Channel
@pythonpro23
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Posts · Citations · Cite this entry
65subscribers
+0 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001904884235 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @pythonpro23 |
| Description | Master Python - Your ultimate guide to becoming a Python expert. احترف بايثون - دليلك النهائي لتصبح خبير في لغة البرمجة بايثون. |
| Created | Between 1 April 2023 and 13 July 2023— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 10 August 2026 |
| Last confirmed live | 14 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/pythonpro23 |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 10 Aug 2026, 02:31 | 65 | no change |
| 7 Aug 2026, 10:21 | 65 | first reading |
12 posts held, back to 13 July 2023 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 12 posts for this entry, the most recent from 24 November 2024. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 10 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
Measured directly from 1 video with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
Today we're taking a look at 47 #vscode shortcuts to help speed up your workflow. These shortcuts are split up into the following categories: - General - Basic Editing - Multi-cursor & selection - Navigation - Editor management - File management - Display - Debug Which commands do you use?
تصميمي لصفحة Login UI ماهو رأيكم ❤️
Flutter Clean Architecture Tutorial | بالعربي | Part1 شاهد الدرس الفريد من نوعه وهو لكل مهندس برمجيات باللغة العربية https://youtu.be/Oh8IX-joXnE?si=P9ANqa5xz3Or3Snv أعزائي المبرمجين ارجو منكم دعم المحتوى المفيد والعلمي ودعم المحتوى باللغة العربية خاصتن ان برمجة هي إنجليزية وانا مهمتي اني أسهل هذا المجال لجميع مبرمجين العرب ارجو دعمي والاشتراك بالقناة يوتيوب للمزيد من محتوى متميز وشكرا لكم
🚀 Unlock the Power of Data with youtube_explode_dart! 🎥 In 6 simple steps, I'll guide you through harnessing the potential of this incredible library to extract detailed video information from YouTube using Dart. From titles to view counts, dive into the world of video content like never before. Swipe right to learn how to integrate it seamlessly into your Flutter apps for a dynamic user experience! 🔍💡 #YouTubeExpl…
Photo, posted without a caption
Today we're taking a look at 47 #vscode shortcuts to help speed up your workflow. These shortcuts are split up into the following categories: - General - Basic Editing - Multi-cursor & selection - Navigation - Editor management - File management - Display - Debug Which commands do you use?
OpenCV هي مكتبة تعمل على معالجة الصور والفيديوهات باللغة البرمجية بايثون و يمكن استخدامها لتطوير تطبيقات اصة بمعالجة الصور والفيديوهات، ويمكن استخدامها لتحليل وتعرف على الوجوه والأشكال والأشياء الأخرى. لتثبيت OpenCV في بايثون، يمكن استخدام الأمر التالي في واجهة سطر الأوامر: pip install opencv-python بعد تثبيت OpenCV، يمكن استخدام الدوال والميثودات المتوفرة في المكتبة لمعالجة الصور والفيديوهات. وفيما يلي بعض الأمثل…
يتميز لغة بايثون بقدرتها على التعامل مع الذكاء الاصطناعي بشكل فعال وسهل، حيث توفر مكتبات قوية ومتعددة لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. وفيما يلي بعض أساسيات الذكاء الاصطناعي في لغة بايثون: 1. NumPy: تعتبر NumPy واحدة من أساسيات الذكاء الاصطناعي في لغة بايثون، حيث توفر مكتبة NumPy قوة في التعامل مع الحسابات العلمية والرياضية والتعامل مع البيانات الكبيرة. يمكن استخدام NumPy لإنشاء وتعديل المصفوفات والأرقام العشوائية و…
البايثون (Python) هو لغة برمجة تُستخدم على نطاق واسع في مجال الذكاء الاصطناعي وتعتبر واحدة من اللغات الأكثر شيوعًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. يتميز بايثون بقربه وسهولته في الاستخدام وفهم الشفرة، ويوفر العديد من المكتبات والأدوات المتخصصة في مجال الذكاء الاصطناعي. لنقدم مثالًا بسيطًا يستخدم مكتبة scikit-learn لإنشاء نموذج بسيط للتعلم الآلي: python from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import trai…
السؤال: اكتب برنامج بايثون يحدد ما إذا كانت مجموعة من الأرقام صحيحة أم سالبة أم صفر. شروط المسابقة: يجب مشاركة رابط قناة مع 5 حسابات على الاقل في جروب القناة. يجب أن يكون المشارك مسجلاً في قناة تلجرام. يجب أن يرسل المشارك الحل إلى السؤال في رسالة إلى قناة. سيتم اختيار الفائز عشوائياً من بين جميع المشاركين الذين أرسلوا حلولاً صحيحة. سيتم الإعلان عن الفائز في قناة تلجرام الخاصة بك. سيتم منح الفائز جائزة قدرها 100 دولار…
* أولاً، يتم استيراد مكتبة nltk. هذه المكتبة توفر مجموعة متنوعة من أدوات معالجة اللغة الطبيعية. * ثم يتم تحميل بيانات النص. في هذا المثال، يتم استخدام النص "This is a great book! I really enjoyed it. The characters were well-developed, the plot was exciting, and the ending was satisfying. I would definitely recommend this book to anyone who enjoys a good mystery." * بعد ذلك، يتم تقسيم النص إلى كلمات. يمكن القيام بذلك…
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي مجال من الذكاء الاصطناعي يتعامل مع التفاعل بين الكمبيوتر والبشر باستخدام اللغة الطبيعية. تتضمن NLP مجموعة متنوعة من المهام، مثل تحليل المشاعر، وترجمة اللغات، وإنشاء المحتوى، وفهم الأسئلة. تستخدم NLP العديد من التقنيات المختلفة، بما في ذلك التعلم الآلي، ومعالجة التعرف على الأنماط، وقواعد اللغة. يمكن أن تكون NLP أداة قوية في مجموعة متنوعة من المجالات، مثل الرعاية الصحية، والتعليم، والتسو…
Showing the 12 most recent of 12 posts we hold for @pythonpro23. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 10 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Python Pro | برو بايثون” (@pythonpro23), 65 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/pythonpro23.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.