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
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام پایتون | Data Science | Machine Learning
کانال پایتون | Data Science | Machine Learning (@python4all_pro) در بخش زبانی فارسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 24 487 مشترک است و جایگاه 5 281 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 13 854 را در منطقه إيران دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 24 487 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 28 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -332 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -26 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 2.64% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.42% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 646 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 347 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 2 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“◀️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”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 29 اوت, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
# روش قدیمی
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = []
for n in numbers:
squares.append(n ** 2)
# روش با List Comprehension
squares = [n ** 2 for n in numbers]
چرا مهمه؟ در پردازش دادههای بزرگ (مثل دیتاستهای AI) سرعت و خوانایی کد خیلی مهمه.
۲. 🟪 Generators
چیه؟ توابعی که مقدار رو یکجا تولید نمیکنن، بلکه به صورت تدریجی (Lazy Evaluation).
مثال:
# لیست معمولی (همه دادهها یکجا در حافظه)
numbers = [i for i in range(1000000)]
# ژنراتور (دادهها به صورت تدریجی تولید میشن)
def number_generator():
for i in range(1000000):
yield i
# استفاده از ژنراتور
gen = number_generator()
چرا مهمه؟ در AI با دیتاستهای عظیم کار میکنیم، ژنراتورها حافظه کمتری مصرف میکنن.
۳. 🟪 Decorators
چیه؟ توابعی که رفتار توابع دیگه رو بدون تغییر کد اصلی تغییر میدن.
مثال:
def timer(func):
import time
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print(f"زمان اجرا: {end - start} ثانیه")
return result
return wrapper
@timer
def train_model():
# کد آموزش مدل
pass
چرا مهمه؟ برای لاگگیری، زمانبندی و افزودن قابلیتهای اضافی به توابع AI.
۴. 🟪 Context Managers
چیه؟ مدیریت خودکار منابع (فایل، دیتابیس، اتصالات).
مثال:
# روش قدیمی
file = open('data.txt', 'r')
try:
content = file.read()
finally:
file.close()
# روش با Context Manager
with open('data.txt', 'r') as file:
content = file.read()
چرا مهمه؟ در AI با فایلهای داده، مدلها و منابع سیستم سروکار داریم.
۵. 🟪 Exception Handling
چیه؟ مدیریت خطاها و جلوگیری از کرش برنامه.
مثال:
try:
# کدی که ممکنه خطا بده
model.predict(data)
except ValueError as e:
print(f"خطا در دادهها: {e}")
except Exception as e:
print(f"خطای ناشناخته: {e}")
finally:
print("عملیات تموم شد")
چرا مهمه؟ در سیستمهای AI واقعی، خطاها اجتنابناپذیرن.
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_propip install terminaltexteffects
۲. استفاده ساده
from terminaltexteffects import effects
# ایجاد انیمیشن
effects.print_with_effect("Hello World!", effect="fade")
۳. پیکربندی پیشرفته
from terminaltexteffects import config
# تنظیم انیمیشن
cfg = config.EffectConfig(
speed=1.0,
color="#FF0000",
curve_type="bezier"
)
📊 مثالهای کاربردی
۱. نوار پیشرفت
from terminaltexteffects import progress
progress.bar(50, "در حال پردازش...")
۲. پیامهای انیمیشنی
from terminaltexteffects import effects
effects.typewriter("در حال بارگذاری...")
۳. افکتهای ورودی
from terminaltexteffects import effects
effects.fade_in("خوش آمدید!")
🎓 مناسب برای
• توسعهدهندگان CLI - برای ابزارهای خط فرمان
• اسکریپتنویسان پایتون - برای بهبود اسکریپتها
• بازیسازان - برای بازیهای ترمینالی
• آموزشدهندگان - برای دموهای تعاملی
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_proimport pandas as pd
import tabula
import os
def pdf_to_excel(pdf_path, excel_path=None):
"""
تبدیل جداول PDF به فایل Excel
"""
# اگر مسیر Excel مشخص نشده باشه
if excel_path is None:
excel_path = pdf_path.replace('.pdf', '.xlsx')
try:
# استخراج جداول از PDF
tables = tabula.read_pdf(pdf_path, pages='all')
if tables:
# ذخیره اولین جدول در Excel
tables[0].to_excel(excel_path, index=False)
print(f"✅ فایل با موفقیت تبدیل شد!")
print(f"📁 مسیر فایل: {excel_path}")
else:
print("❌ هیچ جدولی در PDF پیدا نشد")
except Exception as e:
print(f"❌ خطا: {e}")
# استفاده از اسکریپت
if __name__ == "__main__":
pdf_file = input("مسیر فایل PDF: ")
pdf_to_excel(pdf_file)
🎯 نحوه استفاده
۱. نصب کتابخانههای مورد نیاز:
pip install pandas tabula-py openpyxl
۲. نصب Java (برای tabula):
• Windows: https://www.java.com
• Mac: brew install openjdk
• Linux: sudo apt install default-jre
۳. اجرای اسکریپت:
python pdf_to_excel.py
⚠️ نکات مهم
• فایلهای اسکن شده: این اسکریپت فقط برای PDFهای متنی کار میکنه
• جداول پیچیده: ممکنه نیاز به تنظیمات بیشتری داشته باشه
• ؛Java: حتماً Java نصب باشه
💡 پیشنهاد :
برای PDFهای اسکن شده، از OCR استفاده کن:
# نصب: pip install pytesseract pillow pdf2image
import pytesseract
from PIL import Image
import pdf2image
def pdf_to_text(pdf_path):
images = pdf2image.convert_from_path(pdf_path)
text = ""
for img in images:
text += pytesseract.image_to_string(img, lang='fas')
return text
📚 منابع بیشتر
1. مستندات tabula: https://tabula-py.readthedocs.io
2. مستندات pandas: https://pandas.pydata.org
3. آموزشهای پایتون: https://www.python.org
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_proimport requests
import os
def download_instagram_profile_pic(username, save_path=None):
"""
دانلود عکس پروفایل اینستاگرام
"""
# URL عکس پروفایل
url = f"https://www.instagram.com/{username}/?__a=1"
try:
# درخواست به اینستاگرام
response = requests.get(url, headers={
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
})
if response.status_code == 200:
data = response.json()
# استخراج لینک عکس پروفایل
profile_pic_url = data['graphql']['user']['profile_pic_url_hd']
# دانلود عکس
image_response = requests.get(profile_pic_url)
# ذخیره عکس
if save_path is None:
save_path = f"{username}_profile.jpg"
with open(save_path, 'wb') as f:
f.write(image_response.content)
print(f"✅ عکس پروفایل {username} با موفقیت دانلود شد!")
print(f"📁 مسیر ذخیره: {save_path}")
else:
print("❌ خطا در دریافت اطلاعات")
except Exception as e:
print(f"❌ خطا: {e}")
# استفاده از اسکریپت
if __name__ == "__main__":
username = input("نام کاربری اینستاگرام: ")
download_instagram_profile_pic(username)
🎯 نحوه استفاده
۱. نصب کتابخانههای مورد نیاز:
pip install requests
۲. اجرای اسکریپت:
python download_profile_pic.py
۳. وارد کردن نام کاربری:
نام کاربری اینستاگرام: example_user⚠️ نکات مهم • حریم خصوصی: فقط از این اسکریپت برای پروفایلهای عمومی استفاده کن • قوانین اینستاگرام: استفاده از API اینستاگرام ممکنه محدودیت داشته باشه • خطاهای احتمالی: اگر اینستاگرام API رو محدود کنه، اسکریپت کار نمیکنه 💡 برای استفاده امنتر، میتونی از کتابخانههای معتبر مثل
instaloader استفاده کنی:
import instaloader
L = instaloader.Instaloader()
L.download_profile("example_user", profile_pic_only=True)
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro