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 24 697 suscriptores, ocupando la posición 5 500 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 13 686 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 697 suscriptores.
Según los últimos datos del 20 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 1 618, y en las últimas 24 horas de -4, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 3.34%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.93% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 825 visualizaciones. En el primer día suele acumular 477 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 21 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.
افراد زیادی با این سبک کار درآمد چند هزار دلاری دارند؛⁉️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/mrym10tr 📱 کانال تلگرام افراد موفق: https://t.me/TekaneshAcademy 📱 ارتباط با پشتیبانی در صورت بروز مشکل در ورود به جلسه: @Academy_Tekanesh
def threeSumClosest(self, num, target):
num.sort()
result = num[0] + num[1] + num[2]
for i in range(len(num) - 2):
j, k = i+1, len(num) - 1
while j < k:
sum = num[i] + num[j] + num[k]
if sum == target:
return sum
if abs(sum - target) < abs(result - target):
result = sum
if sum < target:
j += 1
elif sum > target:
k -= 1
else:
return result
return result
Explanation:
Sort an array:
First we sort the num array. This will allow us to use two pointers to find the closest sum.
Initializing the result:
We initialize the result variable with the sum of the first three elements of the sorted array. This will be our starting closest amount.
Traversing the array:
We use a for loop to iterate through the array. For each element we use two pointers j and k:
j starts immediately after the current element i.
k starts from the end of the array.
Two pointers:
Inside the while loop, while j is less than k, we calculate the sum of the elements num[i], num[j] and num[k].
If sum equals target, then we return sum since we found an exact match.
Result update:
If the current sum sum is closer to target than the previous closest sum result, update result.
Pointer shift:
If sum is less than target, move pointer j to the right to increase the sum.
If sum is greater than target, shift pointer k to the left to decrease the sum.
Return result:
After completing all iterations, we return result, which will contain the sum of three numbers closest to target.
Time and space complexity:
Time complexity: O(n^2), where n is the length of the array. Sorting takes O(n log n) and the basic algorithm with two pointers runs in O(n^2).
Space complexity: O(1) since we only use a few additional variables, and do not use additional memory depending on the size of the input data.from os import remove,popen
import subprocess
def sprocess(a, b="utf-8"):
p = subprocess.Popen(a,shell=True,stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE).communicate()
return str(p[0].decode(b)+p[1].decode(b))
vid = await message.reply_to_message.download()
print(sprocess("ffmpeg -y -i '" + vid + "' -map_metadata -1 s.mp4"))
durasi = popen("ffprobe -i '" + vid + "' -show_entries format=duration -v quiet -of csv='p=0'").read()
await message.reply_video(video="s.mp4")
remove("s.mp4")
remove(vid)
#code
🆔 @Python4all_progit clone https://github.com/searxng/searxng.git searxng
cd searxng
sudo -H ./utils/searxng.sh install all
؛SearXNG — نتایج جستجو و پایگاه داده های مختلف را ترکیب می کند و داده های حساس کاربر را جمع آوری یا ردیابی نمی کند
شروع سریع با Docker :
docker run --rm \
-d -p 8080:8080 \
-v "${PWD}/searxng:/etc/searxng" \
-e "BASE_URL=http://localhost:8080/" \
-e "INSTANCE_NAME=my-instance" \
searxng/searxng
🖥 GitHub
🟡 Docks
#library
#python
🆔 @Python4all_proimport turtle
t = turtle.Turtle()
s = turtle.Screen()
s.bgcolor("black")
t.speed(10)
t.pensize(2)
t.pencolor("white")
def s_curve():
for i in range(90):
t.left(1)
t.forward(1)
def r_curve():
for i in range(90):
t.right(1)
t.forward(1)
def l_curve():
s_curve()
t.forward(80)
s_curve()
def l_curve1():
s_curve()
t.forward(90)
s_curve()
def half():
t.forward(50)
s_curve()
t.forward(90)
l_curve()
t.forward(40)
t.left(90)
t.forward(80)
t.right(90)
t.forward(10)
t.right(90)
t.forward(120) #on test
l_curve1()
t.forward(30)
t.left(90)
t.forward(50)
r_curve()
t.forward(40)
t.end_fill()
def get_pos():
t.penup()
t.forward(20)
t.right(90)
t.forward(10)
t.right(90)
t.pendown()
def eye():
t.penup()
t.right(90)
t.forward(160)
t.left(90)
t.forward(70)
t.pencolor("black")
t.dot(35)
def sec_dot():
t.left(90)
t.penup()
t.forward(310)
t.left(90)
t.forward(120)
t.pendown()
t.dot(35)
t.fillcolor("#306998")
t.begin_fill()
half()
t.end_fill()
get_pos()
t.fillcolor("#FFD43B")
t.begin_fill()
half()
t.end_fill()
eye()
sec_dot()
def pause():
t.speed(2)
for i in range(100):
t.left(90)
pause()
#code
🆔 @Python4all_proکلیک کنید 😍
import phonenumbers
from phonenumbers import (timezone,geocoder,carrier)
number = input("Enter the phone number with country code : ")
# Parsing String to the Phone number
phoneNumber = phonenumbers.parse(number)
# printing the timezone using the timezone module
timeZone = timezone.time_zones_for_number(phoneNumber)
print(f"timezone : {timeZone}")
# printing the geolocation of the given number using the geocoder module
geolocation = geocoder.description_for_number(phoneNumber,"en")
print(f"location : {geolocation}")
# printing the service provider name using the carrier module
service = carrier.name_for_number(phoneNumber,"en")
print(f"service provider : {service}")
#code
🆔 @Python4all_proimport pytesseract as t
from PIL import Image
img = Image.open("photo.jpg")
text = t.image_to_string(img)
print(text)
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
