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 24 705 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 24 705 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.
pip install PyPDF2
from PyPDF2 import PdfFileMerger
def by_appending():
merger = PdfFileMerger()
# Either provide file stream
f1 = open("samplePdf1.pdf", "rb")
merger.append(f1)
# Or direct file path
merger.append("samplePdf2.pdf")
merger.write("mergedPdf.pdf")
# By inserting at after an specified page no.
def by_inserting():
merger = PdfFileMerger()
merger.append("samplePdf1.pdf")
merger.merge(0, "samplePdf2.pdf")
merger.write("mergedPdf1.pdf")
if __name__ == "__main__":
by_appending()
by_inserting()
@Python4all_pron = 7
for i in range(1, n+1):
if i % 2 == 0:
print(i**2, end=" ")
else:
print("*", end=" ")n = 7
for i in range(1, n+1):
if i % 2 == 0:
print("$", end=" ")
else:
print(i, end=" ")
#code #pattern
🆔 @Python4all_pro
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