uk
Feedback
Python Interviews

Python Interviews

Відкрити в Telegram

Join this channel to learn python for web development, data science, artificial intelligence and machine learning with quizzes, projects and amazing resources for free For collaborations: @coderfun

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python Interviews

Канал Python Interviews (@pythoninterviews) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 28 760 підписників, посідаючи 4 783 місце в категорії Технології та додатки та 15 157 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 28 760 підписників.

За останніми даними від 08 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 59, а за останні 24 години на -11, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 0.57%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 0.81% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 163 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 234 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 1.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як |--, link:-, learning, sql, analytic.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
Join this channel to learn python for web development, data science, artificial intelligence and machine learning with quizzes, projects and amazing resources for free For collaborations: @coderfun

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 09 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.

28 760
Підписники
-1124 години
+217 днів
+5930 день
Архів дописів
REDUCE FUNCTION The reduce(fun,seq) function is used to apply a particular function passed in its argument to all of the list elements mentioned in the sequence passed along.This function is defined in “functools” module

ALL FUNCTION EXAMPLE : list_1 = [2,4,6,8,10] # all even no list_2 = [2,5,1,6,7] # all not even no list_1check= all([num%2==0 for num in list_1]) list_2check= all([num%2==0 for num in list_2]) print(list_1check) print(list_2check) Output : True False

ALL FUNCTION SYNTAX : all(list of iterables)

ALL FUNCTION All Returns true if all of the items are True (or if the iterable is empty). All can be thought of as a sequence of AND operations on the provided iterables. It also short circuit the execution i.e. stop the execution as soon as the result is known.

ANY FUNCTION EXAMPLE : list_1 = [1,3,5,7,9] # all even no list_2 = [3,5,6,11,7] # all not even no list_1check= any([num%2==0 for num in list_1]) list_2check= any([num%2==0 for num in list_2]) print(list_1check) print(list_2check) Output: False True

ANY FUNCTION SYNTAX : any(list of iterables)

ANY FUNCTION Any Returns true if any of the items is True. It returns False if empty or all are false. Any can be thought of as a sequence of OR operations on the provided iterables. It short circuit the execution i.e. stop the execution as soon as the result is known.

ZIP FUNCTION EXAMPLE 2 list_1 = ['User','Age','Salary'] list_2 = ['Rushi',19,28000] Converting Zip into a List data_return = list(zip(list_1,list_2)) print(data_return)

ZIP FUNCTION EXAMPLE 1 list_1 = ['User','Age','Salary'] list_2 = ['Rushi',19,28000] data_return = zip(list_1,list_2) print(data_return) Output <zip object at 0x0000008C0C985080>

ZIP FUNCTION SYNTAX zip(iterator1, iterator2, iterator3 .)

ZIP FUNCTION The zip() function returns a zip object, which is an iterator of tuples where the first item in each passed iterator is paired together, and then the second item in each passed iterator are paired together etc. If the passed iterators have different lengths, the iterator with the least items decides the length of the new iterator.

MAP FUNCTION EXAMPLE def addition(n) : return n + n numbers = (1, 2, 3, 4) result = map(addition, numbers) print(list(result)) Output [2, 4, 6, 8]

fun : It is a function to which map passes each element of given iterable. iter : It is a iterable which is to be mapped. NOTE : You can pass one or more iterable to the map() function.

MAP FUNCTION SYNTAX map(fun, iter)

MAP FUNCTION map() function returns a map object(which is an iterator) of the results after applying the given function to each item of a given iterable (list, tuple etc.)

WHY USE LAMBDA FUNCTION ? You should use the lambda function to create simple expressions. For example, expressions that do not include complex structures such as if-else, for-loops, and so on. So, for example, if you want to create a function with a for-loop, you should use a user-defined function.

LAMBDA EXPRESSION SYNTAX lambda arguments : expression

LAMBDA EXPRESSION A lambda function is a small anonymous function. A lambda function can take any number of arguments, but can only have one expression. argument(s) is a placeholder, that is a variable that will be used to hold the value you want to pass into the function expression. A lambda function can have multiple variables depending on what you want to achieve.

**KWARGS EXAMPLE 2 : In this case, positional arguments are collected into a tuple args, and keyword arguments are collected
**KWARGS EXAMPLE 2 : In this case, positional arguments are collected into a tuple args, and keyword arguments are collected into a dictionary kwargs

You can also use both args and kwargs together in a function definition, like this: