uk
Feedback
Python Projects & Free Books

Python Projects & Free Books

Відкрити в Telegram

Python Interview Projects & Free Courses Admin: @Coderfun

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python Projects & Free Books

Канал Python Projects & Free Books (@pythonfreebootcamp) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 40 926 підписників, посідаючи 3 337 місце в категорії Технології та додатки та 10 047 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 40 926 підписників.

За останніми даними від 05 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 175, а за останні 24 години на 29, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.03%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 0.77% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 649 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 314 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 5.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як learning, analyst, framework, link:-, structure.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
Python Interview Projects & Free Courses Admin: @Coderfun

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 07 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

40 926
Підписники
+2924 години
+517 днів
+17530 день
Архів дописів
Building Modern GUIs with Tkinter and Python

https://topmate.io/analyst/907371 If you're a job seeker, these well structured document resources will help you to know and learn all the real time Python Interview questions with their exact answer. folks who are having 0-4+ years of experience have cracked the interview using this guide! Please use the above link to avail them!👆 NOTE: -Most data aspirants hoard resources without actually opening them even once! The reason for keeping a small price for these resources is to ensure that you value the content available inside this and encourage you to make the best out of it. Hope this helps in your job search journey... All the best!👍✌️

photo content

Do you enjoy reading this channel? Perhaps you have thought about placing ads on it? To do this, follow three simple steps: 1) Sign up: https://telega.io/c/pythonfreebootcamp 2) Top up the balance in a convenient way 3) Create an advertising post If the topic of your post fits our channel, we will publish it with pleasure.

photo content

Python code To download from Youtube from pytube import YouTube # Enter the YouTube video URL url = "https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ" # Create a YouTube object with the URL yt = YouTube(url) # Select the highest resolution video video = yt.streams.get_highest_resolution() # Set the output directory and filename output_dir = "/storage/emulated/0/Documents/" filename = yt.title+".mp4" # Download the video video.download(output_dir, filename) print(f"Download complete: {filename}")

THE MOST PRIVATE GROUP №1 ❌ They are robbing Crypto Exchanges for Millions of dollars! Yesterday profit = 50,000$+ 👉 https://t.me/+5YRwSjrwkCIwNDE1 👉 https://t.me/+5YRwSjrwkCIwNDE1 👉 https://t.me/+5YRwSjrwkCIwNDE1 Go fast! Only the first 1000 subs will be accepted! 👀🚀

#adpost

Essential Python Libraries for Data Analytics 😄👇 Python Free Resources: https://t.me/pythondevelopersindia 1. NumPy: - Efficient numerical operations and array manipulation. 2. Pandas: - Data manipulation and analysis with powerful data structures (DataFrame, Series). 3. Matplotlib: - 2D plotting library for creating visualizations. 4. Scikit-learn: - Machine learning toolkit for classification, regression, clustering, etc. 5. TensorFlow: - Open-source machine learning framework for building and deploying ML models. 6. PyTorch: - Deep learning library, particularly popular for neural network research. 7. Django: - High-level web framework for building robust, scalable web applications. 8. Flask: - Lightweight web framework for building smaller web applications and APIs. 9. Requests: - HTTP library for making HTTP requests. 10. Beautiful Soup: - Web scraping library for pulling data out of HTML and XML files. As a beginner, you can start with Pandas and Numpy libraries for data analysis. If you want to transition from Data Analyst to Data Scientist, then you can start applying ML libraries like Scikit-learn, Tensorflow, Pytorch, etc. in your data projects. Share with credits: https://t.me/sqlspecialist Hope it helps :)

🚨 ATTENTION 🚨 Friends, I asked for a special link from binance free vip channel, don't miss ❗ Only 100 Members Exclusive Li
🚨 ATTENTION 🚨 Friends, I asked for a special link from binance free vip channel, don't miss ❗ Only 100 Members Exclusive Link 👇👇👇 https://t.me/+tY1KS_VpiFozNWZi LIMITED TIME OPEN LINK ❗

#ad 👇

photo content

photo content

ATTENTION!! +1000% coin will be posted in BINANCE WHALE'S LEAK🚀🚀 Link open only for LIMITED TIME🕓 JOIN FAST👀👇 https://t.
ATTENTION!! +1000% coin will be posted in BINANCE WHALE'S LEAK🚀🚀 Link open only for LIMITED TIME🕓 JOIN FAST👀👇 https://t.me/+rDT7H_njmis4ODQ0

#ad 👇

Tips to Merge two dictionary
boy={"ram":70,"Sundar":80}

girl={"riya":80,"Sonali":70}

student=boy | girl

print(student)

Scrap Image from bing using BeautifulSoup import requests from bs4 import BeautifulSoup as BSP def split_url(url): return url
Scrap Image from bing using BeautifulSoup
import requests
from bs4 import BeautifulSoup as BSP

def split_url(url):
    return url.split('&')[0]

def get_image_urls(search_query):
    url = f"https://cn.bing.com/images/search?q={search_query}&first=1&cw=1177&ch=678"
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"
    }
    rss = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BSP(rss.content, "html.parser")

    all_img = []
    for img in soup.find_all('img'):
        img_url = img.get('src2')
        if img_url and img_url.startswith('https://tse2.mm.bing.net/'):
            img_url = split_url(img_url)
            all_img.append(img_url)

    return all_img

print(get_image_urls("cat"))
sample response :
['https://tse2.mm.bing.net/th?q=Cat+Portrait', ...']

Scrap Image from google using BeautifulSoup
import requests
from bs4 import BeautifulSoup as BSP

def get_image_urls(search_query):
    url = f"https://www.google.com/search?q={search_query}&tbm=isch"
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"
    }
    rss = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BSP(rss.content, "html.parser")

    all_img = []
    for img in soup.find_all('img'):
        src = img['src']
        if not src.endswith("gif"):
            all_img.append(src)

    return all_img

print(get_image_urls("boy"))

❌ PRIVATE GROUP №1 ❌ They are robbing Crypto Exchanges for Millions of dollars! Yesterday profit = 50,000$+ 👉 https://t.me/+BT9cWw0OJ644YWI1 👉 https://t.me/+BT9cWw0OJ644YWI1 👉 https://t.me/+BT9cWw0OJ644YWI1 Go fast! Only the first 1000 subs will be accepted! 👀🚀

Ad 👇👇