uk
Feedback

Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

Learn Python Coding

Learn Python Coding

Відкрити в Telegram

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 40 881 підписників, посідаючи 3 287 місце в категорії Технології та додатки та 9 164 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 40 881 підписників.

За останніми даними від 29 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 336, а за останні 24 години на 1, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.33%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.52% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 179 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 622 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 30 жовтня, 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.

Buy Ad
40 881
Підписники
+124 години
-497 днів
+33630 днів
Архів дописів
🎁❗️TODAY FREE❗️🎁 Entry to our VIP channel is completely free today. Tomorrow it will cost $500! 🔥 JOIN 👇 https://t.me/+DB
🎁❗️TODAY FREE❗️🎁 Entry to our VIP channel is completely free today. Tomorrow it will cost $500! 🔥 JOIN 👇 https://t.me/+DBdNGbxImzgxMDBi https://t.me/+DBdNGbxImzgxMDBi https://t.me/+DBdNGbxImzgxMDBi

✨ camel case | Python Glossary ✨ 📖 A naming convention where the first letter of each word within a compound word is capitalized. 🏷️ #Python

⚠ Message was hidden by channel owner
⚠ Message was hidden by channel owner

✨ How to Create a Django Project ✨ 📖 Learn how to create a Django project and app in clear, guided steps. Use it as a refere
✨ How to Create a Django Project ✨ 📖 Learn how to create a Django project and app in clear, guided steps. Use it as a reference for any future Django project and tutorial you'll work on. 🏷️ #basics #best-practices #django #web-dev

Sorting Algorithm #python #datastructures
+9
Sorting Algorithm #python #datastructures

✨ Quiz: How to Create a Django Project ✨ 📖 Check your Django setup skills. Install safely and pin requirements, create a pro
✨ Quiz: How to Create a Django Project ✨ 📖 Check your Django setup skills. Install safely and pin requirements, create a project and an app. Start building your first site. 🏷️ #basics #best-practices #django #web-dev

⚠ Message was hidden by channel owner
⚠ Message was hidden by channel owner

✨ Boolean flag | Python Glossary ✨ 📖 A variable or function parameter that you set to either True or False. 🏷️ #Python

photo content
+4

Accelerating the Sieve of Eratosthenes 1. Quickly recall the algorithm Classic implementation:
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_prime
Time — O(N log log N). We're not interested in the asymptotics, but in how much we can speed up the implementation itself. 2. Optimization #1 — don't bother with even numbers The idea is simple: * all even numbers except 2 are composite * if we only work with odd numbers, we reduce the array size and the number of iterations by about half Implementation:
def 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_prime
3. Optimization #2 — use bytearray instead of list[bool] Thought: * bool in Python is an object * bytearray is a tightly packed buffer * less overhead and better fits into the CPU cache Example:
def 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_prime
4. Optimization #3 — a hybrid of the two approaches
def 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_prime
5. Time comparison Test with n = 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)
There's no Python loop here — everything is done by a C-level operation on the slice. On such tasks, this makes a huge difference. General idea: in Python, we often speed up not the asymptotics, but the memory model and the number of passes over the data. Loops + memory → the main factors. 👉 @DataScience4

⚠ Message was hidden by channel owner
⚠ Message was hidden by channel owner

✨ dataframe | Python Glossary ✨ 📖 A data structure for working with tabular data in Python. 🏷️ #Python

✨ assertion | Python Glossary ✨ 📖 A debugging aid that tests a condition as an internal self-check. 🏷️ #Python

⚠ Message was hidden by channel owner
⚠ Message was hidden by channel owner

photo content

✨ Reference: Python Best Practices ✨ 📖 Widely accepted and established guidelines, conventions, tips, and best practices for Python programmers. 🏷️ #23_terms

✨ Reference: Python’s Built-in Exceptions ✨ 📖 Predefined error classes that the Python interpreter uses to handle various error conditions. 🏷️ #47_terms

✨ Python's deque: Implement Efficient Queues and Stacks ✨ 📖 Use a Python deque to efficiently append and pop elements from b
✨ Python's deque: Implement Efficient Queues and Stacks ✨ 📖 Use a Python deque to efficiently append and pop elements from both ends of a sequence, build queues and stacks, and set maxlen for history buffers. 🏷️ #intermediate #data-structures #python #stdlib

✨ Dependency Management | Python Best Practices ✨ 📖 Guidelines and best practices for dependency management in Python. 🏷️ #Python

✨ How to Integrate ChatGPT's API With Python Projects ✨ 📖 Learn how to use the ChatGPT Python API with the OpenAI library to
✨ How to Integrate ChatGPT's API With Python Projects ✨ 📖 Learn how to use the ChatGPT Python API with the OpenAI library to build AI-powered features in your Python applications. 🏷️ #intermediate #ai #api