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.
(اختصاصی)
روی ایمیل شخصی شما بدون ورودپرداخت امن با درگاه پرداخت 💳 | کارت به کارت 🪪 | پرداخت با کریپتو 💸 5 تا 20 درصد تخفیف برای تمامی محصولات سایت✅ لینک خرید از وب سایت: 🌐 Zhimunplus.com لینک چنل: ✅ @Zhimun_plus
from pdf2docx import Converter
import os
def pdf_to_docx(pdf_path, docx_path=None):
"""
تبدیل فایل PDF به فرمت DOCX
"""
# اگر مسیر DOCX مشخص نشده باشه، از نام فایل PDF استفاده میکنیم
if docx_path is None:
docx_path = pdf_path.replace('.pdf', '.docx')
try:
# ایجاد کانورتر
cv = Converter(pdf_path)
# تبدیل فایل
cv.convert(docx_path)
# بستن کانورتر
cv.close()
print(f"✅ فایل با موفقیت تبدیل شد!")
print(f"📁 مسیر فایل: {docx_path}")
except Exception as e:
print(f"❌ خطا: {e}")
# استفاده از اسکریپت
if __name__ == "__main__":
pdf_file = input("مسیر فایل PDF: ")
pdf_to_docx(pdf_file)
🎯 نحوه استفاده
۱. نصب کتابخانههای مورد نیاز:
pip install pdf2docx
۲. اجرای اسکریپت:
python pdf_to_docx.py
۳. وارد کردن مسیر فایل:
مسیر فایل PDF: /path/to/file.pdf💡 برای PDFهای اسکن شده، از OCR استفاده کن:
# نصب: pip install pytesseract pillow
import pytesseract
from PIL import Image
import pdf2image
def pdf_to_text(pdf_path):
images = pdf2image.convert_from_path(pdf_path)
text = ""
for img in images:
text += pytesseract.image_to_string(img, lang='fas')
return text
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro