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 24 706 подписчиков, занимая 5 515 место в категории Технологии и приложения и 13 715 место в регионе Иран.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 706 подписчиков.
Согласно последним данным от 18 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 1 596, а за последние 24 часа — -10, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 3.81%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.09% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 941 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 515 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 19 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.
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
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
