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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу پایتون | Data Science | Machine Learning
Канал پایتون | Data Science | Machine Learning (@python4all_pro) у мовному сегменті Фарсі є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 24 487 підписників, посідаючи 5 281 місце в категорії Технології та додатки та 13 854 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 487 підписників.
За останніми даними від 28 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -332, а за останні 24 години на -26, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.64%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.42% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 646 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 347 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 2.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“◀️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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 29 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.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
empty_list = []
🔧 متدهای اصلی
append() — اضافه کردن به انتهایک آیتم به انتهای لیست اضافه میکنه.
fruits = ["apple", "banana"]
fruits.append("cherry")
print(fruits) # ['apple', 'banana', 'cherry']
extend() — اضافه کردن چند آیتم
چند آیتم از یک iterable رو به انتهای لیست اضافه میکنه.
fruits = ["apple", "banana"]
fruits.extend(["cherry", "date"])
print(fruits) # ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']
insert() — اضافه کردن در موقعیت خاص
یک آیتم رو در اندیس مشخص قرار میده.
fruits = ["apple", "cherry"]
fruits.insert(1, "banana")
print(fruits) # ['apple', 'banana', 'cherry']
🗑 متدهای حذف
remove() — حذف بر اساس مقدار
اولین occurrence از مقدار مشخص شده رو حذف میکنه.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.remove("banana")
print(fruits) # ['apple', 'cherry']
pop() — حذف و بازگشت آیتم
آیتم در یک اندیس خاص رو حذف و برمیگردونه. اگه اندیس ندادی، آخرین آیتم رو حذف میکنه.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
removed = fruits.pop(1)
print(removed) # banana
print(fruits) # ['apple', 'cherry']
clear() — خالی کردن لیست
تمام آیتمهای لیست رو حذف میکنه.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.clear()
print(fruits) # []
🔍 متدهای جستجو
index() — پیدا کردن اندیس
اندیس اولین occurrence از مقدار مورد نظر رو برمیگردونه.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print(fruits.index("cherry")) # 2
count() — شمارش تعداد تکرار
تعداد تکرار یک مقدار در لیست رو میشماره.
nums = [1, 2, 2, 3, 2, 4]
print(nums.count(2)) # 3
📊 متدهای مرتبسازی و معکوس کردن
sort() — مرتبسازی درجا
لیست رو به ترتیب صعودی مرتب میکنه. با reverse=True نزولی میشه.
nums = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
nums.sort()
print(nums) # [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9]
nums.sort(reverse=True)
print(nums) # [9, 5, 4, 3, 2, 1, 1]
reverse() — معکوس کردن
ترتیب آیتمهای لیست رو برعکس میکنه.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.reverse()
print(fruits) # ['cherry', 'banana', 'apple']
📋 متدهای کپی
copy() — کپی سطحی
یه کپی از لیست برمیگردونه.
original = [1, 2, 3]
new_list = original.copy()
print(new_list) # [1, 2, 3]
💡 نکات تکمیلی مهم
عملگر in برای بررسی وجود:
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print("banana" in fruits) # True
عملگر + برای اتصال:
list1 = [1, 2]
list2 = [3, 4]
print(list1 + list2) # [1, 2, 3, 4]
عملگر * برای تکرار:
print([0] * 4) # [0, 0, 0, 0]
List Comprehension — روش پایتونی:
squares = [x**2 for x in range(5)]
print(squares) # [0, 1, 4, 9, 16]
len() برای گرفتن طول:
print(len([1, 2, 3])) # 3
min() و max():
nums = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
print(min(nums)) # 1
print(max(nums)) # 9
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro