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.
from pydantic import BaseModel
from mellea import generative, start_session
class UserProfile(BaseModel):
name: str
age: int
@generative
def extract_user(text: str) -> UserProfile:
"""نام و سن کاربر را استخراج کن."""
m = start_session()
user = extract_user(
m,
text="Alice is 31 years old."
)
کتابخانه Mellea عبارت docstring را به دستورالعمل تبدیل میکند، annotationهای نوع را به ساختار پاسخ، و سپس نتیجه را اعتبارسنجی میکند و در صورت نیاز، تولید پاسخ را بهطور خودکار تکرار میکند.
لینک پروژه
https://github.com/generative-computing/mellea
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro