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:
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🔁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.
import subprocess
js_code = """
console.log("Hello, World!");
"""
with open("script.js", "w") as file:
file.write(js_code)
result = subprocess.run(["node", "script.js"], capture_output=True, text=True)
print(result.stdout)
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Store.parspajouhaan.comEasily extract audio from a video file using FFmpeg with Python!First, install the necessary module:
pip install ffmpeg-python
Then, use this script:
import ffmpeg
# https://t.me/LearnPython3
input_file = 'input.mp4'
output_file = 'output.mp3'
# Extract audio from the video
ffmpeg.input(input_file).output(output_file, format='mp3').run()
print('Audio extracted successfully!')
With ffmpeg-python, you can extract high-quality audio from your video files effortlessly.pip install litestar
Litestar offers data validation, dependency injection, ORM integration, authorization primitives, and much more that you need to get your applications up and running.
A simple example of using Litestar:
from litestar import Litestar, get
@get("/")
async def hello_world() -> str:
return "Hello, world!"
app = Litestar([hello_world])
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