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 24 469 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 24 469 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.
pip install gremllm
🔧 Example:
from gremllm import Gremllm
counter = Gremllm('counter')
counter.value = 5
counter.increment()
print(counter.value) # → 6?
print(counter.to_roman_numerals()) # → VI?
🔸
✔️ Opportunities:
- dynamic behavior: everything is determined "on the fly" using LLM
- Support Openai, Claude, Gemini, and local models
- Wet Mode: You can build challenges of calls (methods return objects)
- Verbose Mode: Bodes which code was generated
- smart processing of errors and setting through inheritance
🖥 Github: https://github.com/ur-whitelab/gremllm
🔸
#پایتون #Python
📱 @Python4all_prodef f(x, y, z=None):
a = x * 2
b = y + a if z else y - a
c = [i for i in range(a) if i % 2]
return sum(c) + b
2. 🧠 Sake maximum logic in one line
Complex thornar expressions and nested List CompreHance - all in one line.
result = [x if x > 0 else (y if y < 0 else z) for x in data if x or y and not z]
3.⚠️ Use Eval () and Exec ()
It is slow, unsafe and stupid - but spectacular.
eval("d['" + key + "']")
4.🔁 Reprint variables with different types
Let one variable be a line, and a number, and a list - a dynamic typification
value = "42"
value = int(value)
value = [value] * value
5.🌍 Use global variables
Change the condition of the application from anywhere. Especially from the inside of the functions.
counter = 0
def increment():
global counter
counter += 1
6.🔮 Use magic numbers and lines
Without explanation. Let colleagues guess why exactly 42 or "XYZ"
if user.role == "xyz" and user.level > 42:
access_granted()
7.📏 Ignore style and indentation
No PEP8, no rules. Write as you want
def foo():print("start")
if True:
print("yes")
else:
print("no")
8.🧱 Copy the code from Stack Overflow without delving
Ctrl+C is also a development
def complex_logic(x):
return (lambda y: (lambda z: z**2)(y + 1))(x)
9.🧩 Invent abstraction unnecessary
Instead of a simple function - classes, factories and strategies
class HandlerFactory:
def get_handler(self):
class Handler:
def handle(self, x): return x
return Handler()
10. 💤 Add dead code
Never remove - suddenly comes in handy. And let it be loaded into every launch
def legacy_feature():
print("This feature is deprecated")
return
# нигде не вызывается
11.🔀 Do not write the documentation
Comments only interfere. Whoever wants to figure it out
def a(x): return x+1def TeamCard(name, role, location="Remote"):
icons = ("mail", "linkedin", "github")
return Card(
DivLAligned(
DiceBearAvatar(name, h=24, w=24),
Div(H3(name), P(role))),
footer=DivFullySpaced(
DivHStacked(UkIcon("map-pin", height=16), P(location)),
DivHStacked(*(UkIconLink(icon, height=16) for icon in icons))))
Everything is clean, semantic, without CSS death and classes.
➡️Start
Pip Install Monsterui
pip install MonsterUI
```python
from fasthtml.common import *
from monsterui.all import *
app, rt = fast_app(hdrs=Theme.blue.headers())
@rt
def index():
return Card(H1("Hello MonsterUI"), P("The application is ready!"))
serve()
`
➡️ Advantages:
• Quick start with modern UI
• Clean, readable python code
• Flexibility in customization through Tailwind
• confirmed suitability in production
➡️ Read more https://www.answer.ai/posts/2025/01/15/monsterui.html
#Python #WebDev
📱 @Python4all_proflatten = lambda lst: [x for sub in lst for x in (flatten(sub) if isinstance(sub, list) else [sub])]
2. Decorator for memoization of the results of the function
memoize = lambda f: (lambda *args, _cache={}, **kwargs: _cache.setdefault((args, tuple(kwargs.items())), f(*args, **kwargs)))
3. Missing the list into pieces of length n
chunked = lambda lst, n: [lst[i:i+n] for i in range(0, len(lst), n)]
4. Uniqueization of the sequence with the preservation of order
uniq = lambda seq: list(dict.fromkeys(seq))
5. Deep access to the invested dictionary keys
deep_get = lambda d, *keys: __import__('functools').reduce(lambda a, k: a.get(k) if isinstance(a, dict) else None, keys, d)
6. Transformation of the Python object to the readable json
pretty_json = lambda obj: __import__('json').dumps(obj, ensure_ascii=False, indent=2)
7. Reading the latest n lakes of the file (analogue Tail)
tail = lambda f, n=10: list(__import__('collections').deque(open(f), maxlen=n))
8. Performing shell team and return of the withdrawal
sh = lambda cmd: __import__('subprocess').run(cmd, shell=True, check=True, capture_output=True).stdout.decode().strip()
9. Quick route association
path_join = lambda *p: __import__('os').path.join(*p)
10. Grouping of the list of dictionaries by key value
group_by = lambda seq, key: {k: [d for d in seq if d.get(key) == k] for k in set(d.get(key) for d in seq)}
📱 @Python4all_pro