پایتون ( Machine Learning | Data Science )
◀️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 ( Machine Learning | Data Science )
Канал پایتون ( Machine Learning | Data Science ) (@python4all_pro) языкового сегмента Фарси является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 24 681 подписчиков, занимая 5 550 место в категории Технологии и приложения и 13 713 место в регионе Иран.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 681 подписчиков.
Согласно последним данным от 12 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 1 519, а за последние 24 часа — 257, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 4.71%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.31% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 160 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 570 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 3.
- 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 13 июня, 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.
def TeamCard(name, role, location="Remote"):
icons = ("mail", "linkedin", "github")
return Card(
DivLAligned(
DiceBearAvatar(name, h=24, w=24),
Div(H3(name), P(role))),
footer=DivFullySpaced(
DivHStacked(UkIcon("map-pin", height=16), P(location)),
DivHStacked(*(UkIconLink(icon, height=16) for icon in icons))))
Everything is clean, semantic, without CSS death and classes.
➡️Start
Pip Install Monsterui
pip install MonsterUI
```python
from fasthtml.common import *
from monsterui.all import *
app, rt = fast_app(hdrs=Theme.blue.headers())
@rt
def index():
return Card(H1("Hello MonsterUI"), P("The application is ready!"))
serve()
`
➡️ Advantages:
• Quick start with modern UI
• Clean, readable python code
• Flexibility in customization through Tailwind
• confirmed suitability in production
➡️ Read more https://www.answer.ai/posts/2025/01/15/monsterui.html
#Python #WebDev
📱 @Python4all_proflatten = lambda lst: [x for sub in lst for x in (flatten(sub) if isinstance(sub, list) else [sub])]
2. Decorator for memoization of the results of the function
memoize = lambda f: (lambda *args, _cache={}, **kwargs: _cache.setdefault((args, tuple(kwargs.items())), f(*args, **kwargs)))
3. Missing the list into pieces of length n
chunked = lambda lst, n: [lst[i:i+n] for i in range(0, len(lst), n)]
4. Uniqueization of the sequence with the preservation of order
uniq = lambda seq: list(dict.fromkeys(seq))
5. Deep access to the invested dictionary keys
deep_get = lambda d, *keys: __import__('functools').reduce(lambda a, k: a.get(k) if isinstance(a, dict) else None, keys, d)
6. Transformation of the Python object to the readable json
pretty_json = lambda obj: __import__('json').dumps(obj, ensure_ascii=False, indent=2)
7. Reading the latest n lakes of the file (analogue Tail)
tail = lambda f, n=10: list(__import__('collections').deque(open(f), maxlen=n))
8. Performing shell team and return of the withdrawal
sh = lambda cmd: __import__('subprocess').run(cmd, shell=True, check=True, capture_output=True).stdout.decode().strip()
9. Quick route association
path_join = lambda *p: __import__('os').path.join(*p)
10. Grouping of the list of dictionaries by key value
group_by = lambda seq, key: {k: [d for d in seq if d.get(key) == k] for k in set(d.get(key) for d in seq)}
📱 @Python4all_proIRAN
🔗 راهنمای دریافت آموزش – [کلیک کنید]
✔️ توجه: فقط باید یک آموزش در سبد سفارش باشد.
📚 دسترسی به تمام آموزشها [+]
🧡 به امید روزهای روشن و آرام
🔄 FaraDars - فرادرسIRAN
✔️ توجه: فقط یک آموزش باید در سبد سفارش باشد.
🌱 ما نیز همچون شما امیدوار به روزهای بهتر هستیم و باور داریم که یادگیری، نه فقط ابزار پیشرفت، بلکه راهی برای زنده نگهداشتن امید است.
🔗 راهنمای دریافت آموزش – [کلیک کنید]
🔄 FaraDars - فرادرس
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
