صرفا جهت اطلاع برنامهنویسان
Відкрити в Telegram
کانالی برای: 🔸اوقات فراغت برنامهنویسان 🔹اطلاعات و اخبار برنامهنویسی 🔸تم های هفتگی ارتباط با مدیران کانال: @Programmer_info
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу صرفا جهت اطلاع برنامهنویسان
Канал صرفا جهت اطلاع برنامهنویسان (@programming_tips) у мовному сегменті Фарсі є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 10 348 підписників, посідаючи 11 560 місце в категорії Технології та додатки та 30 324 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 10 348 підписників.
За останніми даними від 25 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -18, а за останні 24 години на 1, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 13.86%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.58% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 435 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 681 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 13.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як لینوکس, ترمینال, درسنامه, دستور, #god_of_terminal.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“کانالی برای:
🔸اوقات فراغت برنامهنویسان
🔹اطلاعات و اخبار برنامهنویسی
🔸تم های هفتگی
ارتباط با مدیران کانال: @Programmer_info”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 26 серпня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
10 348
Підписники
+124 години
+137 днів
-1830 день
Архів дописів
بهترین زبانهای برنامهنویسی برای ساخت آنتیویروس 🛡
1️⃣ C و C++
وقتی صحبت از آنتیویروس میشه، سرعت و دسترسی مستقیم به حافظه حرف اول رو میزنه. C و C++ این امکان رو میدن که مستقیم با هسته سیستمعامل (Kernel) و سختافزار کار کنی، بدون هیچ لایه اضافهای. برای همین موتورهای اسکن (Scanning Engines) و بخشهایی که باید میلیونها فایل رو در کسری از ثانیه بررسی کنن، با C/C++ نوشته میشن.
2️⃣ Rust
اگه C/C++ سریعن ولی پر از حفرههای امنیتی (مثل Buffer Overflow)، Rust اومده که همون سرعت رو بده ولی امنیت حافظه (Memory Safety) رو تضمین کنه. یعنی بدون نگرانی از باگهای کلاسیک، میتونی یه آنتیویروس مدرن و امن بسازی. امروز خیلی از شرکتهای امنیتی دارن به سمت Rust مهاجرت میکنن.
3️⃣ Python
درسته که Python سرعت C رو نداره، ولی برای تحلیل بدافزار، ساخت ابزارهای هوشمند (مثل Heuristics)، اتوماسیون و تحلیل رفتاری عالیه. اکثر تیمهای امنیتی از Python برای ساخت اسکریپتهای تحلیل، سندباکسها و موتورهای تشخیص مبتنی بر یادگیری ماشین استفاده میکنن. سریع مینویسی، سریع تست میکنی.
4️⃣ Go (Golang)
زبان Go ترکیب جذابی از سرعت و سادگی رو ارائه میده. برای ساخت سرویسهای امنیتی، اسکنرهای شبکه، و آنتیویروسهایی که باید روی سرورها یا محیطهای Cloud اجرا بشن فوقالعادهست. همزمانی (Concurrency) قوی Go باعث میشه بتونی هزاران فایل رو همزمان اسکن کنی بدون اینکه سرورت نفسنفس بزنه.
5️⃣ Assembly
این یکی مخصوص حرفهایهای واقعی! Assembly نزدیکترین زبان به زبان ماشینه. برای نوشتن Rootkit Detector ها و کدهایی که باید در پایینترین سطح سیستم (مثل بوتلودر یا BIOS) کار کنن، هیچ جایگزینی نداره. درک Assembly یعنی درک اینکه بدافزارها دقیقاً چطور فکر میکنن.
6️⃣ C# (.NET)
اگه هدفت ساخت آنتیویروس برای اکوسیستم ویندوز باشه، C# و فریمورک .NET انتخاب هوشمندانهایه. دسترسی عالی به API های ویندوز، ساخت سریع رابط کاربری (UI) و امنیت حافظه مدیریتشده، C# رو به گزینهای محبوب برای آنتیویروسهای تجاری ویندوز تبدیل کرده.
#programming
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
مقایسه پانداس و polars و اینکه کدام را انتخاب کنیم؟
+ برای مطالعه مقاله کلیک کنید +
#data_analysis #ai #data_science #python #pandas #polars
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
در یک دنیای موازی:
#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
آموزش نصب node.js و npm در اوبونتو 24.04 🔥
+ برای آموزش کلیک کنید +
#linux #js #npm
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
فارغ ز دو عالم 😂😴
#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
دستورات حذف دایرکتوری در لینوکس 🗑
#linux
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
بهترین کتابهای یادگیری C ⚡️
C Programming: A Modern Approach (2nd Edition) – K. N. King
یکی از کاملترین کتابها برای یادگیری اصولی C؛ از مفاهیم پایه تا اشارهگرها، مدیریت حافظه و پروژههای کاربردی.The C Programming Language (2nd Edition) – Brian Kernighan, Dennis Ritchie
کتاب کلاسیک زبان C، نوشتهی یکی از خالقانش. کوتاه، دقیق و عالی برای درک روح واقعی C؛ البته برای شروعِ کاملاً صفر کمی فشرده است.Head First C – David Griffiths, Dawn Griffiths
آموزشی، تصویری و پروژهمحور؛ مناسب کسانی که دوست دارند مفاهیم سختی مثل Pointer و Memory را با مثالهای ملموستر یاد بگیرند.#c 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips
بله اینطوریاس 😁
#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
🎮 معرفی یک بازی برای یادگیری Vim
بازی Vim Adventures یک بازی ماجراجویی دوبعدی برای یادگیری و مسلط شدن به Vim است؛ ادیتوری که به خاطر دستوری و ترمینالی بودنش برای خیلیها در ابتدا سخت و عجیب به نظر میرسد. در این بازی باید با همان کلیدها و میانبرهای Vim حرکت کنید، در مسیرها پیش بروید، معما حل کنید، آیتم جمع کنید و با شخصیتهای مختلف تعامل داشته باشید.
بازی از کلیدهای ساده h، j، k و l برای حرکت شروع میشود و کمکم کلیدها و دستورات جدید Vim را به شما یاد میدهد. نکته جذابش این است که به جای حفظ کردن خشک و خالی دستورات، آنها را در قالب بازی و به شکل بصری تمرین میکنید و به مرور در حافظه عضلانی شما جا میافتند. نسخه پایه بازی هم به صورت رایگان داخل مرورگر قابل اجراست و برای تمرین بیشتر، چالشهای اضافهای هم در نسخههای پولی وجود دارد.
🔗 [ https://vim-adventures.com ]
#vim #linux
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
اگه یه آموزش سریع برای Numpy میخواین این چیز خوبیه:
کلیک کنید
#python #numpy #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
🤖 ۵ کتابخانه پایتون که برای ورود به دنیای هوش مصنوعی باید بشناسید
اگر میخواید وارد حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بشید، این ۵ کتابخانه از بهترین نقطههای شروع هستن:
🔹 یک. NumPy | محاسبات عددی
پایه بسیاری از کتابخانههای علمی و هوش مصنوعی پایتونه و برای کار با آرایهها، ماتریسها و محاسبات ریاضی استفاده میشه.
🔹 دو. Pandas | کار با دادهها
دادههای واقعی معمولا تمیز و مرتب نیستن! Pandas برای خواندن، پاکسازی، فیلتر و تحلیل دادهها استفاده میشه.
🔹 سه. Scikit-learn | یادگیری ماشین
باهاش میتونید بدون پیادهسازی الگوریتمها از صفر، مدلهای مختلف یادگیری ماشین مثل Linear Regression و Random Forest رو بسازید.
🔹 چهار. PyTorch | یادگیری عمیق
یکی از محبوبترین ابزارها برای ساخت و آموزش شبکههای عصبی و پروژههای Deep Learning مثل تشخیص تصویر و پردازش دادههای پیچیده.
🔹 پنج. Matplotlib | مصورسازی داده
کمکتون میکنه دادهها رو به شکل نمودارهای مختلف نمایش بدید تا الگوها و روابط بین دادهها راحتتر قابل درک باشن.
📌 مسیر پیشنهادی:
NumPy → Pandas → Matplotlib → Scikit-learn → PyTorch
اگر قصد دارید وارد حوزه AI بشید، این ۵ کتابخانه میتونن نقطه شروع خیلی خوبی برای مسیرتون باشن. 🚀
#ai #python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
فقط لجندها درک میکنن 😁
#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
🔷کتابخانه Pydantic | اعتبارسنجی و مدیریت داده در پایتون
کتابخانه Pydantic یکی از کتابخانههای بسیار محبوب پایتونه که برای اعتبارسنجی (Validation)، تبدیل و ساختاردهی دادهها استفاده میشه. ایدهاش خیلی سادهست: شما مشخص میکنی دادهای که برنامه باید دریافت کنه چه شکلی باشه، چه نوعی داشته باشه و چه محدودیتهایی براش وجود داشته باشه؛
from pydantic import BaseModel
class User(BaseModel):
name: str
age: intname باید رشته باشه، age باید عدد باشه و email باید فرمت ایمیل داشته باشه.
user = User(name="Ali", age="27")
print(user.name) #Ali
print(user.age) #27
البته ChatGPT از قلم افتاده 🙂
#python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
مقایسه دستیارهای هوشمصنوعی برای برنامهنویسی 🤖
#vibe_coding
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
این بهترین میمی بود که این ماه دیدم 😂😂😂
#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
