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 24 503 suscriptores, ocupando la posición 5 276 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 13 845 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 503 suscriptores.
Según los últimos datos del 29 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -329, 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 2.42%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.38% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 593 visualizaciones. En el primer día suele acumular 337 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 30 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.
# روش قدیمی
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = []
for n in numbers:
squares.append(n ** 2)
# روش با List Comprehension
squares = [n ** 2 for n in numbers]
چرا مهمه؟ در پردازش دادههای بزرگ (مثل دیتاستهای AI) سرعت و خوانایی کد خیلی مهمه.
۲. 🟪 Generators
چیه؟ توابعی که مقدار رو یکجا تولید نمیکنن، بلکه به صورت تدریجی (Lazy Evaluation).
مثال:
# لیست معمولی (همه دادهها یکجا در حافظه)
numbers = [i for i in range(1000000)]
# ژنراتور (دادهها به صورت تدریجی تولید میشن)
def number_generator():
for i in range(1000000):
yield i
# استفاده از ژنراتور
gen = number_generator()
چرا مهمه؟ در AI با دیتاستهای عظیم کار میکنیم، ژنراتورها حافظه کمتری مصرف میکنن.
۳. 🟪 Decorators
چیه؟ توابعی که رفتار توابع دیگه رو بدون تغییر کد اصلی تغییر میدن.
مثال:
def timer(func):
import time
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print(f"زمان اجرا: {end - start} ثانیه")
return result
return wrapper
@timer
def train_model():
# کد آموزش مدل
pass
چرا مهمه؟ برای لاگگیری، زمانبندی و افزودن قابلیتهای اضافی به توابع AI.
۴. 🟪 Context Managers
چیه؟ مدیریت خودکار منابع (فایل، دیتابیس، اتصالات).
مثال:
# روش قدیمی
file = open('data.txt', 'r')
try:
content = file.read()
finally:
file.close()
# روش با Context Manager
with open('data.txt', 'r') as file:
content = file.read()
چرا مهمه؟ در AI با فایلهای داده، مدلها و منابع سیستم سروکار داریم.
۵. 🟪 Exception Handling
چیه؟ مدیریت خطاها و جلوگیری از کرش برنامه.
مثال:
try:
# کدی که ممکنه خطا بده
model.predict(data)
except ValueError as e:
print(f"خطا در دادهها: {e}")
except Exception as e:
print(f"خطای ناشناخته: {e}")
finally:
print("عملیات تموم شد")
چرا مهمه؟ در سیستمهای AI واقعی، خطاها اجتنابناپذیرن.
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_propip install terminaltexteffects
۲. استفاده ساده
from terminaltexteffects import effects
# ایجاد انیمیشن
effects.print_with_effect("Hello World!", effect="fade")
۳. پیکربندی پیشرفته
from terminaltexteffects import config
# تنظیم انیمیشن
cfg = config.EffectConfig(
speed=1.0,
color="#FF0000",
curve_type="bezier"
)
📊 مثالهای کاربردی
۱. نوار پیشرفت
from terminaltexteffects import progress
progress.bar(50, "در حال پردازش...")
۲. پیامهای انیمیشنی
from terminaltexteffects import effects
effects.typewriter("در حال بارگذاری...")
۳. افکتهای ورودی
from terminaltexteffects import effects
effects.fade_in("خوش آمدید!")
🎓 مناسب برای
• توسعهدهندگان CLI - برای ابزارهای خط فرمان
• اسکریپتنویسان پایتون - برای بهبود اسکریپتها
• بازیسازان - برای بازیهای ترمینالی
• آموزشدهندگان - برای دموهای تعاملی
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_proimport pandas as pd
import tabula
import os
def pdf_to_excel(pdf_path, excel_path=None):
"""
تبدیل جداول PDF به فایل Excel
"""
# اگر مسیر Excel مشخص نشده باشه
if excel_path is None:
excel_path = pdf_path.replace('.pdf', '.xlsx')
try:
# استخراج جداول از PDF
tables = tabula.read_pdf(pdf_path, pages='all')
if tables:
# ذخیره اولین جدول در Excel
tables[0].to_excel(excel_path, index=False)
print(f"✅ فایل با موفقیت تبدیل شد!")
print(f"📁 مسیر فایل: {excel_path}")
else:
print("❌ هیچ جدولی در PDF پیدا نشد")
except Exception as e:
print(f"❌ خطا: {e}")
# استفاده از اسکریپت
if __name__ == "__main__":
pdf_file = input("مسیر فایل PDF: ")
pdf_to_excel(pdf_file)
🎯 نحوه استفاده
۱. نصب کتابخانههای مورد نیاز:
pip install pandas tabula-py openpyxl
۲. نصب Java (برای tabula):
• Windows: https://www.java.com
• Mac: brew install openjdk
• Linux: sudo apt install default-jre
۳. اجرای اسکریپت:
python pdf_to_excel.py
⚠️ نکات مهم
• فایلهای اسکن شده: این اسکریپت فقط برای PDFهای متنی کار میکنه
• جداول پیچیده: ممکنه نیاز به تنظیمات بیشتری داشته باشه
• ؛Java: حتماً Java نصب باشه
💡 پیشنهاد :
برای PDFهای اسکن شده، از OCR استفاده کن:
# نصب: pip install pytesseract pillow pdf2image
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
📚 منابع بیشتر
1. مستندات tabula: https://tabula-py.readthedocs.io
2. مستندات pandas: https://pandas.pydata.org
3. آموزشهای پایتون: https://www.python.org
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_proimport requests
import os
def download_instagram_profile_pic(username, save_path=None):
"""
دانلود عکس پروفایل اینستاگرام
"""
# URL عکس پروفایل
url = f"https://www.instagram.com/{username}/?__a=1"
try:
# درخواست به اینستاگرام
response = requests.get(url, headers={
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
})
if response.status_code == 200:
data = response.json()
# استخراج لینک عکس پروفایل
profile_pic_url = data['graphql']['user']['profile_pic_url_hd']
# دانلود عکس
image_response = requests.get(profile_pic_url)
# ذخیره عکس
if save_path is None:
save_path = f"{username}_profile.jpg"
with open(save_path, 'wb') as f:
f.write(image_response.content)
print(f"✅ عکس پروفایل {username} با موفقیت دانلود شد!")
print(f"📁 مسیر ذخیره: {save_path}")
else:
print("❌ خطا در دریافت اطلاعات")
except Exception as e:
print(f"❌ خطا: {e}")
# استفاده از اسکریپت
if __name__ == "__main__":
username = input("نام کاربری اینستاگرام: ")
download_instagram_profile_pic(username)
🎯 نحوه استفاده
۱. نصب کتابخانههای مورد نیاز:
pip install requests
۲. اجرای اسکریپت:
python download_profile_pic.py
۳. وارد کردن نام کاربری:
نام کاربری اینستاگرام: example_user⚠️ نکات مهم • حریم خصوصی: فقط از این اسکریپت برای پروفایلهای عمومی استفاده کن • قوانین اینستاگرام: استفاده از API اینستاگرام ممکنه محدودیت داشته باشه • خطاهای احتمالی: اگر اینستاگرام API رو محدود کنه، اسکریپت کار نمیکنه 💡 برای استفاده امنتر، میتونی از کتابخانههای معتبر مثل
instaloader استفاده کنی:
import instaloader
L = instaloader.Instaloader()
L.download_profile("example_user", profile_pic_only=True)
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro