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 10 338 підписників, посідаючи 11 826 місце в категорії Технології та додатки та 31 706 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 10 338 підписників.
За останніми даними від 27 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -51, а за останні 24 години на -3, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 13.08%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.44% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 352 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 666 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 14.
- 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 28 жовтня, 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.
10 338
Підписники
-324 години
-147 днів
-5130 днів
Архів дописів
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
انواع لایسنس‌های متن‌باز رو بشناسید 👌🏻
#open_source
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
وقتی بعد از سالها جاوا کار کردن میای سراغ پایتون:
#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
⚡️ کدوم بهتره؟ Claude Code یا Github Copilot ؟
اگر دوست داشتین مقایسه کامل رو بخونید اینجا کلیک کنید.
#vibe_coding
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
اگر با اکوسیستم پایتون کار میکنید، این کتابخانه‌ها و فریمورک‌ها می‌توانند جایگزین یا مکمل ابزارهای قدیمی‌تر باشند:
🔹 Polars → جایگزین یا مکمل Pandas
برای پردازش داده‌های جدولی با سرعت بسیار بالاتر، مخصوصا روی دیتاست‌های بزرگ.
🔹 Ruff → جایگزین Flake8، Black و isort
یک ابزار فوق سریع برای بررسی کیفیت کد (Lint) و فرمت کردن پروژه‌های پایتون.
🔹 DuckDB → جایگزین دیتابیس‌های SQL محلی
اجازه میدهد بدون راه‌اندازی سرور، کوئری‌های SQL را روی فایل‌ها و داده‌های محلی اجرا کنید.
🔹 Pandera → مکمل اعتبارسنجی داده‌ها
قبل از اینکه داده‌های خراب وارد تحلیل یا مدل شوند، آنها را بررسی و اعتبارسنجی می‌کند.
🔹 JAX → جایگزین NumPy در پروژه‌های هوش مصنوعی
محاسبات عددی بسیار سریع به همراه قابلیت مشتق‌گیری خودکار برای یادگیری ماشین.
🔹 Textual → جایگزین اسکریپت‌های ساده ترمینال
برای ساخت برنامه‌های تعاملی و زیبا در محیط ترمینال.
🔹 LlamaIndex → مکمل پروژه‌های LLM و RAG
داده‌های شخصی یا سازمانی شما را به مدل‌های زبانی متصل می‌کند تا پاسخ‌های دقیق‌تر تولید کنند.
🔹 Robyn → جایگزین Flask و FastAPI در برخی پروژه‌ها
یک فریمورک وب بسیار سریع با Runtime نوشته‌شده با Rust که برای ساخت APIهای پرترافیک طراحی شده است.
🔹 PyScript → جایگزین جاوااسکریپت در بعضی سناریوها
امکان اجرای کدهای پایتون را مستقیما داخل مرورگر فراهم می‌کند و برای پروژه‌های ساده وب گزینه جالبی است.
#python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
![[معرفی فریمورک Robyn] 🚀 فریمورک Robyn یک فریمورک وب مدرن و فوق سریع برای پایتون است که با تکیه بر Rust در لایه Runtime، عملک](data:image/jpeg;base64,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)
[معرفی فریمورک Robyn] 🚀
فریمورک Robyn یک فریمورک وب مدرن و فوق سریع برای پایتون است که با تکیه بر Rust در لایه Runtime، عملکرد بسیار بالایی ارائه میدهد. اگر به دنبال ساخت APIها و وب سرویس های پرسرعت هستید، Robyn می‌تواند یکی از گزینه‌های جذاب باشد.
از ویژگی‌های مهم Robyn میشود به این موارد اشاره کرد:
⚡️ سرعت بسیار بالا به لطف Runtime نوشته‌شده با Rust
🔹 پشتیبانی از برنامه‌نویسی Async
🔹 مناسب برای ساخت REST API و WebSocket
🔹 سبک، ساده و با راه‌اندازی سریع
🔹 متن‌باز و در حال رشد با کمک جامعه توسعه‌دهندگان
اگر عملکرد بالا و مصرف بهینه منابع برای پروژه‌تان اهمیت دارد، Robyn ارزش امتحان کردن را دارد.
🐱 آدرس گیت‌هاب:
https://github.com/sparckles/robyn
#backend #web #python #rust #robyn
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
کی بود میگفت با پایتون نمیشه کد کثیف نوشت؟! 😂😁
#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
