Learn Python Coding
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:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Learn Python Coding
Канал Learn Python Coding (@pythonre) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 40 878 подписчиков, занимая 3 287 место в категории Технологии и приложения и 9 164 место в регионе Индия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 40 878 подписчиков.
Согласно последним данным от 29 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 336, а за последние 24 часа — 1, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.33%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.52% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 179 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 622 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 30 октября, 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.
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_primedef 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_primedef 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_primedef 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_primen = 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)
