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 24 690 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 24 690 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.
pip install pytube
from pytube import YouTube
# Specify the URL of the YouTube video
video_url = "https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ"
# Create a YouTube object
yt = YouTube(video_url)
# Select the highest resolution stream
stream = yt.streams.get_highest_resolution()
# Define the output path for the downloaded video
output_path = "path/to/output/directory/"
# Download the video
stream.download(output_path)
print("Video downloaded successfully!")
2. Automate WhatsApp messages
pip install pywhatkit
import pywhatkit
# Set the target phone number (with country code) and the message
phone_number = "+1234567890"
message = "Hello, this is an automated WhatsApp message!"
# Schedule the message to be sent at a specific time (24-hour format)
hour = 13
minute = 30
# Send the scheduled message
pywhatkit.sendwhatmsg(phone_number, message, hour, minute)
3. Google search with Python
pip install googlesearch-python
from googlesearch import search
# Define the query you want to search
query = "Python programming"
# Specify the number of search results you want to retrieve
num_results = 5
# Perform the search and retrieve the results
search_results = search(query, num_results=num_results, lang='en')
# Print the search results
for result in search_results:
print(result)
4. Download Instagram posts
pip install instaloader
import instaloader
# Create an instance of Instaloader
loader = instaloader.Instaloader()
# Define the target Instagram profile
target_profile = "instagram"
# Download posts from the profile
loader.download_profile(target_profile, profile_pic=False, fast_update=True)
print("Posts downloaded successfully!")
5. Extract audio from video files
pip install moviepy
from moviepy.editor import VideoFileClip
# Define the path to the video file
video_path = "path/to/video/file.mp4"
# Create a VideoFileClip object
video_clip = VideoFileClip(video_path)
# Extract the audio from the video
audio_clip = video_clip.audio
# Define the output audio file path
output_audio_path = "path/to/output/audio/file.mp3"
# Write the audio to the output file
audio_clip.write_audiofile(output_audio_path)
# Close the clips
video_clip.close()
audio_clip.close()
print("Audio extracted successfully!")
#code
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