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 Индия9 624 Технологии и приложения3 241...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Learn Python Coding

Канал Learn Python Coding (@pythonre) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 40 051 подписчиков, занимая 3 241 место в категории Технологии и приложения и 9 624 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 40 051 подписчиков.

Согласно последним данным от 28 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 145, а за последние 24 часа — 8, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 3.02%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.11% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 211 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 444 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 2.
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 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 Технологии и приложения.

Buy Ad

40 051

Подписчики

+824 часа

-307 дней

+14530 день

1 211

Просмотры поста

~ 44424 часа

~ 65748 часов

3.02%

Коэффициент вовлеченности

~ 2

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

40 055

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

40 055

⚠ Message was hidden by channel owner

40 055

✨ dataframe | Python Glossary ✨ 📖 A data structure for working with tabular data in Python. 🏷️ #Python

40 055

✨ assertion | Python Glossary ✨ 📖 A debugging aid that tests a condition as an internal self-check. 🏷️ #Python

40 055

⚠ Message was hidden by channel owner

40 055

✨ Reference: Python Best Practices ✨ 📖 Widely accepted and established guidelines, conventions, tips, and best practices for Python programmers. 🏷️ #23_terms

40 055

✨ Reference: Python’s Built-in Exceptions ✨ 📖 Predefined error classes that the Python interpreter uses to handle various error conditions. 🏷️ #47_terms

40 055

✨ 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

40 055

✨ Dependency Management | Python Best Practices ✨ 📖 Guidelines and best practices for dependency management in Python. 🏷️ #Python

40 055

✨ 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

40 055

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

40 055

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

40 055

⚠ Message was hidden by channel owner

40 055

✨ Project Layout | Python Best Practices ✨ 📖 Guidelines and best practices for structuring and organizing your Python projects effectively. 🏷️ #Python

40 055

✨ Public API Surface | Python Best Practices ✨ 📖 Guidelines and recommendations for using public and non-public names in your Python code. 🏷️ #Python

40 055

👩‍💻 FREE 2026 IT Learning Kits Giveaway 🔥Whether you're preparing for #Cisco #AWS #PMP #Python #Excel #Google #Microsoft #AI or any other in-demand certification – SPOTO has got you covered! 🎁 Explore Our FREE Study Resources ·IT Certs E-book : https://bit.ly/3YvSMHL ·IT exams skill Test : https://bit.ly/4r4VHnd ·Python, ITIL, PMP, Excel, Cyber Security, cloud, SQL Courses : https://bit.ly/4qNWl8r ·Free AI online preparation material and support tools : https://bit.ly/4qKiKTN 🔗 Need IT Certs Exam Help？ contact: wa.link/dm4kyz 📲 Join IT Study Group for insider tips & expert support: https://chat.whatsapp.com/BEQ9WrfLnpg1SgzGQw69oM

40 055

⚠ Message was hidden by channel owner

40 055

⚠ Message was hidden by channel owner