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 24 005 مشتركاً، محتلاً المرتبة 5 502 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 14 646 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 005 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 26 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -313، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 2.01%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.42% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 483 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 342 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 1.
- 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 27 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup as BSP
def split_url(url):
return url.split('&')[0]
def get_image_urls(search_query):
url = f"https://cn.bing.com/images/search?q={search_query}&first=1&cw=1177&ch=678"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"
}
rss = requests.get(url, headers=headers)
soup = BSP(rss.content, "html.parser")
all_img = []
for img in soup.find_all('img'):
img_url = img.get('src2')
if img_url and img_url.startswith('https://tse2.mm.bing.net/'):
img_url = split_url(img_url)
all_img.append(img_url)
return all_img
print(get_image_urls("cat"))
sample response :
['https://tse2.mm.bing.net/th?q=Cat+Portrait', ...']#code 🆔 @Python4all_pro
import requests
from bs4 import BeautifulSoup as BSP
def get_image_urls(search_query):
url = f"https://www.google.com/search?q={search_query}&tbm=isch"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"
}
rss = requests.get(url, headers=headers)
soup = BSP(rss.content, "html.parser")
all_img = []
for img in soup.find_all('img'):
src = img['src']
if not src.endswith("gif"):
all_img.append(src)
return all_img
print(get_image_urls("boy"))
#code
🆔 @Python4all_pron = 7
for i in range(n):
for j in range(n):
if i == j:
print(i+1, end=" ")
else:
print(0, end=" ")
print()مجموعه ای بی نظیر از منابع آموزشی ، کتاب ، رویداد ها ، اخبار ،فرصت های شغلی و هر آنچه برای کسب مهارت و ورود به بازار کار کامپیوتر نیاز دارند✅ فقط کافیه دکمه ی 🔤🔤🔤 را بزنید و تمامی آموزش ها را در تلگرام خود ذخیره کنید. 👇👇👇👇 💎 Best Telegram Channels 💎 💎 Best Telegram Channels 💎
مجموعه ای بی نظیر از منابع آموزشی ، کتاب ، رویداد ها ، اخبار ،فرصت های شغلی و هر آنچه برای کسب مهارت و ورود به بازار کار کامپیوتر نیاز دارند✅ فقط کافیه دکمه ی 🔤🔤🔤 را بزنید و تمامی آموزش ها را در تلگرام خود ذخیره کنید. 👇👇👇👇 💎 Best Telegram Channels 💎 💎 Best Telegram Channels 💎
