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 24 018 suscriptores, ocupando la posición 5 487 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 14 629 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 018 suscriptores.
Según los últimos datos del 24 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -312, 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 2.22%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.39% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 532 visualizaciones. En el primer día suele acumular 335 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 1.
- 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 25 octubre, 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 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)🎓 ارائهی دروس تخصصی توسط اساتید دانشکدهی مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف 🖋 دریافت گواهی رسمی دوزبانه از طرف دانشگاه صنعتی شریف پس از گذراندن هر دورهی آموزشی تخصصی 💻 برگزاری کلاسها به صورت مجازی 📼 همراه با فیلم ضبط شدهی هر دوره🎁 کد تخفیف ۱۰ درصدی ویژه ثبتنام: EarlyReg 🎲 میکرومستر، آموزش شریفی برای همه! 🌐 MicroMaster➕🌐 LinkedIn 🌐 @micromaster_sharif
import platform
system_name = platform.system()
system_version = platform.version()
architecture = platform.architecture()[0]
processor = platform.processor()
print("OS:", system_name)
print("OS Version:", system_version)
print("32 or 64:", architecture)
print("Processor :", processor)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)
دپارتمان مهندسی مواد 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی شیمی 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی عمران 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی پزشکی 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی صنایع 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی مکانیک 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی هوافضا 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی برق و کامپیوتر 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی نفت و گاز و انرژی 👉 کلیک
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.