بايثون العربي | Python Arabe 🇵🇸
قناة عربية لتعلّم Python من الصفر بأسلوب مبسّط وعملي مع أمثلة وتمارين ومشاريع تساعدك تبني مهاراتك البرمجية خطوة بخطوة.
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel بايثون العربي | Python Arabe 🇵🇸
Channel بايثون العربي | Python Arabe 🇵🇸 (@pythonarabe) in the Arabic language segment is an active participant. Currently, the community unites 12 278 subscribers, ranking 9 923 in the Technologies & Applications category and 6 142 in the Saudi Arabia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 12 278 subscribers.
According to the latest data from 28 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -170 over the last 30 days and by -6 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 3.54%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects N/A% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 435 views. Within the first day, a publication typically gains 0 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 4.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as ذَات, قَنَاة, إِنتِرنِت, بُرمُجَة, تَجمِيعَة.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“قناة عربية لتعلّم Python من الصفر بأسلوب مبسّط وعملي مع أمثلة وتمارين ومشاريع تساعدك تبني مهاراتك البرمجية خطوة بخطوة.”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 29 August, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
# A Sample class with init method
class Person:
# init method or constructor
def init(self, name):
self.name = name
# Sample Method
def say_hi(self):
print('Hello, my name is', self.name)
p = Person('Dr Data')
p.say_hi()
الناتج :
Hello, my name is Dr Data
شرح الكود :
في المثال أعلاه ، يتم إنشاء اسم شخص Dr Data. أثناء تكوين شخص ، يتم تمرير "Dr Data" كوسيطة ، سيتم تمرير هذه الحجة إلى_ _ init _ _ الطريقة لتهيئة الكائن. تمثل الكلمة الأساسية self مثيل فئة وتربط السمات بالمتغيرات المحددة. وبالمثل ، يمكن إنشاء العديد من كائنات فئة الشخص بتمرير أسماء مختلفة كوسائط.dict1 = {"key1":1 , "key2":3}
dict2 = {"key2":2 , "key1":1}
print(dict == dict)
الاجابة :--
False
True
None
Errornumbers = [x**2 for x in range(100000) if x % 2 == 0]
instead of
numbers = []
for x in range(100000):
if x % 2 == 0:
numbers.append(x**2)
#DrData
2. استخدم الوظائف المضمنة
تتم كتابة العديد من الوظائف المضمنة في Python بلغة C ، مما يجعلها أسرع بكثير من حل Python الخالص.
3. المكالمات الوظيفية باهظة الثمن
مكالمات الوظائف باهظة الثمن في بايثون. في حين أنه من الممارسات الجيدة غالبًا فصل الكود إلى وظائف ، فهناك أوقات يجب أن تكون فيها حذرًا بشأن استدعاء الدوال من داخل الحلقة. من الأفضل التكرار داخل دالة بدلاً من تكرارها واستدعاء دالة كل تكرار.
4. استيراد وحدة كسول
إذا كنت تريد استخدام وظيفة time.sleep () في التعليمات البرمجية الخاصة بك ، فلن تحتاج بالضرورة إلى استيراد حزمة الوقت بالكامل. بدلاً من ذلك ، يمكنك فقط القيام من وقت استيراد النوم وتجنب تحميل كل شيء بشكل أساسي.
5. استفد من Numpy
Numpy هي مكتبة مُحسّنة للغاية تم إنشاؤها باستخدام C. فمن الأسرع دائمًا إلغاء تحميل الرياضيات المعقدة إلى Numpy بدلاً من الاعتماد على مترجم Python.
6. جرب المعالجة المتعددة
يمكن أن تؤدي المعالجة المتعددة إلى زيادة كبيرة في أداء نص Python النصي ، ولكن قد يكون من الصعب تنفيذه بشكل صحيح مقارنة بالطرق الأخرى المذكورة في هذا المنشور.
7. كن حذرًا مع المكتبات الضخمة
تتمثل إحدى مزايا Python التي تتفوق بها على لغات البرمجة الأخرى في الاختيار الغني لمكتبات الجهات الخارجية المتاحة للمطورين. ولكن ، ما قد لا نعتبره دائمًا هو حجم المكتبة التي نستخدمها كتبعية ، مما قد يؤدي في الواقع إلى تقليل أداء كود Python الخاص بك.
8. تجنب المتغيرات العالمية
تعد Python أسرع قليلاً في استرداد المتغيرات المحلية من المتغيرات العامة. من الأفضل ببساطة تجنب المتغيرات العالمية عندما يكون ذلك ممكنًا.
9. جرب حلولاً متعددة
من الجيد أن تكون قادرًا على حل مشكلة بطرق متعددة. ولكن ، غالبًا ما يكون هناك حل أسرع من الباقي ، وفي بعض الأحيان يتعلق الأمر باستخدام طريقة أو بنية بيانات مختلفة.
10. فكر في هياكل البيانات الخاصة بك
البحث في القاموس أو المجموعة سريع للغاية ، لكن القوائم تستغرق وقتًا يتناسب مع طول القائمة. ومع ذلك ، لا تحافظ المجموعات والقواميس على النظام. إذا كنت تهتم بترتيب بياناتك ، فلا يمكنك الاستفادة من القواميس أو المجموعات