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 68 102 підписників, посідаючи 2 372 місце в категорії Освіта та 4 808 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 68 102 підписників.
За останніми даними від 27 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 112, а за останні 24 години на 8, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.52%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.90% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 077 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 291 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 28 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 Освіта.
https://anthropic.skilljar.com/claude-with-the-anthropic-api▶️ Introduction to Model Context Protocol (MCP)
https://anthropic.skilljar.com/introduction-to-model-context-protocol▶️ Claude in Amazon Bedrock
https://anthropic.skilljar.com/claude-in-amazon-bedrock▶️ Claude in Google Cloud (Vertex AI)
https://anthropic.skilljar.com/claude-with-google-vertex▶️ Advanced MCP
https://anthropic.skilljar.com/model-context-protocol-advanced-topics▶️ Claude Code in Practice
https://anthropic.skilljar.com/claude-code-in-actiontags: #courses #ai ➡ https://t.me/CodeProgrammer
if obj == None, use if obj is None
In Python, when you write:
obj == None
you're not directly checking if obj is the value None. Instead, you're asking if the object is equal to None.
Yes, in many cases, the result will be the same as for the code:
obj is None
But the behavior of these two variants is different, and this difference is important.
When you use:
obj == None
Python calls the __eq__ method on the object. That is, the object itself decides what it means to be "equal to None". And this method can be overridden.
If obj is an instance of a class in which __eq__ is implemented so that when compared with None, it returns True (even if the object is not actually None), then obj == None may mistakenly give True.
Example:
class Weird:
def __eq__(self, other):
return True # Always asserts that it's equal
obj = Weird()
print(obj == None) # True
print(obj is None) # False
Here, it can be seen that obj == None returns True due to the custom behaeqf the __eq__ operator in the class.
Therefore, when using obj == None, the result is not always predictable.
On the other hand, when you write:
obj is None
you're using the is operator, which cannot be overridden. This means that the result will always be the same and predictable.
The is operator checks the identity of objects, that is, whether two references point to the same object. Since None is a singleton (the only instance), obj is None is the correct and most efficient way to perform such a check.
❤️ Therefore, it is always recommended, and this is best practice, to use obj is None instead of obj == None for predictability and efficiency.
👉 https://t.me/DataScienceQ