پایتون ( Machine Learning | Data Science )
◀️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
显示更多📈 Telegram 频道 پایتون ( Machine Learning | Data Science ) 的分析概览
频道 پایتون ( Machine Learning | Data Science ) (@python4all_pro) 波斯语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 24 646 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 5 609,并在 伊朗 地区排名第 13 840 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 24 646 名订阅者。
根据 12 六月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 1 519,过去 24 小时变化为 257,整体触达仍然可观。
- 认证状态: 未认证
- 互动率 (ER): 平均受众互动率为 4.71%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.31% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 1 160 次浏览,首日通常累积 570 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 3。
- 主题关注点: 内容集中在 مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“◀️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”
凭借高频更新(最新数据采集于 13 六月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
Here's your comprehensive guide to understanding and building Model Context Protocol (MCP) Servers for Python developers through interactive learning experiences.مایکروسافت یه ریپو جذاب داده به اسم lets-learn-mcp-python که باهاش میتونی هم مهارت پایتونت رو تقویت کنی و هم وارد دنیای Model Context Protocol بشی. 🔗 Repo: https://github.com/microsoft/lets-learn-mcp-python #پایتون #Python 📱 @Python4all_pro
مهندسی نرم افزار، هوشمصنوعی، یادگیری ماشین ، علم داده: ریاضیات و آمار
زبانهای برنامهنویسی، طراحی سایت و شبکه ، نرم افزار گرافیکی و ...♨️ معرفی وبسایت های کاربردی، معرفی فرصت های شغلی و اپلای ♨️ هر آموزش ابزاری نیاز دارید به راحتی پیدا میکنید! 📥 با زدن دکمه Add این فولدر به تلگرام شما اضافه میشود. 👇👇👇👇 https://t.me/addlist/RncjOtRXZ_oxY2I0
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
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
