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
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel پایتون | Data Science | Machine Learning
Channel پایتون | Data Science | Machine Learning (@python4all_pro) in the Farsi language segment is an active participant. Currently, the community unites 24 018 subscribers, ranking 5 487 in the Technologies & Applications category and 14 629 in the Iran region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 24 018 subscribers.
According to the latest data from 24 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -312 over the last 30 days and by -15 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 2.22%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 1.39% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 532 views. Within the first day, a publication typically gains 335 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 1.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“◀️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”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 25 October, 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.
import phonenumbers
from phonenumbers import (timezone,geocoder,carrier)
number = input("Enter the phone number with country code : ")
# Parsing String to the Phone number
phoneNumber = phonenumbers.parse(number)
# printing the timezone using the timezone module
timeZone = timezone.time_zones_for_number(phoneNumber)
print(f"timezone : {timeZone}")
# printing the geolocation of the given number using the geocoder module
geolocation = geocoder.description_for_number(phoneNumber,"en")
print(f"location : {geolocation}")
# printing the service provider name using the carrier module
service = carrier.name_for_number(phoneNumber,"en")
print(f"service provider : {service}")
#code
🆔 @Python4all_proimport pytesseract as t
from PIL import Image
img = Image.open("photo.jpg")
text = t.image_to_string(img)
print(text)🎓 ارائهی دروس تخصصی توسط اساتید دانشکدهی مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف 🖋 دریافت گواهی رسمی دوزبانه از طرف دانشگاه صنعتی شریف پس از گذراندن هر دورهی آموزشی تخصصی 💻 برگزاری کلاسها به صورت مجازی 📼 همراه با فیلم ضبط شدهی هر دوره🎁 کد تخفیف ۱۰ درصدی ویژه ثبتنام: EarlyReg 🎲 میکرومستر، آموزش شریفی برای همه! 🌐 MicroMaster➕🌐 LinkedIn 🌐 @micromaster_sharif
import platform
system_name = platform.system()
system_version = platform.version()
architecture = platform.architecture()[0]
processor = platform.processor()
print("OS:", system_name)
print("OS Version:", system_version)
print("32 or 64:", architecture)
print("Processor :", processor)import subprocess
js_code = """
console.log("Hello, World!");
"""
with open("script.js", "w") as file:
file.write(js_code)
result = subprocess.run(["node", "script.js"], capture_output=True, text=True)
print(result.stdout)
دپارتمان مهندسی مواد 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی شیمی 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی عمران 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی پزشکی 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی صنایع 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی مکانیک 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی هوافضا 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی برق و کامپیوتر 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی نفت و گاز و انرژی 👉 کلیک
Store.parspajouhaan.comEasily extract audio from a video file using FFmpeg with Python!First, install the necessary module:
pip install ffmpeg-python
Then, use this script:
import ffmpeg
# https://t.me/LearnPython3
input_file = 'input.mp4'
output_file = 'output.mp3'
# Extract audio from the video
ffmpeg.input(input_file).output(output_file, format='mp3').run()
print('Audio extracted successfully!')
With ffmpeg-python, you can extract high-quality audio from your video files effortlessly.