صرفا جهت اطلاع برنامه‌نویسان
Открыть в Telegram
کانالی برای: 🔸اوقات فراغت برنامه‌نویسان 🔹اطلاعات و اخبار برنامه‌نویسی 🔸تم های هفتگی ارتباط با مدیران کانال: @Programmer_info
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала صرفا جهت اطلاع برنامه‌نویسان
Канал صرفا جهت اطلاع برنامه‌نویسان (@programming_tips) языкового сегмента Фарси является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 10 338 подписчиков, занимая 11 826 место в категории Технологии и приложения и 31 706 место в регионе Иран.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 10 338 подписчиков.
Согласно последним данным от 27 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -51, а за последние 24 часа — -3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 13.08%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.44% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 352 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 666 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 14.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как لینوکس, ترمینال, درسنامه, دستور, #god_of_terminal.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“کانالی برای:
🔸اوقات فراغت برنامه‌نویسان
🔹اطلاعات و اخبار برنامه‌نویسی
🔸تم های هفتگی
ارتباط با مدیران کانال: @Programmer_info”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 28 октября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
10 338
Подписчики
-324 часа
-147 дней
-5130 дней
Архив постов
بهترین کتاب‌های یادگیری C ⚡️
C Programming: A Modern Approach (2nd Edition) – K. N. King
یکی از کامل‌ترین کتاب‌ها برای یادگیری اصولی C؛ از مفاهیم پایه تا اشاره‌گرها، مدیریت حافظه و پروژه‌های کاربردی.The C Programming Language (2nd Edition) – Brian Kernighan, Dennis Ritchie
کتاب کلاسیک زبان C، نوشته‌ی یکی از خالقانش. کوتاه، دقیق و عالی برای درک روح واقعی C؛ البته برای شروعِ کاملاً صفر کمی فشرده است.Head First C – David Griffiths, Dawn Griffiths
آموزشی، تصویری و پروژه‌محور؛ مناسب کسانی که دوست دارند مفاهیم سختی مثل Pointer و Memory را با مثال‌های ملموس‌تر یاد بگیرند.#c 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips
بله اینطوریاس 😁
#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
🎮 معرفی یک بازی برای یادگیری Vim
بازی Vim Adventures یک بازی ماجراجویی دوبعدی برای یادگیری و مسلط شدن به Vim است؛ ادیتوری که به خاطر دستوری و ترمینالی بودنش برای خیلی‌ها در ابتدا سخت و عجیب به نظر میرسد. در این بازی باید با همان کلیدها و میانبرهای Vim حرکت کنید، در مسیرها پیش بروید، معما حل کنید، آیتم جمع کنید و با شخصیت‌های مختلف تعامل داشته باشید.
بازی از کلیدهای ساده h، j، k و l برای حرکت شروع میشود و کم‌کم کلیدها و دستورات جدید Vim را به شما یاد میدهد. نکته جذابش این است که به جای حفظ کردن خشک و خالی دستورات، آنها را در قالب بازی و به شکل بصری تمرین میکنید و به مرور در حافظه عضلانی شما جا میافتند. نسخه پایه بازی هم به صورت رایگان داخل مرورگر قابل اجراست و برای تمرین بیشتر، چالش‌های اضافه‌ای هم در نسخه‌های پولی وجود دارد.
🔗 [ https://vim-adventures.com ]
#vim #linux
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
اگه یه آموزش سریع برای Numpy میخواین این چیز خوبیه:
کلیک کنید
#python #numpy #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
🤖 ۵ کتابخانه پایتون که برای ورود به دنیای هوش مصنوعی باید بشناسید
اگر میخواید وارد حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بشید، این ۵ کتابخانه از بهترین نقطه‌های شروع هستن:
🔹 یک. NumPy | محاسبات عددی
پایه بسیاری از کتابخانه‌های علمی و هوش مصنوعی پایتونه و برای کار با آرایه‌ها، ماتریس‌ها و محاسبات ریاضی استفاده میشه.
🔹 دو. Pandas | کار با داده‌ها
داده‌های واقعی معمولا تمیز و مرتب نیستن! Pandas برای خواندن، پاکسازی، فیلتر و تحلیل داده‌ها استفاده میشه.
🔹 سه. Scikit-learn | یادگیری ماشین
باهاش میتونید بدون پیاده‌سازی الگوریتم‌ها از صفر، مدل‌های مختلف یادگیری ماشین مثل Linear Regression و Random Forest رو بسازید.
🔹 چهار. PyTorch | یادگیری عمیق
یکی از محبوب‌ترین ابزارها برای ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی و پروژه‌های Deep Learning مثل تشخیص تصویر و پردازش داده‌های پیچیده.
🔹 پنج. Matplotlib | مصورسازی داده
کمکتون میکنه داده‌ها رو به شکل نمودارهای مختلف نمایش بدید تا الگوها و روابط بین داده‌ها راحت‌تر قابل درک باشن.
📌 مسیر پیشنهادی:
NumPy → Pandas → Matplotlib → Scikit-learn → PyTorch
اگر قصد دارید وارد حوزه AI بشید، این ۵ کتابخانه میتونن نقطه شروع خیلی خوبی برای مسیرتون باشن. 🚀
#ai #python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
فقط لجندها درک میکنن 😁
#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
🔷کتابخانه Pydantic | اعتبارسنجی و مدیریت داده در پایتون
کتابخانه Pydantic یکی از کتابخانه‌های بسیار محبوب پایتونه که برای اعتبارسنجی (Validation)، تبدیل و ساختاردهی داده‌ها استفاده میشه. ایده‌اش خیلی ساده‌ست: شما مشخص میکنی داده‌ای که برنامه باید دریافت کنه چه شکلی باشه، چه نوعی داشته باشه و چه محدودیت‌هایی براش وجود داشته باشه؛
from pydantic import BaseModel
class User(BaseModel):
name: str
age: intname باید رشته باشه، age باید عدد باشه و email باید فرمت ایمیل داشته باشه.
user = User(name="Ali", age="27")
print(user.name) #Ali
print(user.age) #27
البته ChatGPT از قلم افتاده 🙂
#python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
مقایسه دستیارهای هوش‌مصنوعی برای برنامه‌نویسی 🤖
#vibe_coding
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
این بهترین میمی بود که این ماه دیدم 😂😂😂
#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
انواع لایسنس‌های متن‌باز رو بشناسید 👌🏻
#open_source
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
وقتی بعد از سالها جاوا کار کردن میای سراغ پایتون:
#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
⚡️ کدوم بهتره؟ Claude Code یا Github Copilot ؟
اگر دوست داشتین مقایسه کامل رو بخونید اینجا کلیک کنید.
#vibe_coding
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
اگر با اکوسیستم پایتون کار میکنید، این کتابخانه‌ها و فریمورک‌ها می‌توانند جایگزین یا مکمل ابزارهای قدیمی‌تر باشند:
🔹 Polars → جایگزین یا مکمل Pandas
برای پردازش داده‌های جدولی با سرعت بسیار بالاتر، مخصوصا روی دیتاست‌های بزرگ.
🔹 Ruff → جایگزین Flake8، Black و isort
یک ابزار فوق سریع برای بررسی کیفیت کد (Lint) و فرمت کردن پروژه‌های پایتون.
🔹 DuckDB → جایگزین دیتابیس‌های SQL محلی
اجازه میدهد بدون راه‌اندازی سرور، کوئری‌های SQL را روی فایل‌ها و داده‌های محلی اجرا کنید.
🔹 Pandera → مکمل اعتبارسنجی داده‌ها
قبل از اینکه داده‌های خراب وارد تحلیل یا مدل شوند، آنها را بررسی و اعتبارسنجی می‌کند.
🔹 JAX → جایگزین NumPy در پروژه‌های هوش مصنوعی
محاسبات عددی بسیار سریع به همراه قابلیت مشتق‌گیری خودکار برای یادگیری ماشین.
🔹 Textual → جایگزین اسکریپت‌های ساده ترمینال
برای ساخت برنامه‌های تعاملی و زیبا در محیط ترمینال.
🔹 LlamaIndex → مکمل پروژه‌های LLM و RAG
داده‌های شخصی یا سازمانی شما را به مدل‌های زبانی متصل می‌کند تا پاسخ‌های دقیق‌تر تولید کنند.
🔹 Robyn → جایگزین Flask و FastAPI در برخی پروژه‌ها
یک فریمورک وب بسیار سریع با Runtime نوشته‌شده با Rust که برای ساخت APIهای پرترافیک طراحی شده است.
🔹 PyScript → جایگزین جاوااسکریپت در بعضی سناریوها
امکان اجرای کدهای پایتون را مستقیما داخل مرورگر فراهم می‌کند و برای پروژه‌های ساده وب گزینه جالبی است.
#python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
![[معرفی فریمورک Robyn] 🚀 فریمورک Robyn یک فریمورک وب مدرن و فوق سریع برای پایتون است که با تکیه بر Rust در لایه Runtime، عملک](data:image/jpeg;base64,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)
[معرفی فریمورک Robyn] 🚀
فریمورک Robyn یک فریمورک وب مدرن و فوق سریع برای پایتون است که با تکیه بر Rust در لایه Runtime، عملکرد بسیار بالایی ارائه میدهد. اگر به دنبال ساخت APIها و وب سرویس های پرسرعت هستید، Robyn می‌تواند یکی از گزینه‌های جذاب باشد.
از ویژگی‌های مهم Robyn میشود به این موارد اشاره کرد:
⚡️ سرعت بسیار بالا به لطف Runtime نوشته‌شده با Rust
🔹 پشتیبانی از برنامه‌نویسی Async
🔹 مناسب برای ساخت REST API و WebSocket
🔹 سبک، ساده و با راه‌اندازی سریع
🔹 متن‌باز و در حال رشد با کمک جامعه توسعه‌دهندگان
اگر عملکرد بالا و مصرف بهینه منابع برای پروژه‌تان اهمیت دارد، Robyn ارزش امتحان کردن را دارد.
🐱 آدرس گیت‌هاب:
https://github.com/sparckles/robyn
#backend #web #python #rust #robyn
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
کی بود میگفت با پایتون نمیشه کد کثیف نوشت؟! 😂😁
#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
