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 24 018 suscriptores, ocupando la posición 5 487 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 14 629 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 018 suscriptores.
Según los últimos datos del 24 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -312, y en las últimas 24 horas de -15, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 2.22%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.39% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 532 visualizaciones. En el primer día suele acumular 335 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 1.
- 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 25 octubre, 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.
sample.txt file to the .tar.gz archive:
import tarfile
with tarfile.open('sample.tar.gz', 'w:gz') as tar:
tar.add('sample.txt')
✔️ clear output of differences between strings
import difflib
diff = difflib.ndiff('one\ntwo\nthree\n'.splitlines(keepends=True),
'ore\ntree\nemu\n'.splitlines(keepends=True))
print(''.join(diff))
📎
Ultimate Python Cheat Sheet: Practical Python For Everyday Tasks : linkافراد زیادی با این مدل کاری هزاران دلار درآمد کسب کردند❓چرا شما نه؟ برای شروع این مسیر یک جلسه رایگان روز یکشنبه ساعت ۱۹ برگزار خواهد شد ✏️ توسط: علیرضا قیمتی دکتری مدیریت کسب و کار ۸ سال سابقه آموزش و فعالیت بینالمللی 🌐لینک ثبت نام: https://links.etekanesh.com/mrym20 📱 کانال تلگرام افراد موفق: https://t.me/TekaneshAcademy 📱 ارتباط با پشتیبانی در صورت بروز مشکل در ورود به جلسه: @Academy_Tekanesh
pip3 install mesop
Docs: https://google.github.io/mesop/
GitHub: https://github.com/google/mesop
Checkout the Colab Notebook: https://colab.research.google.com/github/google/mesop/blob/main/notebooks/mesop_colab_getting_started.ipynb
GenAI/LLM support straight out of the box for Chat app in mesop 👉 Demo: https://google.github.io/mesop/demo/
#library
#Python_tricks
🆔 @Python4all_pro%load_ext cudf.pandas
import pandas as pd
GitHub : https://github.com/rapidsai/cudf
#library
#Python_tricks
🆔 @Python4all_proimport os
directory = 'path/to/your/folder'
prefix = 'image_'
# Iterate over files in the directory
for count, filename in enumerate(os.listdir(directory)):
new_name = f"{prefix}{count}.png"
src = f"{directory}/{filename}"
dst = f"{directory}/{new_name}"
# Rename the file
os.rename(src, dst)pip install deepchem
؛DeepChem مجموعه ای عالی از ابزارهای منبع باز را ارائه می دهد که با استفاده از یادگیری عمیق برای کشف دارو، علم مواد، شیمی کوانتومی و زیست شناسی ساخته دیده است
🖥 GitHub
👉Tutorials
👉 Deep Learning Models from DeepChem
🆔 @Python4all_pro# Importing necessary libraries
import PyPDF2
import pyttsx3
# Prompt user for the PDF file name
pdf_filename = input("Enter the PDF file name (including extension): ").strip()
# Open the PDF file
try:
with open(pdf_filename, 'rb') as pdf_file:
# Create a PdfFileReader object
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
# Get an engine instance for the speech synthesis
speak = pyttsx3.init()
# Iterate through each page and read the text
for page_num in range(len(pdf_reader.pages)):
page = pdf_reader.pages[page_num]
text = page.extract_text()
if text:
speak.say(text)
speak.runAndWait()
# Stop the speech engine
speak.stop()
print("Audiobook creation completed.")
except FileNotFoundError:
print("The specified file was not found.")
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
🆔 @Python4all_pro