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 24 479 підписників, посідаючи 5 278 місце в категорії Технології та додатки та 13 849 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 479 підписників.
За останніми даними від 31 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -334, а за останні 24 години на -15, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.72%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.47% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 666 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 361 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 01 вересня, 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.
a, b = 5, 10
a, b = b, a
2. One-line if-else (ternary)
result = "Even" if x % 2 == 0 else "Odd"
3. List Comprehension
squares = [x**2 for x in range(10)]
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
4. Set and Dict Comprehension
unique = {x for x in [1,2,2,3]} # remove duplicates
squares = {x: x**2 for x in range(5)} # dict comprehension
5. Most common element in a list
from collections import Counter
most_common = Counter(['a','b','a','c']).most_common(1)[0][0]
6. Merging dictionaries (Python 3.9+)
a = {'x': 1}
b = {'y': 2}
merged = a | b
7. Returning multiple values
def stats(x):
return max(x), min(x), sum(x)
high, low, total = stats([1, 2, 3])
8. Using zip to iterate over two lists
names = ['a', 'b']
scores = [90, 85]
for n, s in zip(names, scores):
print(f"{n}: {s}")
9. Flattening nested lists
nested = [[1,2], [3,4]]
flat = [item for sublist in nested for item in sublist]
10. Default values in a dictionary
from collections import defaultdict
d = defaultdict(int)
d['apple'] += 1 # no KeyError
11. Lambda in one line
square = lambda x: x**2
print(square(4))
12. enumerate with index
for i, v in enumerate(['a', 'b', 'c']):
print(i, v)
13. Sorting by key or value
d = {'a': 3, 'b': 1, 'c': 2}
sorted_by_val = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1])
14. Reading file lines into a list
with open('file.txt') as f:
lines = f.read().splitlines()
15. Type Hints
def add(x: int, y: int) -> int:
return x + y
🔍برای دسترسی به چیت شیتهای دیگه ی کانال به #cheat_sheet جستجو کنید
#پایتون #Python
📱 @Python4all_pro✅ عبور از نت ملی ✅ اتصال سریع و آسان ✅ کاهش دهنده مصرف اینترنت ✅ کاربری نامحدود در همه اشتراکها ✅ سازگاری با همه اپراتورها و ISP ها در ایران🔴 ارائه اشتراک تست رایگان 🎁 ✅🔹خریدو تست رایگان 👇◀️ ✅🔹http://t.me/TndVPNbot?start=6962282547 ✅🔹پشتیبانی◀️ ✅🔹@Tond_Support
