اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
| کانال توسعهدهندگان پایتون |
رفتن به کانال در Telegram
⭕️ کانال توسعهدهندگان پایتون دولوپیکس 💠 دولوپیکس | جامعه توسعهدهندگان ایرانی 💎 @Developix 🚀 Developix.ir 📌 پشتیبانی و تبلیغات: @DevelopixSupport
نمایش بیشتر7 276
مشترکین
+1224 ساعت
+437 روز
+25830 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
هیچ دادهای
مشکلی وجود دارد؟ لطفاً صفحه را تازه کنید یا با مدیر پشتیبانی ما تماس بگیرید.
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئن '26
ژوئن '26
+315
در 0 کانالها
مه '26
+247
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+134
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '26
+19
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+213
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+153
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+400
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+52
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+140
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+187
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '25
+279
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+160
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+270
در 0 کانالها
Get PRO
مه '25
+123
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+241
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '25
+314
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+239
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+492
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+360
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+450
در 1 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+279
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+192
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '24
+424
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+511
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+329
در 0 کانالها
Get PRO
مه '24
+171
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+279
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '24
+463
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+399
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+478
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+605
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+497
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+606
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+186
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '23
+361
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '23
+331
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '23
+232
در 0 کانالها
Get PRO
مه '23
+842
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 26 ژوئن | +4 | |||
| 25 ژوئن | +15 | |||
| 24 ژوئن | +7 | |||
| 23 ژوئن | +9 | |||
| 22 ژوئن | +12 | |||
| 21 ژوئن | +7 | |||
| 20 ژوئن | +8 | |||
| 19 ژوئن | +16 | |||
| 18 ژوئن | +10 | |||
| 17 ژوئن | +12 | |||
| 16 ژوئن | +4 | |||
| 15 ژوئن | +5 | |||
| 14 ژوئن | +7 | |||
| 13 ژوئن | +12 | |||
| 12 ژوئن | +19 | |||
| 11 ژوئن | +14 | |||
| 10 ژوئن | +13 | |||
| 09 ژوئن | +19 | |||
| 08 ژوئن | +16 | |||
| 07 ژوئن | +13 | |||
| 06 ژوئن | +12 | |||
| 05 ژوئن | +24 | |||
| 04 ژوئن | +25 | |||
| 03 ژوئن | +9 | |||
| 02 ژوئن | +5 | |||
| 01 ژوئن | +18 |
پستهای کانال
+1
در کد اول، برای پردازش یک فایل بزرگ کل محتوا با
read().splitlines() یکباره در مموری لود شده است. این کار هم ریسک Memory Error را بالا میبرد و هم برای فایلهای خیلی بزرگ باعث افت شدید کارایی میشود. در کد دوم با استفاده از یک generator و iteration تنبل (lazy) هر خط بهصورت stream خوانده میشود و فقط همان لحظه در مموری قرار میگیرد.
در مثال بالا به جای بارگذاری یکجای کل فایل، میتوانید با الگوی generator و حلقه روی file object، مصرف مموری را بهصورت چشمگیر کاهش دهید و در سناریوهای پردازش فایلهای چندصد مگابایتی یا لاگفایلهای بسیار بزرگ، هم مقیاسپذیری برنامه را بهتر کنید و هم سرعت شروع پردازش را افزایش دهید.
اگر در پروژههای Python با دادههای حجیم (مثلاً log processing، ETL ساده یا پردازش دیتاهای متنی) سروکار دارید، استفاده از این الگو بهجای روش eager loading میتواند تفاوت جدی در performance و پایداری برنامهتان ایجاد کند.
🔖 #Python #پایتون
👤 Developix
💎 Channel: @DevelopixPython| 2 |  💠 نسخه جدید کتابخانه FastAPI منتشر شده است
🔸 ارتقا از نسخه 0.137.2 به 0.138.0
🔹 لیست تغییرات این نسخه:
- افزودن پشتیبانی از app.frontend() و router.frontend()
- بهروزرسانی و بهبود مستندات (تایپو، لینکها و دستورالعملها)
- فعال شدن ترجمه مستندات به زبان هندی
- بهبود تستها و پایدارسازی فرایند انتشار، و غیره
🔖 #fastapi, #python, #release
💎 @DevelopixPython | 884 |
| 3 |  🏆آفرهای جام جهانی ۲۰۲۶ هاستایران فعال شد!
با کمپین «ترکیب برنده سایتت»، زیرساخت سایتت رو برای روزهای پرترافیک آماده کن:
🔥 ۲۵٪ تخفیف روی پلنهای ۳ ماهه هاست اشتراکی ایران
⚡ ۵۰٪ تخفیف روی پلنهای یکماهه سرویس ابری در دیتاسنترهای تهران، مشهد و اهواز
🧠 مشاوره رایگان زیرساخت توسط کارشناسان هاستایران
فرصت استفاده از تخفیفها و ثبت فرم مشاوره محدود است.
📌 برای کپی کدهای تخفیف و ثبتنام در فرم مشاوره، روی لینک زیر کلیک کنید:
📌صفحه فرم مشاوره
📌تلگرام هاستایران
📌بله هاستایران
#هاست_ایران #سرور_ابری_هاست_ایران #هاست_اشتراکی #دیتاسنتر #مشاوره_زیرساخت #جام_جهانی2026 | 1 015 |
| 4 |  💠 نسخه جدید کتابخانه FastAPI منتشر شده است
🔸 ارتقا از نسخه 0.136.3 به 0.137.0
🔹 لیست تغییرات این نسخه:
- تغییر داخلیِ سازگارکننده APIRouter/APIRoute برای حفظ نمونهها
- امکان افزودن روتها پس از include_router بدون کپی شدن مسیرها
- پشتیبانی مقدماتی از APIRouter/APIRoute سفارشی (ویژگی آزمایشی)
- بهروزرسانی مستندات و راهنمای استقرار FastAPI Cloud
- بهروزرسانی ترجمههای مستندات به چندین زبان
- بهروزرسانی وابستگیها، حامیان و تنظیمات داخلی و غیره
🔖 #fastapi, #python, #release
💎 @DevelopixPython | 1 034 |
| 5 |  💠 نسخه جدید کتابخانه آیوگرام (Aiogram) منتشر شده است
🔸 ارتقا از نسخه 3.28.2 به 3.29.0
🔖 #Aiogram, #bot, #python, #release
💎 @DevelopixPython | 847 |
| 6 |  💠 نسخه جدید کتابخانه python-telegram-bot منتشر شده است
🔸 ارتقا از نسخه 22.7.0 به 22.8.0
💎 @DevelopixPython | 1 021 |
| 7 | Pandas یکی از مهمترین ابزارهای Python برای کار جدی با داده است؛ مخصوصاً وقتی با فایلهای CSV، Excel، دیتابیسها یا دیتاهای جدولی سروکار داری 📊
با Pandas میتوانی:
• دیتاستهای بزرگ را سریع فیلتر و مرتب کنی
• ستونها را اضافه/حذف و تبدیل نوع انجام بدهی
• روی گروهها آمار بگیری (groupby)
• بهراحتی با NumPy و ابزارهای ML مثل scikit-learn ترکیبش کنی
نمونه استفادهٔ ساده:
pip install pandas
import pandas as pd
# خواندن فایل CSV
df = pd.read_csv("data.csv")
# انتخاب سطرهایی که مقدار ستون "age" >= 18 است
adults = df[df["age"] >= 18]
# میانگین سن
mean_age = adults["age"].mean()
print(mean_age)
برای تحلیل لاگها، دیتای مالی، گزارشهای سیستمی یا آمادهسازی دیتا برای مدلهای ML، Pandas معمولاً اولین انتخاب است.
مستندات رسمی:
Docs
GitHub
امتحانش کن روی یک CSV واقعی از پروژهات و کمکم دیتای خام را به insight تبدیل کن 🔍
🔖 #Python #پایتون #Python #Pandas #Data_Analysis #DataFrame #تحلیل_داده #پایتون
👤 Developix
💎 Channel: @DevelopixPython | 1 261 |
| 8 |  خروجی اجرای این کد در Python چیست؟
به رفتار تابع sorted با پارامتر key و پایداری (stability) مرتبسازی دقت کنید.
data = [3, 1, 2, 1]
calls = []
def key_fn(x):
calls.append(x)
return 0
result = sorted(data, key=key_fn)
print("calls:", calls)
print("result:", result)
خروجی دقیق این برنامه چیست؟
🔖 #Python #پایتون
👤 Developix
💎 Channel: @DevelopixPython | 2 033 |
| 9 | جنگو (Django): فریمورک وب فولاستک برای پایتون 🚀
اگر دنبال ساخت وباپلیکیشن جدی با Python هستی، Django یکی از جدیترین گزینههاست. جنگو بهت کمک میکند خیلی سریع از ایده برسی به محصول قابلاستفاده، بدون اینکه چرخ را از نو اختراع کنی.
چرا Django؟
• ORM قدرتمند برای کار با دیتابیس بدون نوشتن مستقیم SQL
• پنل ادمین آماده برای مدیریت دیتا 💻
• سیستم auth داخلی (کاربر، لاگین، permission)
• ساختار استاندارد و opinionated برای پروژههای بزرگ
• جامعه کاربری بزرگ و داکیومنتیشن عالی
نصب و شروع سریع
pip install django
django-admin startproject mysite
cd mysite
python manage.py startapp blog
python manage.py runserver
برای وباپلیکیشنهای شرکتی، پنل ادمین داخلی جنگو زمان توسعه را بهشدت کم میکند؛ مخصوصاً وقتی CRUD زیاد داری و نمیخواهی برای هر چیز یک صفحه custom بنویسی.
مستندات رسمی:
docs.djangoproject.com
سورسکد:
github.com/django/django
با یک پروژه کوچک شروع کن؛ مثلاً یک وبلاگ ساده یا داشبورد ادمین، و کمکم سراغ featureهای جدیتر برو. 😎
🔖 #Python #پایتون #Python #Django #Web #Backend #ORM #Admin
👤 Developix
💎 Channel: @DevelopixPython | 1 429 |
| 10 | ✅ شرطهای تمیزتر در Python با any و all 🧠
خیلی وقتها توی if ها چند شرط پشتسرهم با and و or مینویسیم و کد شلوغ میشود. دو تابع ساده و خیلی Pythonic برای تمیز کردن این شرطها داریم: any و all.
ایده اصلی:
- any(iterable) اگر حداقل یک مقدار True باشد، True برمیگرداند.
- all(iterable) فقط وقتی همه مقادیر True باشند، True برمیگرداند.
یک مثال واقعی: اعتبارسنجی ورودی کاربر 👇
def is_valid_user(data: dict) -> bool:
required_keys = ["username", "email", "password"]
# همه فیلدها باید وجود داشته باشند و خالی نباشند
return all(
key in data and isinstance(data[key], str) and data[key].strip()
for key in required_keys
)
user = {"username": "ali", "email": "", "password": "123"}
print(is_valid_user(user)) # False
بهجای چند if تو در تو، با یک all هم خوانایی بهتر میشود هم خطاهای منطقی کمتر میشود. برای چک کردن اینکه «حداقل یکی» برقرار باشد، از any استفاده میشود.
مرجع: Python docs - any & all
امتحان استفاده از any و all در شرطهای قدیمی کد، کدبیس را تمیزتر و قابلدرکتر میکند. 😉
🔖 #Python #پایتون #Python #any #all #conditions #clean_code #validation #tips
👤 Developix
💎 Channel: @DevelopixPython | 0 |
| 11 |  در قطعهکد زیر با یکی از رفتارهای مهم و گاهی خطرناک در Python روبهرو هستیم: آرگومان پیشفرض قابلتغییر (Mutable Default Argument).
خروجی اجرای این کد (چاپشده در انتهای برنامه) چیست؟
def append_item(item, data=[]):
data.append(item)
return data
x = append_item(1)
y = append_item(2)
z = append_item(3, data=[])
w = append_item(4)
print(x)
print(y)
print(z)
print(w)
پاسخ را فقط به صورت خروجی نهایی تابع printها (به ترتیب هر خط)، بنویسید.
🔖 #Python #پایتون
👤 Developix
💎 Channel: @DevelopixPython | 0 |
