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
Сітка:📈 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 40 872 підписників, посідаючи 3 281 місце в категорії Технології та додатки та 9 100 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 40 872 підписників.
За останніми даними від 01 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 294, а за останні 24 години на 3, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.30%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.56% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 167 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 637 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 02 листопада, 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.
40 872
Підписники
+324 години
-237 днів
+29430 днів
Архів дописів
40 872
✨ Microsoft Copilot | AI Coding Tools ✨
📖 A generative AI assistant available in Bing, Microsoft Edge, and Windows.
🏷️ #Python
40 872
✨ Quiz: Get Started With FastAPI ✨
📖 This hands-on quiz will test your knowledge of FastAPI basics, from installation and endpoints to automatic JSON responses and Swagger UI.
🏷️ #intermediate #api #front-end #web-dev
40 872
✨ CodeGeeX | AI Coding Tools ✨
📖 An open multilingual code generation model family and an IDE assistant.
🏷️ #Python
40 872
Repost from Machine Learning with Python
Visualization of Python objects and references
Many beginner Python developers face confusion when working with mutability and references between variables. It is especially difficult to understand during debugging of complex data structures when it is unclear how exactly they are connected. ⌨️
So here is memory_graph — an open-source tool for visualizing Python objects and references. It shows the data structure, call stack, and connections between variables.
👉 Link: https://github.com/bterwijn/memory_graph?tab=readme-ov-file
It also supports working with recursion and structures such as binary trees or linked lists.
Works in VS Code, Jupyter, PyCharm, and is available online without installation.
😁 more: https://memory-graph.com/#breakpoints=8&continues=1×tep=1.0&play
👉 https://t.me/CodeProgrammer
40 872
✨ Polars vs pandas: What's the Difference? ✨
📖 Discover the key differences in Polars vs pandas to help you choose the right Python library for faster, more efficient data analysis.
🏷️ #intermediate #data-science #python
40 872
✨ Jupyter AI | AI Coding Tools ✨
📖 A JupyterLab extension that brings generative AI into notebooks.
🏷️ #Python
40 872
✨ Zed | AI Coding Tools ✨
📖 A high-performance, collaborative code editor with built-in AI agent tooling.
🏷️ #Python
40 872
🌟 Swiftproxy – Fast, Secure, and Reliable Proxies for Every Project
Looking for proxies that are stable, high-speed, and ready for any online task? Swiftproxy is your go-to solution! From web scraping and data analytics to automation and competitive research, our proxies help you work smarter, faster, and without limits.
🌐 https://www.swiftproxy.net/?ref=python53
✨Why Swiftproxy Stands Out:
🔄 Rotating & Sticky IPs
Switch IPs seamlessly or maintain the same one for longer sessions. Avoid blocks, CAPTCHAs, and interruptions effortlessly.
🌍 Global Coverage & Advanced Targeting
Access over 90 million IPs across 220+ countries. Pinpoint IPs by country, city, or ASN for precise data collection.
⚡️ Fast, Secure, & Reliable
Enjoy high-speed servers with 99.8% uptime and advanced encryption, ensuring seamless and secure data collection.
💻 Flexible & Compatible
Supports HTTP(S) and SOCKS5 protocols and integrates easily with over 650 tools and applications.
✅ Flexible Data Usage
Residential proxies: Non-expiring bandwidth starting from just $0.7/GB — use it whenever you need.
Static residential proxies: Valid for 30 days, priced from $6/IP, giving you maximum control.
🔥Kickstart your projects with Swiftproxy’s reliable residential proxies and make your workflow smoother than ever!
👉 https://www.swiftproxy.net/?ref=python53
🎯 Get Started Quickly:
1. Register a new account on Swiftproxy
2. Contact support to claim 500MB free residential proxy traffic
🎊Use exclusive code SWIFT90 for 10% off your first purchase!
💫Join Swiftproxy Now: https://t.me/swiftproxynetofficial
40 872
4 ways to copy a list in Python
In Python, there are several ways to make a copy of a list. But it is important to understand the difference between a shallow copy and a deep copy.
original = [1, 2, [3, 4]]
# 1. Slice (shallow copy)
copy1 = original[:]
# 2. .copy() method (shallow copy)
copy2 = original.copy()
# 3. Using list() (shallow copy)
copy3 = list(original)
# 4. deepcopy (deep copy)
import copy
copy4 = copy.deepcopy(original)original[2].append(5)
print(copy1)
# [1, 2, [3, 4, 5]] — nested list changed!
print(copy4)
# [1, 2, [3, 4]] — unchanged40 872
✨ Astral's ty: A New Blazing-Fast Type Checker for Python ✨
📖 Learn to use ty, an ultra-fast Python type checker written in Rust. Get setup instructions, run type checks, and fine-tune custom rules in personal projects.
🏷️ #intermediate #tools
40 872
✨ Quiz: What Can You Do With Python? ✨
📖 Review where Python shines: web, APIs, CLIs, GUIs, data science, ORMs, automation, and robots. Practice key terms, tools, and workflows.
🏷️ #basics #career
40 872
✨ Quiz: Ways to Start Interacting With Python ✨
📖 Test your knowledge of running Python interactively using REPL, scripts, and IDEs, and clarify key concepts.
🏷️ #basics #python
40 872
✨ Code Llama | AI Coding Tools ✨
📖 A family of code-specialized large language models (LLMs) for generating, completing, and explaining source code.
🏷️ #Python
40 872
🥳Working on web scraping, data automation, or machine learning projects?
RapidProxy provides developers with a reliable proxy network built for scale.
🌐 https://www.rapidproxy.io/?ref=tst
Why Developers Choose RapidProxy
🔡 Traffic Never Expires
No monthly lock-in. Pay once, use when you need—perfect for long-term projects.
🔡 Free Trial for Testing
Evaluate performance before committing. Ideal for experimenting with your Python workflows.
🔡 Large Residential IP Pool
90M+ clean residential IPs across 200+ countries and cities. Great for bypassing restrictions, collecting data, or managing accounts.
🔡 HTTP(S) /SOCKS5 support
HTTP(S) & SOCKS5 compatibility ensures smooth integration with tools like requests, Scrapy, or Selenium.
💵Pricing
Residential Proxy: from $0.65/GB, traffic never expires.
Static (ISP) Residential Proxy: $5/IP, unlimited traffic for 30 days (easy renewal).
Get started in minutes:
1️⃣ Sign up at RapidProxy.io
2️⃣ Claim your free trial traffic
3️⃣ Scale your scraping, automation, or research projects with confidence
📞Contact Us
✈️Telegram: @rapidproxyio
📱WhatsApp: Rapidproxy.io
💌Email: support@rapidproxy.io / helena@rapidproxy.io
⚡️Performance You Can Rely On
☑️99.9% uptime guarantee
☑️Ultra-low 0.38s average response time
☑️Unlimited concurrent sessions for high-volume tasks
RapidProxy — Fast · Reliable · Developer-Friendly
Your trusted partner for Python scraping and global online operations.
