Coding & Data Science Resources
Official Telegram Channel for Free Coding & Data Science Resources Admin: @love_data
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Coding & Data Science Resources
Канал Coding & Data Science Resources (@codingfreebooks) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 32 421 підписників, посідаючи 4 025 місце в категорії Технології та додатки та 12 523 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 32 421 підписників.
За останніми даними від 25 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 244, а за останні 24 години на 4, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.77%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає N/A% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 899 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 0 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 7.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як insidead, chart, programming, mining, lecture.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Official Telegram Channel for Free Coding & Data Science Resources
Admin: @love_data”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 26 серпня, 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.
ts = TopologicalSorter()
ts.add("deploy", "test")
ts.add("test", "build")
After preparation, the sorter returns the correct execution order.
tuple(ts.static_order())
Result:
("build", "test", "deploy")
Especially useful for workflow management systems, dependency resolution, orchestration systems, and any tasks with a dependency graph.
🔥 TopologicalSorter allows you to solve dependency problems using Python's built-in tools without having to implement graph algorithms manually.ts = TopologicalSorter()
ts.add("deploy", "test")
ts.add("test", "build")
After preparation, the sorter returns the correct execution order.
tuple(ts.static_order())
Result:
("build", "test", "deploy")
Especially useful for workflow management systems, dependency resolution, orchestration systems, and any tasks with a dependency graph.
🔥 TopologicalSorter allows you to solve dependency problems using Python's built-in tools without having to implement graph algorithms manually.
#Python #DependencyResolution #WorkflowOrchestration #CICD #BuildSystems #TopologicalSort
✨ Join Best TG Channels https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk
⭐️ Join Our WhatsApp Channel https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A