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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала پایتون | Data Science | Machine Learning
Канал پایتون | Data Science | Machine Learning (@python4all_pro) языкового сегмента Фарси является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 24 503 подписчиков, занимая 5 276 место в категории Технологии и приложения и 13 845 место в регионе Иран.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 503 подписчиков.
Согласно последним данным от 29 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -329, а за последние 24 часа — -15, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.42%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.38% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 593 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 337 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 2.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“◀️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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 30 августа, 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.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
empty_list = []
🔧 متدهای اصلی
append() — اضافه کردن به انتهایک آیتم به انتهای لیست اضافه میکنه.
fruits = ["apple", "banana"]
fruits.append("cherry")
print(fruits) # ['apple', 'banana', 'cherry']
extend() — اضافه کردن چند آیتم
چند آیتم از یک iterable رو به انتهای لیست اضافه میکنه.
fruits = ["apple", "banana"]
fruits.extend(["cherry", "date"])
print(fruits) # ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']
insert() — اضافه کردن در موقعیت خاص
یک آیتم رو در اندیس مشخص قرار میده.
fruits = ["apple", "cherry"]
fruits.insert(1, "banana")
print(fruits) # ['apple', 'banana', 'cherry']
🗑 متدهای حذف
remove() — حذف بر اساس مقدار
اولین occurrence از مقدار مشخص شده رو حذف میکنه.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.remove("banana")
print(fruits) # ['apple', 'cherry']
pop() — حذف و بازگشت آیتم
آیتم در یک اندیس خاص رو حذف و برمیگردونه. اگه اندیس ندادی، آخرین آیتم رو حذف میکنه.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
removed = fruits.pop(1)
print(removed) # banana
print(fruits) # ['apple', 'cherry']
clear() — خالی کردن لیست
تمام آیتمهای لیست رو حذف میکنه.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.clear()
print(fruits) # []
🔍 متدهای جستجو
index() — پیدا کردن اندیس
اندیس اولین occurrence از مقدار مورد نظر رو برمیگردونه.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print(fruits.index("cherry")) # 2
count() — شمارش تعداد تکرار
تعداد تکرار یک مقدار در لیست رو میشماره.
nums = [1, 2, 2, 3, 2, 4]
print(nums.count(2)) # 3
📊 متدهای مرتبسازی و معکوس کردن
sort() — مرتبسازی درجا
لیست رو به ترتیب صعودی مرتب میکنه. با reverse=True نزولی میشه.
nums = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
nums.sort()
print(nums) # [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9]
nums.sort(reverse=True)
print(nums) # [9, 5, 4, 3, 2, 1, 1]
reverse() — معکوس کردن
ترتیب آیتمهای لیست رو برعکس میکنه.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.reverse()
print(fruits) # ['cherry', 'banana', 'apple']
📋 متدهای کپی
copy() — کپی سطحی
یه کپی از لیست برمیگردونه.
original = [1, 2, 3]
new_list = original.copy()
print(new_list) # [1, 2, 3]
💡 نکات تکمیلی مهم
عملگر in برای بررسی وجود:
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print("banana" in fruits) # True
عملگر + برای اتصال:
list1 = [1, 2]
list2 = [3, 4]
print(list1 + list2) # [1, 2, 3, 4]
عملگر * برای تکرار:
print([0] * 4) # [0, 0, 0, 0]
List Comprehension — روش پایتونی:
squares = [x**2 for x in range(5)]
print(squares) # [0, 1, 4, 9, 16]
len() برای گرفتن طول:
print(len([1, 2, 3])) # 3
min() و max():
nums = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
print(min(nums)) # 1
print(max(nums)) # 9
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro