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 24 006 подписчиков, занимая 5 502 место в категории Технологии и приложения и 14 646 место в регионе Иран.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 006 подписчиков.
Согласно последним данным от 25 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -312, а за последние 24 часа — -10, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.15%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.42% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 515 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 340 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 26 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.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup as BSP
def split_url(url):
return url.split('&')[0]
def get_image_urls(search_query):
url = f"https://cn.bing.com/images/search?q={search_query}&first=1&cw=1177&ch=678"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"
}
rss = requests.get(url, headers=headers)
soup = BSP(rss.content, "html.parser")
all_img = []
for img in soup.find_all('img'):
img_url = img.get('src2')
if img_url and img_url.startswith('https://tse2.mm.bing.net/'):
img_url = split_url(img_url)
all_img.append(img_url)
return all_img
print(get_image_urls("cat"))
sample response :
['https://tse2.mm.bing.net/th?q=Cat+Portrait', ...']#code 🆔 @Python4all_pro
import requests
from bs4 import BeautifulSoup as BSP
def get_image_urls(search_query):
url = f"https://www.google.com/search?q={search_query}&tbm=isch"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"
}
rss = requests.get(url, headers=headers)
soup = BSP(rss.content, "html.parser")
all_img = []
for img in soup.find_all('img'):
src = img['src']
if not src.endswith("gif"):
all_img.append(src)
return all_img
print(get_image_urls("boy"))
#code
🆔 @Python4all_pron = 7
for i in range(n):
for j in range(n):
if i == j:
print(i+1, end=" ")
else:
print(0, end=" ")
print()مجموعه ای بی نظیر از منابع آموزشی ، کتاب ، رویداد ها ، اخبار ،فرصت های شغلی و هر آنچه برای کسب مهارت و ورود به بازار کار کامپیوتر نیاز دارند✅ فقط کافیه دکمه ی 🔤🔤🔤 را بزنید و تمامی آموزش ها را در تلگرام خود ذخیره کنید. 👇👇👇👇 💎 Best Telegram Channels 💎 💎 Best Telegram Channels 💎
مجموعه ای بی نظیر از منابع آموزشی ، کتاب ، رویداد ها ، اخبار ،فرصت های شغلی و هر آنچه برای کسب مهارت و ورود به بازار کار کامپیوتر نیاز دارند✅ فقط کافیه دکمه ی 🔤🔤🔤 را بزنید و تمامی آموزش ها را در تلگرام خود ذخیره کنید. 👇👇👇👇 💎 Best Telegram Channels 💎 💎 Best Telegram Channels 💎
