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
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram پایتون | Data Science | Machine Learning
El canal پایتون | Data Science | Machine Learning (@python4all_pro) en el segmento lingüístico de Farsi es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 24 487 suscriptores, ocupando la posición 5 281 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 13 854 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 487 suscriptores.
Según los últimos datos del 28 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -332, y en las últimas 24 horas de -26, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 2.64%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.42% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 646 visualizaciones. En el primer día suele acumular 347 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 2.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“◀️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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 29 agosto, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
empty_list = []
🔧 متدهای اصلی
append() — اضافه کردن به انتهایک آیتم به انتهای لیست اضافه میکنه.
fruits = ["apple", "banana"]
fruits.append("cherry")
print(fruits) # ['apple', 'banana', 'cherry']
extend() — اضافه کردن چند آیتم
چند آیتم از یک iterable رو به انتهای لیست اضافه میکنه.
fruits = ["apple", "banana"]
fruits.extend(["cherry", "date"])
print(fruits) # ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']
insert() — اضافه کردن در موقعیت خاص
یک آیتم رو در اندیس مشخص قرار میده.
fruits = ["apple", "cherry"]
fruits.insert(1, "banana")
print(fruits) # ['apple', 'banana', 'cherry']
🗑 متدهای حذف
remove() — حذف بر اساس مقدار
اولین occurrence از مقدار مشخص شده رو حذف میکنه.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.remove("banana")
print(fruits) # ['apple', 'cherry']
pop() — حذف و بازگشت آیتم
آیتم در یک اندیس خاص رو حذف و برمیگردونه. اگه اندیس ندادی، آخرین آیتم رو حذف میکنه.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
removed = fruits.pop(1)
print(removed) # banana
print(fruits) # ['apple', 'cherry']
clear() — خالی کردن لیست
تمام آیتمهای لیست رو حذف میکنه.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.clear()
print(fruits) # []
🔍 متدهای جستجو
index() — پیدا کردن اندیس
اندیس اولین occurrence از مقدار مورد نظر رو برمیگردونه.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print(fruits.index("cherry")) # 2
count() — شمارش تعداد تکرار
تعداد تکرار یک مقدار در لیست رو میشماره.
nums = [1, 2, 2, 3, 2, 4]
print(nums.count(2)) # 3
📊 متدهای مرتبسازی و معکوس کردن
sort() — مرتبسازی درجا
لیست رو به ترتیب صعودی مرتب میکنه. با reverse=True نزولی میشه.
nums = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
nums.sort()
print(nums) # [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9]
nums.sort(reverse=True)
print(nums) # [9, 5, 4, 3, 2, 1, 1]
reverse() — معکوس کردن
ترتیب آیتمهای لیست رو برعکس میکنه.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.reverse()
print(fruits) # ['cherry', 'banana', 'apple']
📋 متدهای کپی
copy() — کپی سطحی
یه کپی از لیست برمیگردونه.
original = [1, 2, 3]
new_list = original.copy()
print(new_list) # [1, 2, 3]
💡 نکات تکمیلی مهم
عملگر in برای بررسی وجود:
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print("banana" in fruits) # True
عملگر + برای اتصال:
list1 = [1, 2]
list2 = [3, 4]
print(list1 + list2) # [1, 2, 3, 4]
عملگر * برای تکرار:
print([0] * 4) # [0, 0, 0, 0]
List Comprehension — روش پایتونی:
squares = [x**2 for x in range(5)]
print(squares) # [0, 1, 4, 9, 16]
len() برای گرفتن طول:
print(len([1, 2, 3])) # 3
min() و max():
nums = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
print(min(nums)) # 1
print(max(nums)) # 9
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro