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.
from pydantic import BaseModel
from mellea import generative, start_session
class UserProfile(BaseModel):
name: str
age: int
@generative
def extract_user(text: str) -> UserProfile:
"""نام و سن کاربر را استخراج کن."""
m = start_session()
user = extract_user(
m,
text="Alice is 31 years old."
)
کتابخانه Mellea عبارت docstring را به دستورالعمل تبدیل میکند، annotationهای نوع را به ساختار پاسخ، و سپس نتیجه را اعتبارسنجی میکند و در صورت نیاز، تولید پاسخ را بهطور خودکار تکرار میکند.
لینک پروژه
https://github.com/generative-computing/mellea
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro