Machine Learning with Python
Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning with Python
Канал Machine Learning with Python (@codeprogrammer) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 68 136 підписників, посідаючи 2 365 місце в категорії Освіта та 4 731 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 68 136 підписників.
За останніми даними від 31 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 80, а за останні 24 години на 1, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.09%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.54% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 784 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 052 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 5.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як insidead, learning, degree, evaluation, algorithm.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 01 вересня, 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 Освіта.
https://chat.openai.com/share/abc123)
• Downloads the HTML content of the chat
• Converts it to a PDF file using pdfkit and wkhtmltopdf
This is useful for archiving, sharing, or printing ChatGPT conversations in a clean format.
---
### 1. Prerequisites
Before starting, you need the following libraries and tools:
#### • Install pdfkit and requests
pip install pdfkit requests
#### • Install wkhtmltopdf
Download from:
[https://wkhtmltopdf.org/downloads.html](https://wkhtmltopdf.org/downloads.html)
Make sure to add the path of the installed binary to your system PATH.
---
### 2. Python Script: Convert Shared ChatGPT URL to PDF
import pdfkit
import requests
import os
# Define output filename
output_file = "chatgpt_conversation.pdf"
# ChatGPT shared URL (user input)
chat_url = input("Enter the ChatGPT share URL: ").strip()
# Verify the URL format
if not chat_url.startswith("https://chat.openai.com/share/"):
print("Invalid URL. Must start with https://chat.openai.com/share/")
exit()
try:
# Download HTML content
response = requests.get(chat_url)
if response.status_code != 200:
raise Exception(f"Failed to load the chat: {response.status_code}")
html_content = response.text
# Save HTML to temporary file
with open("temp_chat.html", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(html_content)
# Convert HTML to PDF
pdfkit.from_file("temp_chat.html", output_file)
print(f"\n✅ PDF saved as: {output_file}")
# Optional: remove temp file
os.remove("temp_chat.html")
except Exception as e:
print(f"❌ Error: {e}")
---
### 3. Notes
• This approach works only if the shared page is publicly accessible (which ChatGPT share links are).
• The PDF output will contain the web page version, including theme and layout.
• You can customize the PDF output using pdfkit options (like page size, margins, etc.).
---
### 4. Optional Enhancements
• Add GUI with Tkinter
• Accept multiple URLs
• Add PDF metadata (title, author, etc.)
• Add support for offline rendering using BeautifulSoup to clean content
---
### Exercise
• Try converting multiple ChatGPT share links to PDF
• Customize the styling with your own CSS
• Add a timestamp or watermark to the PDF
---
#Python #ChatGPT #PDF #WebScraping #Automation #pdfkit #tkinterpandas for structured data:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
• Use libraries like json for JSON files:
import json
with open('data.json') as f:
data = json.load(f)
---
5. Basic Dataset Exploration
• Check shape and size:
print(df.shape)
• Preview data:
print(df.head())
• Check for missing values:
print(df.isnull().sum())
---
6. Summary
• Understanding dataset types is crucial before processing.
• Loading and exploring datasets helps identify cleaning and preprocessing needs.
---
Exercise
• Load a CSV and JSON dataset in Python, print their shapes, and identify missing values.
---
#DataScience #Datasets #DataLoading #Python #DataExploration
https://t.me/DataScienceM#DataScience #SQL #Python #MachineLearning #Statistics #BusinessAnalytics #ProductCaseStudies #DataScienceProjects #InterviewPrep #LearnDataScience #YouTubeLearning #CodingInterview #MLInterview #SQLProjects #PythonForDataScience✉️ Our Telegram channels: https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk
