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
✨ Sublime Text | Code Editors & IDEs ✨
📖 A commercial, cross-platform text editor for code, markup, and prose.
🏷️ #Python
40 875
✨ pip-tools | Python Tools ✨
📖 A set of CLI tools that generate and apply fully pinned package requirement files for Python.
🏷️ #Python
40 875
✨ Quiz: LlamaIndex in Python: A RAG Guide With Examples ✨
📖 Take this Python LlamaIndex quiz to test your understanding of index persistence, reloading, and performance gains in RAG applications.
🏷️ #intermediate #ai
40 875
✨ pdm | Python Tools ✨
📖 A modern package and project manager for Python.
🏷️ #Python
40 875
✨ Neovim | Code Editors & IDEs ✨
📖 A free, open-source, Vim-based text editor that focuses on extensibility.
🏷️ #Python
40 875
✨ Anaconda | Python Tools ✨
📖 A curated distribution of Python and R for data science.
🏷️ #Python
40 875
✨ abc | Python Standard Library ✨
📖 Provides infrastructure for defining Abstract Base Classes (ABCs).
🏷️ #Python
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
✨ Quiz: Recursion in Python: An Introduction ✨
📖 Test your understanding of recursion in Python, including base cases, recursive structure, performance considerations, and common use cases.
🏷️ #intermediate #algorithms #python
40 875
✨ flit | Python Tools ✨
📖 A build and publish tool that packages pure Python.
🏷️ #Python
40 875
✨ Vim | Code Editors & IDEs ✨
📖 A free, open-source, highly configurable text editor.
🏷️ #Python
40 875
✨ ipaddress | Python Standard Library ✨
📖 Provides the capabilities to create, manipulate, and operate on IPv4 and IPv6 addresses.
🏷️ #Python
40 875
Advice on clean code in Python
Don't use "naive"
datetime without time zones. Store and process time in UTC, and display it to the user in his local time zone
import datetime
from zoneinfo import ZoneInfo
# BAD
now = datetime.datetime.now()
print(now.isoformat())
# 2025-10-21T15:03:07.332217
# GOOD
now = datetime.datetime.now(tz=ZoneInfo("UTC"))
print(now.isoformat())
# 2025-10-21T12:04:22.573590+00:00
print(now.astimezone().isoformat())
# 2025-10-21T15:04:22.573590+03:0040 875
Create a simple weather parser that displays the current temperature and weather conditions from a free API
We will write a script that retrieves weather data for your city and displays it in a convenient format.
First, we need the
requests library for network operations. If it's not installed, install it via the terminal with the command:
pip install requests
Import the module and define a function that retrieves data from the Open-Meteo API (no key required) for specific coordinates:
import requests
def get_weather(lat, lon):
url = f"https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude={lat}&longitude={lon}¤t_weather=true"
return requests.get(url).json()['current_weather']
Specify the coordinates of your city (for example, Moscow):
moscow_coords = (55.75, 37.62)
Display the temperature and wind speed:
weather = get_weather(*moscow_coords)
print(f"Temperature: {weather['temperature']}°C, Wind speed: {weather['windspeed']} km/h")
🔥 Get fresh weather data without registration or passwords — useful for your own projects or bots!
🚪 @DataScience440 875
✨ Topic: Python Machine Learning ✨
📖 Learn how to implement machine learning (ML) algorithms in Python. With these skills, you can create intelligent systems capable of learning and making decisions.
🏷️ #35_resources
40 875
✨ Quiz: SOLID Design Principles: Improve Object-Oriented Code in Python ✨
📖 Learn Liskov substitution in Python. Spot Square and Rectangle pitfalls and design safer APIs with polymorphism. Test your understanding now.
🏷️ #intermediate #best-practices #python
40 875
✨ Spyder | Code Editors & IDEs ✨
📖 A free, open source integrated development environment (IDE) for Python that is tailored to scientific computing and data analysis.
🏷️ #Python
