Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Learn Python Coding
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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Learn Python Coding
Канал Learn Python Coding (@pythonre) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 39 139 підписників, посідаючи 3 511 місце в категорії Технології та додатки та 10 584 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 39 139 підписників.
За останніми даними від 06 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 433, а за останні 24 години на 10, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.57%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.00% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 004 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 393 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 3.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як math, harvard, oxford, supervision, waybienad.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 08 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.
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_primedef 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_primedef 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_primedef 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_primen = 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)
