پایتون | Data Science | Machine Learning
◀️اینجا با تمرین و چالش با هم پایتون رو یاد می گیریم ⏮بانک اطلاعاتی پایتون پروژه / code/ cheat sheet +ویدیوهای آموزشی +کتابهای پایتون تبلیغات: @alloadv 🔁ادمین : @maryam3771
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام پایتون | Data Science | Machine Learning
تُعد قناة پایتون | Data Science | Machine Learning (@python4all_pro) في القطاع اللغوي Farsi لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 24 479 مشتركاً، محتلاً المرتبة 5 278 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 13 849 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 479 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 31 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -334، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -15، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 2.72%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.47% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 666 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 361 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 2.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“◀️اینجا با تمرین و چالش با هم پایتون رو یاد می گیریم
⏮بانک اطلاعاتی پایتون
پروژه / code/ cheat sheet
+ویدیوهای آموزشی
+کتابهای پایتون
تبلیغات:
@alloadv
🔁ادمین :
@maryam3771”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 01 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
a, b = 5, 10
a, b = b, a
2. One-line if-else (ternary)
result = "Even" if x % 2 == 0 else "Odd"
3. List Comprehension
squares = [x**2 for x in range(10)]
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
4. Set and Dict Comprehension
unique = {x for x in [1,2,2,3]} # remove duplicates
squares = {x: x**2 for x in range(5)} # dict comprehension
5. Most common element in a list
from collections import Counter
most_common = Counter(['a','b','a','c']).most_common(1)[0][0]
6. Merging dictionaries (Python 3.9+)
a = {'x': 1}
b = {'y': 2}
merged = a | b
7. Returning multiple values
def stats(x):
return max(x), min(x), sum(x)
high, low, total = stats([1, 2, 3])
8. Using zip to iterate over two lists
names = ['a', 'b']
scores = [90, 85]
for n, s in zip(names, scores):
print(f"{n}: {s}")
9. Flattening nested lists
nested = [[1,2], [3,4]]
flat = [item for sublist in nested for item in sublist]
10. Default values in a dictionary
from collections import defaultdict
d = defaultdict(int)
d['apple'] += 1 # no KeyError
11. Lambda in one line
square = lambda x: x**2
print(square(4))
12. enumerate with index
for i, v in enumerate(['a', 'b', 'c']):
print(i, v)
13. Sorting by key or value
d = {'a': 3, 'b': 1, 'c': 2}
sorted_by_val = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1])
14. Reading file lines into a list
with open('file.txt') as f:
lines = f.read().splitlines()
15. Type Hints
def add(x: int, y: int) -> int:
return x + y
🔍برای دسترسی به چیت شیتهای دیگه ی کانال به #cheat_sheet جستجو کنید
#پایتون #Python
📱 @Python4all_pro✅ عبور از نت ملی ✅ اتصال سریع و آسان ✅ کاهش دهنده مصرف اینترنت ✅ کاربری نامحدود در همه اشتراکها ✅ سازگاری با همه اپراتورها و ISP ها در ایران🔴 ارائه اشتراک تست رایگان 🎁 ✅🔹خریدو تست رایگان 👇◀️ ✅🔹http://t.me/TndVPNbot?start=6962282547 ✅🔹پشتیبانی◀️ ✅🔹@Tond_Support
