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

Сітка:Machine Learning with Python Індія10 584 Технології та додатки3 511...

📈 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 39 139 підписників, посідаючи 3 511 місце в категорії Технології та додатки та 10 584 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 39 139 підписників.

За останніми даними від 06 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 433, а за останні 24 години на 10, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.57%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.00% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 004 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 393 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 08 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.

39 139

Підписники

+1024 години

+887 днів

+43330 день

1 004

Перегляди допису

~ 39324 години

~ 49448 годин

2.57%

Коефіцієнт залучення

~ 2

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

39 139

⚠ Message was hidden by channel owner

39 139

✨ relative import | Python Glossary ✨ 📖 Import modules from the same package or parent packages using leading dots. 🏷️ #Python

39 139

Repost from Tech Jobs Hub

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 🧠

39 139

⚠ Message was hidden by channel owner

39 139

Working with f-strings: more possibilities than it seems! f-strings often replace .format() in everyday code, but their capabilities are not always fully utilized. They support formatting, function calls, working with data structures, and convenient debugging (from 3.8+). f-strings are convenient for aligning columns without additional tools. This makes the output readable in the CLI and logs:

rows = [
    ("id", "name", "role"),
    (1, "Ivan", "admin"),
    (2, "Olga", "editor"),
]

for r in rows:
    print(f"{r[0]:<5} {r[1]:<10} {r[2]:<10}")

Debug expressions (Python 3.8+): {x=> displays the name and value of the variable, which speeds up debugging. Supports formatting of calculations:

x = 12
y = 7
print(f"{x=} {y=} {x*y=} x/y={x/y:.3f}")

Specifiers !r, !a: !r - repr(), !a - ascii() for unambiguous logs. Eliminates ambiguities in the output of objects:

path = "/var/data/config.yaml"
print(f"{path!r} {path!a}")  # repr and ascii()

Specifiers support width and padding, for example 08d for zeros. This is convenient for reports and IDs:

n = 42
print(f"{n:08d}")  # → #00000042

You can access dictionaries and immediately calculate metrics, for example len():

data = {"user": "Ivan", "items": [1, 2, 3]}
print(f"{data['user&#39]}=», items={data['items&#39]}")
print(f"len(data['items&#39])={len(data['items&#39])}")

🔥 f-strings are a cool tool for formatting, logging, and debugging, if you apply them taking into account the version of Python and the context of the output. 🚪 @DataScience4

39 139

🙏💸 500$ FOR THE FIRST 500 WHO JOIN THE CHANNEL! 🙏💸 Join our channel today for free! Tomorrow it will cost 500$! https://t.me/+0-w7MQwkOs02MmJi You can join at this link! 👆👇 https://t.me/+0-w7MQwkOs02MmJi

39 139

✨ Quiz: How to Integrate Local LLMs With Ollama and Python ✨ 📖 Check your understanding of using Ollama with Python to run local LLMs, generate text, chat, and call tools for private, offline apps. 🏷️ #intermediate #ai #tools

39 139

⚠ Message was hidden by channel owner

39 139

✨ unpacking | Python Glossary ✨ 📖 Passing multiple values at once by expanding an iterable. 🏷️ #Python

39 139

⚠ Message was hidden by channel owner

39 139

Repost from ADMINOTEKA

⚠ Message was hidden by channel owner

39 139

✨ Anaconda Navigator | Python Tools ✨ 📖 A desktop graphical interface included with the Anaconda Distribution. 🏷️ #Python

39 139

✨ Quiz: How to Integrate ChatGPT's API With Python Projects ✨ 📖 Test your knowledge of the ChatGPT API in Python. Practice sending prompts with openai and handling text and code responses in this quick quiz. 🏷️ #intermediate #ai #api

39 139

✨ local variable | Python Glossary ✨ 📖 A variable that you bind inside a function or method body. 🏷️ #Python

39 139

⚠ Message was hidden by channel owner

39 139

✨ introspection | Python Glossary ✨ 📖 The ability of a program to examine the type or properties of an object at runtime. 🏷️ #Python

39 139

✨ How to Integrate Local LLMs With Ollama and Python ✨ 📖 Learn how to integrate your Python projects with local models (LLMs) using Ollama for enhanced privacy and cost efficiency. 🏷️ #intermediate #ai #tools

39 139

⚠ Message was hidden by channel owner

39 139

Repost from Tech Jobs Hub

🔥 Generating fake data in Python — no pain at all If you're testing forms, mockups, or just want to play with data, there's Mimesis — a generator of fake data. Names, emails, addresses, and phone numbers. There's a location setting that allows you to select a country, and the data will be generated accordingly. 📦 Installation:

from typing import Dict
from mimesis.enums import Gender
from mimesis import Person

def generate_fake_user(locale: str = "es", gender: Gender = Gender.MALE) -> Dict[str, str]:
    """
    Generates fake user data based on the locale and gender.

    :param locale: The locale (for example, 'ru', 'en', 'es')
    :param gender: The gender (Gender.MALE or Gender.FEMALE)
    :return: A dictionary with the fake user data
    """
    person = Person(locale)

    user_data = {
        "name": person.full_name(gender=gender),
        "height": person.height(),
        "phone": person.telephone(),
        "occupation": person.occupation(),
    }

    return user_data

if __name__ == "__main__":
    fake_user = generate_fake_user(locale="es", gender=Gender.MALE)
    print(fake_user)

📌 Result:

{
  'name': 'Carlos Herrera',
  'height': '1.84',
  'phone': '912 475 289',
  'occupation': 'Arquitecto'
)

⚡️ Mimesis can: 🖱 Generate names, addresses, phone numbers, professions, etc. 🖱 Work with different countries (🇷🇺 ru, 🇺🇸 en, 🇪🇸 es, etc.) 🖱 Suitable for tests, fake accounts, demo data in projects, and bots. ⚙️ GitHub/Instructions Save it, it'll come in handy 👍 #python #github #interview