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 24 646 подписчиков, занимая 5 609 место в категории Технологии и приложения и 13 840 место в регионе Иран.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 646 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.
Here's your comprehensive guide to understanding and building Model Context Protocol (MCP) Servers for Python developers through interactive learning experiences.مایکروسافت یه ریپو جذاب داده به اسم lets-learn-mcp-python که باهاش میتونی هم مهارت پایتونت رو تقویت کنی و هم وارد دنیای Model Context Protocol بشی. 🔗 Repo: https://github.com/microsoft/lets-learn-mcp-python #پایتون #Python 📱 @Python4all_pro
مهندسی نرم افزار، هوشمصنوعی، یادگیری ماشین ، علم داده: ریاضیات و آمار
زبانهای برنامهنویسی، طراحی سایت و شبکه ، نرم افزار گرافیکی و ...♨️ معرفی وبسایت های کاربردی، معرفی فرصت های شغلی و اپلای ♨️ هر آموزش ابزاری نیاز دارید به راحتی پیدا میکنید! 📥 با زدن دکمه Add این فولدر به تلگرام شما اضافه میشود. 👇👇👇👇 https://t.me/addlist/RncjOtRXZ_oxY2I0
a, b = 5, 10
a, b = b, a
2. One-line if-else (ternary)
result = "Even" if x % 2 == 0 else "Odd"
3. List Comprehension
squares = [x**2 for x in range(10)]
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
4. Set and Dict Comprehension
unique = {x for x in [1,2,2,3]} # remove duplicates
squares = {x: x**2 for x in range(5)} # dict comprehension
5. Most common element in a list
from collections import Counter
most_common = Counter(['a','b','a','c']).most_common(1)[0][0]
6. Merging dictionaries (Python 3.9+)
a = {'x': 1}
b = {'y': 2}
merged = a | b
7. Returning multiple values
def stats(x):
return max(x), min(x), sum(x)
high, low, total = stats([1, 2, 3])
8. Using zip to iterate over two lists
names = ['a', 'b']
scores = [90, 85]
for n, s in zip(names, scores):
print(f"{n}: {s}")
9. Flattening nested lists
nested = [[1,2], [3,4]]
flat = [item for sublist in nested for item in sublist]
10. Default values in a dictionary
from collections import defaultdict
d = defaultdict(int)
d['apple'] += 1 # no KeyError
11. Lambda in one line
square = lambda x: x**2
print(square(4))
12. enumerate with index
for i, v in enumerate(['a', 'b', 'c']):
print(i, v)
13. Sorting by key or value
d = {'a': 3, 'b': 1, 'c': 2}
sorted_by_val = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1])
14. Reading file lines into a list
with open('file.txt') as f:
lines = f.read().splitlines()
15. Type Hints
def add(x: int, y: int) -> int:
return x + y
🔍برای دسترسی به چیت شیتهای دیگه ی کانال به #cheat_sheet جستجو کنید
#پایتون #Python
📱 @Python4all_pro✅ عبور از نت ملی ✅ اتصال سریع و آسان ✅ کاهش دهنده مصرف اینترنت ✅ کاربری نامحدود در همه اشتراکها ✅ سازگاری با همه اپراتورها و ISP ها در ایران🔴 ارائه اشتراک تست رایگان 🎁 ✅🔹خریدو تست رایگان 👇◀️ ✅🔹http://t.me/TndVPNbot?start=6962282547 ✅🔹پشتیبانی◀️ ✅🔹@Tond_Support
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
