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 24 706 suscriptores, ocupando la posición 5 515 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 13 715 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 706 suscriptores.
Según los últimos datos del 18 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 1 596, y en las últimas 24 horas de -10, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 3.81%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.09% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 941 visualizaciones. En el primer día suele acumular 515 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 19 junio, 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.
# pip install rembg pillow
from rembg import remove
from PIL import Image
input_path = "in.png"
output_path = "out.png"
input = Image.open(input_path)
output = remove(input)
output.save(output_path)
https://github.com/danielgatis/rembg/releases/download/v0.0.0/u2net.onnx
🆔 @Python4all_proimport os
# https://t.me/LearnPython3
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)
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