uk
Feedback
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 39 175 підписників, посідаючи 3 501 місце в категорії Технології та додатки та 10 515 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 39 175 підписників.

За останніми даними від 09 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 443, а за останні 24 години на 15, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.52%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 0.96% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 988 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 374 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 4.
  • 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 10 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.

39 175
Підписники
+1524 години
+827 днів
+44330 день
Архів дописів
⚠ Message was hidden by channel owner
⚠ Message was hidden by channel owner

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

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

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

prompt | AI Coding Glossary ✨ 📖 The input text or a structured message that tells a generative model what to do. 🏷️ #Python

vibe coding | AI Coding Glossary ✨ 📖 An AI-assisted programming style where a developer describes goals in natural language and accepts model-generated code with minimal manual editing. 🏷️ #Python

✨ How to Use Python: Your First Steps ✨ 📖 Learn how to use Python—install it, run code, and work with data types, functions,
How to Use Python: Your First Steps ✨ 📖 Learn how to use Python—install it, run code, and work with data types, functions, classes, and loops. Explore essential tools and build a solid foundation. 🏷️ #basics #python

✨ Quiz: How to Use Python: Your First Steps ✨ 📖 Review the basics of Python with this quiz. Practice syntax, keywords, varia
Quiz: How to Use Python: Your First Steps ✨ 📖 Review the basics of Python with this quiz. Practice syntax, keywords, variables, errors, and tools every beginner should know. 🏷️ #basics #python

agentic coding | AI Coding Glossary ✨ 📖 An approach to software development in which AI agents plan, write, run, and iteratively improve code. 🏷️ #Python

artificial intelligence (AI) | AI Coding Glossary ✨ 📖 The field of building machines and software that perform tasks requiring human-like intelligence. 🏷️ #Python

Repost from Tech Jobs Hub
Question: What are the differences between __eq__ and __ne__ methods in Python? eqe __eq__ and __ne__ methods are special methods used to define the behavior of the equality and inequality operators (== and !=, reseq. The __eq__ method returns True if two objects are consideredneereas __ne__ returns True if they are considereeql. If __eq__ is defined, it's common practiceneefine __ne__ to maintain consistent logic. For instance:
class MyClass:
    def __eq__(self, other):
        return True
    def __ne__(self, other):
        return False
Here, MyClass would always return True for equality and False for inequality. By: @DataScienceQ 🚀

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

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

agent | AI Coding Glossary ✨ 📖 A system that perceives, decides, and acts toward goals, often looping over steps with tools, memory, and feedback. 🏷️ #Python

model context protocol (MCP) | AI Coding Glossary ✨ 📖 An open, client-server communication standard that lets AI applications connect to external tools and data sources. 🏷️ #Python

Reference: AI Coding Glossary ✨ 📖 Concise explanations of foundational terms and concepts for AI-assisted coding. 🏷️ #2_terms

generative pre-trained transformer (GPT) | AI Coding Glossary ✨ 📖 Autoregressive language models that use the transformer architecture and are pre-trained on large text corpora. 🏷️ #Python

large language model (LLM) | AI Coding Glossary ✨ 📖 A neural network that predicts the next token to perform general-purpose language tasks. 🏷️ #Python

Clean code tip for Python: Use a dictionary to remove duplicates from a list while preserving the order of elements. names =
Clean code tip for Python: Use a dictionary to remove duplicates from a list while preserving the order of elements.
names = ["John", "Daisy", "Bob", "Lilly", "Bob", "Daisy"]

unique_names = list({name: name for name in names}.values())

print(unique_names)
# ['John', 'Daisy', 'Bob', 'Lilly']
The point is that dictionary keys are unique, and starting from Python 3.7, the order of insertion is preserved. So this is a concise way to remove duplicates without losing order. 👉  @DataScience4