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 24 694 مشترک است و جایگاه 5 515 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 13 715 را در منطقه إيران دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 24 694 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 18 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 1 596 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -10 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 3.81% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.09% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 941 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 515 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 19 ژوئن, 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.
# pip install stegano
from stegano import lsb
secret = lsb.hide('image.png', 'очень секретный текст')
secret.save('secret_image.png')
print(lsb.reveal('secret_image.png'))
🖥 GitHubfrom PIL import Image, ImageFilter
def blur_image(image_path, output_path, radius):
image = Image.open(image_path)
blurred_image = image.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius))
blurred_image.save(output_path)
blur_image('cat.jpg', 'cat_out.jpg', 3)
Image.open('cat_out.jpg')
🟡 In general, the PIL library has a lot of features and excellent documentation
#library
#python
🆔 @Python4all_propip3 install aurora-ssg
• Githubclass Solution(object):
def subsetsWithDup(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: List[List[int]]
"""
res = []
nums.sort()
self.dfs(nums, [], res)
return res
def dfs(self, nums, path, res):
res.append(path)
for i in range(len(nums)):
if i > 0 and nums[i] == nums[i-1]:
continue
self.dfs(nums[i+1:], path + [nums[i]], res)
Explanation:
Sorting:
First we sort the nums array. Sorting makes it easy to handle duplicates because similar items will be placed next to each other.
Recursive dfs method:
The dfs method is used to recursively construct all possible subsets. In dfs, path represents the current subset, and res is a list of all subsets.
Adding a subset to the result:
At each level of recursion, we add the current subset of path to the result of res.
Handling duplicates:
Before continuing the recursion, we check whether the current element nums[i] is a duplicate of the previous element. If so, skip it to avoid adding identical subsets to res.
Recursive construction of subsets:
For each element in nums, starting at the current index, we call dfs on the next elements of the array (nums[i+1:]). This means that we consider subsets that include the current element, and continue to build subsets without the current element.
Path (path) and compartment (nums):
Each time dfs is called, a new subset is created by adding the current element to path. This new list is then passed to the next level of recursion, allowing all possible subsets to be constructed.
Time and space complexity:
Time complexity: O(2^n), where n is the number of elements in nums. This is because there are 2^n subsets for an array of n elements.
Space complexity: O(2^n * n), since each of the 2^n possible subsets may require up to n elements to store.pip install --upgrade MukeshAPI
from MukeshAPI import api
response = api.ai_image("cute boy pic")
#print(response)
with open("mukesh.jpg", 'wb') as f:
f.write(response)
print("image generated successfully")
#code
🆔 @Python4all_proافراد زیادی با این سبک کار درآمد چند هزار دلاری دارند؛⁉️چرا شما نه⁉️ برای شروع این مسیر یک جلسه رایگان روز یکشنبه ساعت ۱۹ برگزار خواهد شد 🎙️توسط: علیرضا قیمتی دکتری مدیریت کسب و کار ۸ سال سابقه آموزش و فعالیت بینالمللی 🌐لینک ثبت نام: https://links.etekanesh.com/mrym10tr 📱 کانال تلگرام افراد موفق: https://t.me/TekaneshAcademy 📱 ارتباط با پشتیبانی در صورت بروز مشکل در ورود به جلسه: @Academy_Tekanesh
def threeSumClosest(self, num, target):
num.sort()
result = num[0] + num[1] + num[2]
for i in range(len(num) - 2):
j, k = i+1, len(num) - 1
while j < k:
sum = num[i] + num[j] + num[k]
if sum == target:
return sum
if abs(sum - target) < abs(result - target):
result = sum
if sum < target:
j += 1
elif sum > target:
k -= 1
else:
return result
return result
Explanation:
Sort an array:
First we sort the num array. This will allow us to use two pointers to find the closest sum.
Initializing the result:
We initialize the result variable with the sum of the first three elements of the sorted array. This will be our starting closest amount.
Traversing the array:
We use a for loop to iterate through the array. For each element we use two pointers j and k:
j starts immediately after the current element i.
k starts from the end of the array.
Two pointers:
Inside the while loop, while j is less than k, we calculate the sum of the elements num[i], num[j] and num[k].
If sum equals target, then we return sum since we found an exact match.
Result update:
If the current sum sum is closer to target than the previous closest sum result, update result.
Pointer shift:
If sum is less than target, move pointer j to the right to increase the sum.
If sum is greater than target, shift pointer k to the left to decrease the sum.
Return result:
After completing all iterations, we return result, which will contain the sum of three numbers closest to target.
Time and space complexity:
Time complexity: O(n^2), where n is the length of the array. Sorting takes O(n log n) and the basic algorithm with two pointers runs in O(n^2).
Space complexity: O(1) since we only use a few additional variables, and do not use additional memory depending on the size of the input data.from os import remove,popen
import subprocess
def sprocess(a, b="utf-8"):
p = subprocess.Popen(a,shell=True,stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE).communicate()
return str(p[0].decode(b)+p[1].decode(b))
vid = await message.reply_to_message.download()
print(sprocess("ffmpeg -y -i '" + vid + "' -map_metadata -1 s.mp4"))
durasi = popen("ffprobe -i '" + vid + "' -show_entries format=duration -v quiet -of csv='p=0'").read()
await message.reply_video(video="s.mp4")
remove("s.mp4")
remove(vid)
#code
🆔 @Python4all_pro
اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
