PyCoders (پایتون)

گیت‌هاب نسخه رایگان هوش مصنوعی کدنویسی کوپایلت را برای برنامه‌نویسان عرضه کرد 🔹 و VS Code از همین حالا می‌توانند از این سرویس استفاده کنند. 🔹تا پیش‌ازاین برنامه‌نویسان فعال در سرویس گیت‌هاب مجبور بودند ماهیانه حداقل ۱۰ دلار برای دسترسی به هوش مصنوعی Copilot بپردازند. این ابزار فقط در اختیار تعداد معدودی از کاربران گیت‌هاب قرار می‌گرفت، ازجمله دانش‌آموزان، معلمان و افرادی که از پروژه‌های متن‌باز نگهداری می‌کردند. اما نسخه رایگان کوپایلت حالا در دسترس تمام کاربران قرار گرفته است که می‌تواند در بالابردن سرعت و کیفیت کدنویسی بسیار مؤثر باشد. 🔹البته محدودیت‌هایی نیز برای استفاده‌کنندگان از نسخه رایگان در نظر گرفته شده که بیشتر متوجه کار روی پروژه‌های بزرگ است. نسخه رایگان کوپایلت بیشتر به کاربرانی ارائه می‌شود که گاه‌وبی‌گاه می‌خواهند در پروژه‌های کوچک خود از آن استفاده کنند. 🖥 @python_rd

💎 مسیرهایی که پایتون پیش پای برنامه‌نویس‌ها باز کرده، همیشه اونقدری جذاب بوده که باعث شد ما در مجموعه بوت‌کمپ‌های مکتب شریف، بازهم بریم سراغ بوت‌کمپ‌های پایتون. ⭕️ بوت‌کمپ پایتون DJango و بوت‌کمپ تحلیل داده با پایتون، پیشنهادات مکتب شریف برای شروع فصلی متفاوت از مهارت‌آموزی و ورود به بازار کار حرفه‌ای هستن. 🚨 شروع آزمون استعدادسنجی ➡️ 🧑‍💻 و یا برای کسب اطلاعات بیشتر کافیه به آی‌دی ما پیام بدی! 🆔 @MaktabSharif_Admin 🌐 وبسایت |⭐ کانال تلگرام |🌐 اینستاگرام

نکات کلیدی برای بهبود عملکرد در کدنویسی پایتون 🧑‍💻⚡️ 1. استفاده از فریم‌ورک‌های استاندارد: فریم‌ورک‌هایی مثل Django و Flask به شما کمک می‌کنند تا پروژه‌های وب را سریع‌تر و به صورت ساختاریافته‌تری پیاده‌سازی کنید. 2. مدیریت وابستگی‌ها با pip و virtualenv: استفاده از pip برای نصب بسته‌ها و virtualenv برای مدیریت محیط‌های مجازی از اشتباهات رایج جلوگیری می‌کند. 3. عملکرد و بهینه‌سازی: اگرچه پایتون به‌طور پیش‌فرض از نظر سرعت نسبت به زبان‌هایی مثل C++ یا جاوا کندتر است، استفاده از تکنیک‌هایی مانند Cython، PyPy و بهینه‌سازی‌های داخلی می‌تواند کارایی کد شما را به طور قابل‌توجهی افزایش دهد. 4. نوشتن تست‌های واحد: استفاده از فریم‌ورک‌هایی مانند pytest و unittest برای نوشتن تست‌های خودکار می‌تواند به بهبود کیفیت کد و جلوگیری از بروز مشکلات کمک کند. 🔷@python_rd

چرا پایتون بهترین انتخاب برای پروژه‌های هوش مصنوعی است؟ 🤖🐍 1. سادگی و خوانایی کد: پایتون به دلیل سینتکس ساده و قابل فهم، یادگیری و استفاده از آن برای برنامه‌نویسان مبتدی و حرفه‌ای بسیار راحت است. 2. کتابخانه‌های قدرتمند: از جمله کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn و Keras که توسعه مدل‌های هوش مصنوعی را تسهیل می‌کنند. 3. جامعه و منابع گسترده: جامعه پایتون یکی از بزرگ‌ترین و فعال‌ترین جوامع دنیای برنامه‌نویسی است که می‌توانید از طریق آن به منابع آموزشی، مستندات و راه‌حل‌های مختلف دسترسی پیدا کنید. 4. پشتیبانی از پردازش موازی و محاسبات علمی: پایتون ابزارهایی مانند NumPy و SciPy برای محاسبات علمی و پردازش داده‌ها ارائه می‌دهد که در پروژه‌های هوش مصنوعی بسیار مفید است. 🔷@python_rd

python functions basic to advanced 🔹@python_rd

نقشه راه خلاصه پایتون( رفقا خیلی کامل ترشو قبلا گذاشتم این یه نقشه راه جمع و جور و خلاصص) 🔹@python_rd

Track IP location with python 🔹@python_rd

کد های تک خطی کاربردی پایتون 🔹@python_rd

چالش پایتون 🔹@pyrhon_rd

پروژه جالب: ساخت یک بازی حدس عدد با Turtle در این پروژه، قصد داریم یک بازی حدس عدد ساده ایجاد کنیم که نه تنها مهارت‌های برنامه‌نویسی شما را تقویت می‌کند، بلکه به شما اجازه می‌دهد با Turtle، یکی از کتابخانه‌های گرافیکی پایتون، آشنا شوید. با ساخت این بازی، می‌توانید تجربه‌ای شیرین از ترکیب برنامه‌نویسی و طراحی گرافیک با زبان پایتون به دست آورید.

import turtle
import random

# تنظیمات turtle
screen = turtle.Screen()
screen.title("بازی حدس عدد")
turtle.speed(1)

# عدد تصادفی
number_to_guess = random.randint(1, 100)

def check_guess(user_guess):
    if user_guess == number_to_guess:
        print("تبریک! درست حدس زدید.")
    elif user_guess < number_to_guess:
        print("عدد شما کوچک‌تر است. دوباره سعی کنید.")
    else:
        print("عدد شما بزرگ‌تر است. دوباره سعی کنید.")

# دریافت حدس کاربر
user_guess = screen.numinput("حدس عدد", "عدد بین 1 و 100 را وارد کنید:", minval=1, maxval=100)
check_guess(user_guess)

screen.mainloop()

🔹@python_rd

Python command cheat sheet 🔹@python_rd

ساخت نمودار تعاملی با Bokeh ویژگی‌های کلیدی: ایجاد نمودارهای پیچیده و زیبای تعاملی قابلیت یکپارچه‌سازی آسان با وب‌سایت‌ها امکانات گسترده برای سفارشی‌سازی نمودارها

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook

# فعال‌سازی خروجی در نوت‌بوک
output_notebook()

# داده‌های نمونه
سال‌ها = [2017, 2018, 2019, 2020, 2021]
فروش = [200, 240, 180, 220, 300]

# ایجاد نمودار
p = figure(title="فروش سالانه", x_axis_label='سال', y_axis_label='فروش (هزار دلار)',
           plot_height=350, plot_width=600)

# اضافه کردن خط فروش به نمودار
p.line(سال‌ها, فروش, legend_label="فروش", line_width=2, line_color="blue")

# نمایش نمودار
show(p)

با استفاده از Bokeh، می‌توانید به داده‌های خود جان ببخشید و تجربه بهتری در تحلیل و نمایش داده‌ها ایجاد کنید. 🔹@python_rd

تبدیل فایل Word به PDF با پایتون 🔹@python_rd

گرفتن عکس با پایتون 🔹@python_rd

ساخت مترجم با پایتون 🔹@python_rd

Visualize derivatives in Python 🔹@python_rd

تمرین پایتون 🔹@python_rd

راجب این ویدیو کپشنی ندارم فقط ببینید😂😂 🔹@python_rd