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 40 875 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 40 875 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.
40 875
Підписники
+124 години
-497 днів
+33630 днів
Архів дописів
40 875
🚀 Master Data Science & Programming!
Unlock your potential with this curated list of Telegram channels. Whether you need books, datasets, interview prep, or project ideas, we have the perfect resource for you. Join the community today!
🔰 Machine Learning with Python
Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers.
https://t.me/CodeProgrammer
🔖 Machine Learning
Machine learning insights, practical tutorials, and clear explanations for beginners and aspiring data scientists. Follow the channel for models, algorithms, coding guides, and real-world ML applications.
https://t.me/DataScienceM
🧠 Code With Python
This channel delivers clear, practical content for developers, covering Python, Django, Data Structures, Algorithms, and DSA – perfect for learning, coding, and mastering key programming skills.
https://t.me/DataScience4
🎯 PyData Careers | Quiz
Python Data Science jobs, interview tips, and career insights for aspiring professionals.
https://t.me/DataScienceQ
💾 Kaggle Data Hub
Your go-to hub for Kaggle datasets – explore, analyze, and leverage data for Machine Learning and Data Science projects.
https://t.me/datasets1
🧑🎓 Udemy Coupons | Courses
The first channel in Telegram that offers free Udemy coupons
https://t.me/DataScienceC
😀 ML Research Hub
Advancing research in Machine Learning – practical insights, tools, and techniques for researchers.
https://t.me/DataScienceT
💬 Data Science Chat
An active community group for discussing data challenges and networking with peers.
https://t.me/DataScience9
🐍 Python Arab| بايثون عربي
The largest Arabic-speaking group for Python developers to share knowledge and help.
https://t.me/PythonArab
🖊 Data Science Jupyter Notebooks
Explore the world of Data Science through Jupyter Notebooks—insights, tutorials, and tools to boost your data journey. Code, analyze, and visualize smarter with every post.
https://t.me/DataScienceN
📺 Free Online Courses | Videos
Free online courses covering data science, machine learning, analytics, programming, and essential skills for learners.
https://t.me/DataScienceV
📈 Data Analytics
Dive into the world of Data Analytics – uncover insights, explore trends, and master data-driven decision making.
https://t.me/DataAnalyticsX
🎧 Learn Python Hub
Master Python with step-by-step courses – from basics to advanced projects and practical applications.
https://t.me/Python53
⭐️ Research Papers
Professional Academic Writing & Simulation Services
https://t.me/DataScienceY
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Admin: @HusseinSheikho
40 875
✨ wheel | Python Tools ✨
📖 Reference implementation and CLI for the Python wheel format.
🏷️ #Python
40 875
✨ build | Python Tools ✨
📖 A Python packaging frontend that uses project settings from pyproject.toml.
🏷️ #Python
40 875
Checking the reliability of a password with Python!
Sometimes you need to quickly check how secure a password is. Let's look at a simple example using regular expressions - a good opportunity to practice with
re and conditional logic.
Import the module:
import redef check_password_strength(password):
length = len(password) >= 8
upper = re.search(r"[A-Z]", password)
lower = re.search(r"[a-z]", password)
digit = re.search(r"\d", password)
special = re.search(r"[@$!%*?&]", password)
if all([length, upper, lower, digit, special]):
return "✅ Reliable password"
else:
return "⚠️ Weak password"print(check_password_strength("Qwerty123"))
print(check_password_strength("Qw!8zYt@1"))⚠️ Weak password
✅ Reliable password
40 875
✨ Invoke | Python Tools ✨
📖 A Python library and command-line tool that lets you define reusable tasks.
🏷️ #Python
40 875
✨ Positron | Code Editors & IDEs ✨
📖 A free, modern integrated development environment (IDE) for data science.
🏷️ #Python
40 875
✨ Nox | Python Tools ✨
📖 A command-line tool that automates running tasks like testing and linting.
🏷️ #Python
40 875
✨ Wing IDE | Code Editors & IDEs ✨
📖 An integrated development environment (IDE) for Python.
🏷️ #Python
40 875
✨ absolute import | Python Glossary ✨
📖 Uses a module’s full path from your project’s top-level package.
🏷️ #Python
40 875
A cheat sheet about functions and techniques in Python: shows useful built-in functions, working with iterators, strings, and collections, as well as popular tricks with unpacking, zip, enumerate, map, filter, and dictionaries
@DataScience4
40 875
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
