | AI Coding Tools ✨ 📖 An open multilingual code generation model family and an IDE assistant. 🏷️ #Python

39 174

Repost from Machine Learning with Python

Visualization of Python objects and references Many beginner Python developers face confusion when working with mutability and references between variables. It is especially difficult to understand during debugging of complex data structures when it is unclear how exactly they are connected. ⌨️ So here is memory_graph — an open-source tool for visualizing Python objects and references. It shows the data structure, call stack, and connections between variables. 👉 Link: https://github.com/bterwijn/memory_graph?tab=readme-ov-file It also supports working with recursion and structures such as binary trees or linked lists. Works in VS Code, Jupyter, PyCharm, and is available online without installation. 😁 more: https://memory-graph.com/#breakpoints=8&continues=1&timestep=1.0&play 👉 https://t.me/CodeProgrammer

39 174

✨ Polars vs pandas: What's the Difference? ✨ 📖 Discover the key differences in Polars vs pandas to help you choose the right Python library for faster, more efficient data analysis. 🏷️ #intermediate #data-science #python