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 40 060 підписників, посідаючи 3 238 місце в категорії Технології та додатки та 9 700 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 40 060 підписників.
За останніми даними від 26 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 182, а за останні 24 години на -10, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.93%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.12% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 172 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 447 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 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 Технології та додатки.
if type(x) == str:
print("This is a string")
it might work, but it breaks on subclasses of str.
It's better to use isinstance(). It takes into account inheritance and is more consistent with polymorphism.
if isinstance(x, str):
print("This is a string")
This variant will work for str and its subclasses.
Conclusion: type(x) == str is only suitable for simple cases, but it's fragile. isinstance(x, str) is a more stable and correct option almost always.x = .023
print(f'{x:.2%}') # 2.30%
x = .02375
print(f'{x:.2%}') # 2.38% -- rounded off!
x = 1.02375
print(f'{x:.2%}') # 102.38%
👉 @PythonRecodes = ["A", "B", "C"]
found = False
for code in codes:
if code == "B":
found = True
break
if found:
print("Incorrect: Code B found (less efficient).")
Brief Explanation: The in operator is optimized for membership checks, offering better performance and cleaner code than manual loops, especially for larger lists.
---
5. Avoiding Unnecessary List Conversions
Description: Many functions and methods return iterators or generator objects for efficiency. Converting these directly to a list without need can waste memory and computation if you only need to process elements one by one.
Correct Usage: Process iterators directly when possible, convert to list only if multiple passes or random access is needed.
squares_gen = (x*x for x in range(5)) # Generator expression
for s in squares_gen: # Process elements one by one
print(f"Correct: {s}", end=" ") # Output: 0 1 4 9 16
print()
# If you need the full list:
squares_list = list(x*x for x in range(5))
print(f"Correct (list conversion): {squares_list}") # Output: [0, 1, 4, 9, 16]
Incorrect Usage: Unnecessarily converting iterators to lists when single-pass processing suffices.
data_stream = map(str.upper, ['apple', 'banana', 'cherry'])
# If you only need to print them once:
full_list = list(data_stream) # Unnecessary list creation
for item in full_list:
print(f"Incorrect: {item}", end=" ") # Output: APPLE BANANA CHERRY
print()
Brief Explanation: Iterators/generators are memory-efficient for single-pass operations. Convert to list() only when random access, repeated iteration, or a material collection is strictly required.
https://t.me/pythonRe 🌟