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 24 702 suscriptores, ocupando la posición 5 507 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 13 697 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 702 suscriptores.
Según los últimos datos del 19 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 1 614, y en las últimas 24 horas de 12, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 3.65%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.96% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 901 visualizaciones. En el primer día suele acumular 484 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 20 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.
n = 7
for i in range(n, 0, -1):
print(" " * i, end="")
for j in range(n-i+1):
print(i, end=" ")
print()
#code #pattern
🆔 @Python4all_profrom PIL import Image
from collections import Counter
# https://t.me/LearnPython3
# Open the image
image = Image.open('input.png')
# Convert the image to a list of RGB tuples
pixels = list(image.getdata())
# Use Counter to count the occurrences of each color
color_counts = Counter(pixels)
# Get the 6 most common colors
top_colors = color_counts.most_common(6)
# Print the extracted colors and their counts
for i, (color, count) in enumerate(top_colors):
color_block = "\033[48;2;{};{};{}m \033[0m".format(color[0], color[1], color[2])
print(f"Color {i + 1}: {color_block} RGB: {color} - Count: {count}")from PIL import Image
# https://t.me/LearnPython3
in_img = 'input.png'
out_img = 'compressed.png'
# Open the image
with Image.open(in_img) as img:
# Save the compressed image
img.save(out_img, 'PNG', quality=80)
print(f"Image compressed successfully!")
#code
🆔 @Python4all_pron = 7
for i in range(n):
for j in range(n-i, n+1):
print(j, end=" ")
print()
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