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 24 018 подписчиков, занимая 5 487 место в категории Технологии и приложения и 14 629 место в регионе Иран.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 018 подписчиков.
Согласно последним данным от 24 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -312, а за последние 24 часа — -15, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.22%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.39% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 532 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 335 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 1.
- 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 25 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.
sample.txt file to the .tar.gz archive:
import tarfile
with tarfile.open('sample.tar.gz', 'w:gz') as tar:
tar.add('sample.txt')
✔️ clear output of differences between strings
import difflib
diff = difflib.ndiff('one\ntwo\nthree\n'.splitlines(keepends=True),
'ore\ntree\nemu\n'.splitlines(keepends=True))
print(''.join(diff))
📎
Ultimate Python Cheat Sheet: Practical Python For Everyday Tasks : linkافراد زیادی با این مدل کاری هزاران دلار درآمد کسب کردند❓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/mrym20 📱 کانال تلگرام افراد موفق: https://t.me/TekaneshAcademy 📱 ارتباط با پشتیبانی در صورت بروز مشکل در ورود به جلسه: @Academy_Tekanesh
pip3 install mesop
Docs: https://google.github.io/mesop/
GitHub: https://github.com/google/mesop
Checkout the Colab Notebook: https://colab.research.google.com/github/google/mesop/blob/main/notebooks/mesop_colab_getting_started.ipynb
GenAI/LLM support straight out of the box for Chat app in mesop 👉 Demo: https://google.github.io/mesop/demo/
#library
#Python_tricks
🆔 @Python4all_pro%load_ext cudf.pandas
import pandas as pd
GitHub : https://github.com/rapidsai/cudf
#library
#Python_tricks
🆔 @Python4all_proimport os
directory = 'path/to/your/folder'
prefix = 'image_'
# Iterate over files in the directory
for count, filename in enumerate(os.listdir(directory)):
new_name = f"{prefix}{count}.png"
src = f"{directory}/{filename}"
dst = f"{directory}/{new_name}"
# Rename the file
os.rename(src, dst)pip install deepchem
؛DeepChem مجموعه ای عالی از ابزارهای منبع باز را ارائه می دهد که با استفاده از یادگیری عمیق برای کشف دارو، علم مواد، شیمی کوانتومی و زیست شناسی ساخته دیده است
🖥 GitHub
👉Tutorials
👉 Deep Learning Models from DeepChem
🆔 @Python4all_pro# Importing necessary libraries
import PyPDF2
import pyttsx3
# Prompt user for the PDF file name
pdf_filename = input("Enter the PDF file name (including extension): ").strip()
# Open the PDF file
try:
with open(pdf_filename, 'rb') as pdf_file:
# Create a PdfFileReader object
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
# Get an engine instance for the speech synthesis
speak = pyttsx3.init()
# Iterate through each page and read the text
for page_num in range(len(pdf_reader.pages)):
page = pdf_reader.pages[page_num]
text = page.extract_text()
if text:
speak.say(text)
speak.runAndWait()
# Stop the speech engine
speak.stop()
print("Audiobook creation completed.")
except FileNotFoundError:
print("The specified file was not found.")
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
🆔 @Python4all_pro