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 40 051 підписників, посідаючи 3 241 місце в категорії Технології та додатки та 9 624 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 40 051 підписників.
За останніми даними від 28 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 145, а за останні 24 години на 8, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 3.02%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.11% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 211 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 444 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 2.
- 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 29 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 Технології та додатки.
40 051
Підписники
+824 години
-307 днів
+14530 день
Архів дописів
40 051
✨ thread | Python Glossary ✨
📖 A separate flow of execution within a program.
🏷️ #Python
40 051
Creating Barcodes in Python!
Barcode generation can be easily automated using the
python-barcode library.
First, install the library itself and the dependency for image generation:
pip install python-barcode pillowPillow library is used to save in PNG format via ImageWriter.
Import the main module and writer for working with images:
import barcode
from barcode.writer import ImageWriterEAN-13 barcode. Important: exactly 12 digits are passed, and the check digit is automatically calculated and added.
ean = barcode.get(
"ean13",
"590123412345",
writer=ImageWriter()
)filename = ean.save("product_barcode")
print(filename)product_barcode.png file will be created in the current directory.
Generating several barcodes: a common scenario is generating a series of barcodes, for example for a list of products or database records:
codes = [
"123456789012",
"987654321098",
"111222333444"
]
for value in codes:
code_obj = barcode.get(
"ean13",
value,
writer=ImageWriter()
)
code_obj.save(f"barcode_{value}")EAN-13, otherwise the library will throw an exception.
If you need to encode arbitrary strings (order numbers, documents), it's more convenient to use Code128:
code128 = barcode.get(
"code128",
"ORDER-2025-001",
writer=ImageWriter()
)
code128.save("order_barcode")APIs:
def generate_barcode(value, filename):
code = barcode.get(
"code128",
value,
writer=ImageWriter()
)
return code.save(filename)
generate_barcode("INVOICE-4587", "invoice_4587")
40 051
Repost from Machine Learning with Python
Do you see yourself as a programmer, researcher, or engineer?
40 051
✨ Quiz: GeoPandas Basics: Maps, Projections, and Spatial Joins ✨
📖 Test GeoPandas basics for reading, mapping, projecting, and spatial joins to handle geospatial data confidently.
🏷️ #intermediate #data-science
40 051
✨ cProfile | Python Standard Library ✨
📖 Provides a way to measure where time is being spent in your application.
🏷️ #Python
40 051
Ant AI Automated Sales Robot is an intelligent robot focused on automating lead generation and sales conversion. Its core function simulates human conversation, achieving end-to-end business conversion and easily generating revenue without requiring significant time investment.
I. Core Functions: Fully Automated "Lead Generation - Interaction - Conversion"
Precise Lead Generation and Human-like Communication: Ant AI is trained on over 20 million real social chat records, enabling it to autonomously identify target customers and build trust through natural conversation, requiring no human intervention.
High Conversion Rate Across Multiple Scenarios: Ant AI intelligently recommends high-conversion-rate products based on chat content, guiding customers to complete purchases through platforms such as iFood, Shopee, and Amazon. It also supports other transaction scenarios such as movie ticket purchases and utility bill payments.
24/7 Operation: Ant AI continuously searches for customers and recommends products. You only need to monitor progress via your mobile phone, requiring no additional management time.
II. Your Profit Guarantee: Low Risk, High Transparency, Zero Inventory Pressure, Stable Commission Sharing
We have established partnerships with platforms such as Shopee and Amazon, which directly provide abundant product sourcing. You don't need to worry about inventory or logistics. After each successful order, the company will charge the merchant a commission and share all profits with you. Earnings are predictable and withdrawals are convenient. Member data shows that each bot can generate $30 to $100 in profit per day. Commission income can be withdrawn to your account at any time, and the settlement process is transparent and open.
Low Initial Investment Risk. Bot development and testing incur significant costs. While rental fees are required, in the early stages of the project, the company prioritizes market expansion and brand awareness over short-term profits.
If you are interested, please join my Telegram group for more information and leave a message: https://t.me/+lVKtdaI5vcQ1ZDA1
40 051
✨ wildcard import | Python Glossary ✨
📖 An import uses the star syntax to pull many names into your current namespace at once.
🏷️ #Python
40 051
✨ transitive dependency | Python Glossary ✨
📖 An indirect requirement of your project.
🏷️ #Python
40 051
This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers.
0️⃣ Python
1️⃣ Data Science
2️⃣ Machine Learning
3️⃣ Data Visualization
4️⃣ Artificial Intelligence
5️⃣ Data Analysis
6️⃣ Statistics
7️⃣ Deep Learning
8️⃣ programming Languages
✅ https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0
✅ https://t.me/Codeprogrammer
40 051
✨ GeoPandas Basics: Maps, Projections, and Spatial Joins ✨
📖 Dive into GeoPandas with this tutorial covering data loading, mapping, CRS concepts, projections, and spatial joins for intuitive analysis.
🏷️ #intermediate #data-science
40 051
✨ relative import | Python Glossary ✨
📖 Import modules from the same package or parent packages using leading dots.
🏷️ #Python
40 051
Repost from Remote Jobs — Daily LinkedIn Picks 💼
Python Clean Code: Stop Writing Bad Code — Lessons from Uncle Bob
Are you tired of writing messy and unorganized code that leads to frustration and bugs? You can transform your code from a confusing mess into something crystal clear with a few simple changes. In this article, we'll explore key principles from the book "Clean Code" by Robert C. Martin, also known as Uncle Bob, and apply them to Python. Whether you're a web developer, software engineer, data analyst, or data scientist, these principles will help you write clean, readable, and maintainable Python code.
Read: https://habr.com/en/articles/841820/
https://t.me/CodeProgrammer 🧠
