Pythonism

🔷🔸Python Modules 🔸🔷 یکی از ویژگی‌های قدرتمند زبان برنامه نویسی پایتون هست. یک ماژول در پایتون یک فایل حاوی کدها و تعریف‌های متعدد هست که برای استفاده در برنامه‌های دیگر قابل وارد کردن (import) است. وقتی یک ماژول وارد میشه ، فقط امکان میده که کدهایی رو که به طور مکرر در برنامه‌ها استفاده میشن، مجزا کنند و در فایل‌های ماژول قرار بدن. علاوه بر این، ماژول‌ها می‌تونن به صورت خودکار پیکره‌بندی، نصب و مدیریت بشن. در پایتون، ماژول‌ها به صورت پیشفرض در بستر استاندارد بیان شده‌اند و برای استفاده از ماژول‌ها، فقط کافیه اونهارو وارد کنید. همچنین، می‌تونید ماژول‌های سفارشی خودتونو نیز ایجاد کنید و در برنامه‌های خود استفاده کنید. #FXL

زبان برنامه نویسی 2023 از دیدTIOBE زبان C# شد. این زبان در 10 سال اخیر تنها یکبار موفق به برنده شده است. در 10 سال اخیر یکی از زبان هایی که بیش از 5 بار اول و برنده شده زبان #پایتون در رده اول و زبان C در رده دوم می باشد. این بدان معنی نیست که زبان C# نسبت به زبان های دیگر برتری داره. کلا استفاده هایی که شده، میزان تعداد مشارکت در پروژه، حوزه های کاری و استفاده های شرکت های بزرگ لحاظ میشه. #Sxl #pythonism

آیا میخواهید هکر شوید؟ آیا میخواهید برنامه نویس شوید؟ میدونید تو هر رشته ای که برید باز برنامه نویسی به دردتون میخوره حتی اگر خودتون ندونید؟ میدونید با برنامه نویسی میشه از تو تختتون واسه کانادا کار کنید و به دلار درآمد داشته باشید؟ شاید براتون سوال باشه که «از کجا یاد بگیرم؟» از اینجا!!!!!!! ما یه عالمه آموزش رایگان درباره همه چی پیدا کردیم و گذاشتیم تو یه کانال که همه استفاده کنن! @it_free_course @it_free_course @it_free_course

Python

⚜فصل پنجم - دنیاهای پیش رو 🔹 API به طور کلی، یک API یک مجموعه از دستورات و قوانین هست که برای ارتباط و تعامل بین برنامه‌ها، سرویس‌ها و دستگاه‌ها استفاده میشه. و API ها کارایی و انعطاف بسیار بالا رو به برنامه نویسان میدن ، زیرا به اونها اجازه میدن با استفاده از منابع و سرویس‌های خارجی، خدمات نوآورانه برنامه‌ها رو ارائه بدن. و API ها می‌تونن در انواع مختلفی از سرویس‌ها و زمینه‌ها استفاده بشن. از جمله: 1. API وب: برای ارتباط و تعامل برنامه‌ها با سایت‌ها و سرویس‌های مبتنی بر وب مانند رسانه‌های اجتماعی، سامانه‌های پرداخت، سرویس‌های ابری و غیره. 2. API دیتابیس: برای ارتباط و تبادل داده‌ها با پایگاه داده‌ها و سیستم‌های مدیریت داده. 3. API سخت افزاری: برای کنترل دستگاه‌ها و سنسورها از طریق ارسال و دریافت دستورات مشخص. 4. API موبایل: برای ارتباط برنامه‌ها با دستگاه‌های موبایل و استفاده از ویژگی‌ها و سرویس‌های آن‌ها مانند دوربین، مکان‌یابی و اعلانات. برای استفاده از یک API، برنامه نویس باید درخواست‌های صحیح رو به API ارسال کنه و پاسخ اونارو دریافت کنه. طراحی و استفاده صحیح از یک API باعث میشه برنامه نویس ها بتونن به راحتی و با دقت و قدرت تازه‌ای به برنامه‌های خود اضافه کنند. 💻🔌🌐 #FXL #API

شرح عملکرد کانالمون/#پایتونیزم/ توی سال 2023 اینجوریه :) #SXL #FXL #pythonism

خب تو این پست اومدم هم راجع به بازار کار بگم هم تجربه کاری خودم رو بهتون در حد اشاره بگم. نمیدونم چقد مارو میشناسید یا نه من #SXL اگر بخوام یکم راجع به خودم بگم اصلا حوزه کاری من متفاوت بود و یجورایی تو حوزه مالی/ حسابداری فعالیت داشتم و تو حوزه مالی 3 سال سابقه کار داشتم و 4 جلد کتاب تالیف و منتشر کردم و حدود 2 سال در عین کار سابقه تدریس برای کنکوری ها و دانشجویان کاردانی داشتم. دوره های زیادی مثل MBA, coursera, linkedin و... هم تو حوزه های مالی گذروندم و از سال 96 هم توی بازار های مالی مخصوصا Forex مشغول هستم. اینا رو گفتم تا یه آشناییت داشته باشید نسبت به من. حدود سال های 92 اینا من وارد دنیای برنامه نویسی شدم و سمت وب  شروع کردم اون موقع ها php اینا زیاد تو اوج بود ولی بخاطر دلایلی نتونستم ادامه بدم همش بالا پایین شدم و خوردم به انتخاب رشته و ورود به یک رشته دیگه اما پارسال تصمیم گرفتم درهرصورت دنبال علاقم برم و مهر 1401 شروع کردم به استارت زدن دوره های مجازی مثل شریفی باش، دوره پایتون دانشگاه شریف، دوره پایتون Cs50p، دوره علوم کامپیوتر CS50، دوره های مختلف پایتون توی coursera و linkedin حدود 10 تا دوره خوب گذروندم و درنهایت با دوره بوت کمپ پایتون کوئرا دیگه جمع کردم  و  در این میان خودم توی یوتیوب و سایت های مختلف سرچ میکردم یا توی گیت هاب کد میخوندم. امسال موفق شدم با یه شرکتی داخل ایران تو حوزه وب و تو پوزیشن بکند دولوپر - جنگو شروع به کار کنم هرچند قبل از این پوزیشن بیشترین استفاده ای که از پایتون میکردم تو حوزه تحلیل و داده بود درواقع بیشتر روی مالی استفاده می‌کردم اما تصمیم گرفتم توی توسعه کار کنم. ابتدا برام خیلی سخت بود بدون مدرک تحصیلی واردی بازار کارشم به همین سبب شروع کردم رزومه ای درست کردم که حداقل ها رو داشته باشم تا شاید فرجی شد. چندین پروژه ساده در حد کارآموزی زدم توی گیت هابم: https://github.com/AmirakbariSXL/ بعد پروفایل لینکدینم رو یه دستی کشیدم: https://www.linkedin.com/in/amirakbarisxl-py بعد سعی کردم سوالات مصاحبه اینا رو بخونم و برام مهم نبود تو چه پوزیشن با چقد حقوق شروع کنم چون مدرک تحصیلی نداشتم یجورایی سختم بود فقط هدفم ورود به بازار کار بود. توی جابینجا، جاب ویژن، ایران تلنت، ای استخدام و لینکدین نزدیک 55 60 تا رزومه فرستادم بالاخره موفق شدم تو 3 تا شرکت اپلای کنم و بین این 3تا یکی رو انتخاب کردم و شروع کردم. هنوزم که هنوزه من سواد خاصی ندارم و چیزی واس گفتن ندارم ولی چیزی که خیلی مهمه اعتماد به نفس و درست کردم بک گراند استاندارد هست خیلیا میان یسری رزومه یا یچیزای بیهوده میزنن که نظر CTO یا HR کلا عوض میشه. اگه نتونستید جایی پیدا کنید واقعا نگران نباشید تجربیاتتون رو بزارید رو هم با اعتماد به نفس برید جلو من خودم اومدم سراغ علاقم نرفتم سراغ پول و درامد! من توی شرکت های بزرگ و بين المللي مثل اشترومن(STRAUMAN) و... فعالیت داشتم و از شرکت های بزرگی مثل سیناپسه، اسنپ، تپسی، افق کوروش، پخش هجرت، ازکی، دیوار و... پیشنهاد داشتم با بهترین امتیازات ولی چون علاقم یچیز دیگه بود کلا زندگیم رو ریست کردم. پس دوستان عزیز برید دنبال علاقتون و پرقدرت شب و روز وقت بزارید با لذت کار کنید با خنده برید سرکار و با خنده برگردید :) توی درست کردن رزومه هم اگر تونستید چندتا ویدئو تو یوتیوب و لینکدین ببینید عالی میشه. پروفایل لینکدین و گیت هابتون هم همیشه سعی کنید بروز نگهدارید خیلی مهمه خیلی از HR ها برای تحقیق میرن سراغ همچین فضاهایی. در آخر هم بهتون بگم که کامیونیتی #پایتونیزم هم زدم که بهونه ای باشه دور هم باشیم و بتونیم بهم کمک کنیم هم توی تبادل نظر هم توی کاریابی هم توی آموزش و تمرین و هم توی کانکشن. نمیدونم تا اینجا چقدر راضی بودید ازمون ولی برنامه های زیادی دارم براتون که قراره بزودی براتون رونمایی کنم :) پ. ن: علاقه شخصی خودم حوزه Machine learning هست اگر عمری باقی بمونه و زنده بمونم قراره تو این حوزه ماندگار شم... درادامه اگر مورد خاصی باز به ذهنم رسید براتون میگم:) #Sxl #pythonism

Congratulations on reaching 2k in the #Pythonism community :( #SXL #FXL #pythonism

4. شبه‌کد نویسی: پایتون معمولاً برای نوشتن کدها و الگوریتم‌های پیچیده استفاده میشه. با توجه به اینکه پایتون یک زبان شبه‌کدی هست، عموماً نیازی به نگرانی از خطرات امنیتی مربوط به زبان‌های کامپایل شده نیست. اما باید بهبود امنیتی رو در نظر داشته باشید و به روزرسانی‌های امنیتی پایتون اعتنا کنید. 5. پکیج‌های استاندارد: پایتون با داشتن یک مجموعه وسیعی از پکیج‌های استاندارد، امکانات امنیتی فراوانی رو ارائه میده. مثلاً کتابخونه‌هایی مانند hashlib برای رمزنگاری و هش، ssl برای ارتباطات امن و secrets برای مدیریت رازها و کلیدها به کار می‌روند. 6. آسیب‌پذیری‌های معروف: هر زبان برنامه‌نویسی ممکن است به آسیب‌پذیری‌های خاصی آسیب‌پذیر باشد. #FXL

⚜فصل چهارم - دنیاهای پیش رو 🔹 امنیت پایتون درباره امنیت پایتون باید بگم که این زبان برنامه‌نویسی یک مجموعه‌ای از ابزارها و روش‌های خوبی رو برای افزایش امنیت برنامه‌های اون ارائه میده. در زیر به توضیحات بیشتری درباره این موضوع می‌پردازم: 1. رمزنگاری (Encryption): پایتون امکان استفاده از الگوریتم‌های رمزنگاری مختلف مانند RSA، AES و HMAC رو فراهم می‌کنه. این الگوریتم‌ها می‌تونن در ارتباطات امن، ذخیره سازی اطلاعات حساس و سایر موارد مورد استفاده قرار بگیرند. 2. اعتبارسنجی و ورود به سیستم (Authentication and Login): پایتون دارای کتابخونه‌های مختلفی مانند Flask-Login و Django Authentication هست که امکانات کاملی برای اعتبارسنجی و ورود به سیستم رو فراهم می‌کنن. این کتابخونه‌ها شامل امکانات مانند مدیریت کوکی‌ها، نگهداری رمزنگاری شده رمزعبور و مکانیزم‌های امنیتی برای جلوگیری از حملات سرقت حساب کاربری می‌شوند. 3. حفاظت در برابر تزریق کد (Code Injection Prevention): با استفاده از تکنیک‌هایی مانند استفاده از عملکردهای پیش‌فرض امن به جای توابع اشیا از رشد، استفاده از سنتکس‌های امن مانند f-string برای ایجاد رشته‌ها و استفاده از توابع امن برای دسترسی به پایگاه داده، پایتون میتونه در مقابل تزریق کد و جلوگیری از حملات تزریق SQL و تزریق کد خطرناک دیگر مقاومت نشون بده. #FXL

شما از کاربرد پایتون در Machine learning چی میدونید؟ (از تجربه هاتون برامون بنویسید👇🏻) #FXL

در ادامه چند کاربرد خفن پایتون در Machine Learning : 4. طبقه‌بندی و پیش‌بینی: با استفاده از پایتون و کتابخونه‌های مختلف Machine Learning می‌تونید مدل‌های طبقه‌بندی بسازید. این مدل‌ها می‌تونن داده‌ها رو براساس ویژگی‌هاشون به دسته‌های مختلفی مانند "بله" و "خیر" یا "تعداد ستاره‌های 1-5" تقسیم کنند. 5. رگرسیون: با استفاده از رگرسیون در پایتون می‌تونید روابط بین ویژگی‌های ورودی و خروجی یک مسئله رو بررسی و پیش‌بینی کنید. مثلاً می‌تونید با استفاده از رگرسیون، قیمت یک خونه رو بر اساس ویژگی‌های آن محاسبه کنید. 6. خوشه‌بندی: با استفاده از پایتون و الگوریتم‌های خوشه‌بندی، می‌تونید داده‌ها رو بدون نیاز به برچسب‌ها به گروه‌های مشابه تقسیم کنید. این استفاده خفنی از ماشین لرنینگ هست که بهت در بررسی رفتار داده‌ها و شناخت الگوها کمک می‌کنه. 7. پردازش زبان طبیعی (NLP): پایتون دارای کتابخونه‌های قدرتمندی برای پردازش زبان طبیعی مانند NLTK و SpaCy هست. با استفاده از این کتابخونه‌ها، می‌تونید متن‌های زبانی رو تحلیل کنید، ارتباطات میان کلمات رو بررسی کنید و حتی مدل‌های ترجمه ماشینی بسازید. 8. تشخیص الگوها: پایتون و کتابخونه هاش، ابزارهای قدرتمندی برای تشخیص الگوها از داده‌ها دارند. #FXL #Machine_Learning

و Python یک زبان برنامه نویسی قدرتمند و محبوب هست که در علوم داده و هوش مصنوعی، به ویژه در زمینه Machine Learning به عنوان یکی از زبان‌های اصلی استفاده میشه. برخی از کاربردهای اصلی پایتون در Machine Learning عبارتند از: 1. کتابخونه‌های پردازش علم داده: پایتون دارای کتابخونه‌های قدرتمندی مانند NumPy و Pandas هست. این کتابخونه‌ها به تحلیل و پردازش داده‌ها کمک می‌کنند و بسیار مؤثر در مراحل اولیه Machine Learning مانند پیش‌پردازش داده‌ها می‌باشند. 2. کتابخونه‌های Machine Learning: در پایتون، کتابخونه‌های معروفی مانند Scikit-Learn و TensorFlow وجود دارند که قابلیت‌های وسیعی برای ایجاد و آموزش مدل‌های Machine Learning رو فراهم می‌کنند. این کتابخونه‌ها الگوریتم‌ها، توابع ارزیابی، وظایف پیش‌پردازش و نیز امکانات برای تولید و پیکربندی مدل‌های ML رو فراهم می‌کنند. 3. توسعه و آزمون مدل‌های Machine Learning: پایتون به خوبی برای توسعه و آزمون مدل‌های Machine Learning مناسب هست. زبان ساده و قابل فهم پایتون باعث میشه که تمرکز بر اصل مسئله و آزمون فرضیات بدون درگیری با جزئیات فنی زیاد صورت بگیره. پایتون در محیط Machine Learning بسیار محبوبه زیرا برای یادگیری آسونه و اکوسیستم گسترده‌ای از کتابخونه ها و ابزارها در اختیار داره. با استفاده از پایتون، می‌تونید الگوریتم‌ها رو پیاده‌سازی کرده، داده‌ها رو پردازش کنید و مدل‌های ML رو توسعه بدین. 🐍💻 #FXL #Machine_Learning

⚜فصل چهارم - دنیاهای پیش رو 🔹 کاربرد پایتون در Machine Learning 🤖📚 و Machine Learning به روش‌ها و الگوریتم‌هایی گفته میشه که به کامپیوترها اجازه میده از داده‌ها یاد بگیرند و بدون نیاز به برنامه‌نویسی صرف، تصمیم‌گیری و پیش‌بینی کنند. این الگوریتم‌ها، با تجزیه، تحلیل و درک داده‌های آموزشی، الگوها و ارتباطاتی ر. استخراج می‌کنند، سپس ازین پترن‌ها برای استنتاج و پیش‌بینی روی داده‌های جدید استفاده می‌کنند. مثال‌هایی از کاربردهای خفن Machine Learning عبارتند از: - تشخیص چهره در تصاویر - ترجمه خودکار زبان‌ها - توصیه سیستم‌ها در پلتفرم‌های استریم موسیقی و ویدئو - پیش‌بینی رفتار مشتریان و تجزیه و تحلیل داده‌های بازاریابی - خودران شدن خودروها - تشخیص حملات سایبری و هنجارهای ناهنجار و بسیاری موارد دیگر! 😬🔍 #FXL #Machine_Learning