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 24 705 підписників, посідаючи 5 507 місце в категорії Технології та додатки та 13 697 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 705 підписників.
За останніми даними від 19 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 1 614, а за останні 24 години на 12, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 3.65%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.96% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 901 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 484 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 20 червня, 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 PyPDF2
from PyPDF2 import PdfFileMerger
def by_appending():
merger = PdfFileMerger()
# Either provide file stream
f1 = open("samplePdf1.pdf", "rb")
merger.append(f1)
# Or direct file path
merger.append("samplePdf2.pdf")
merger.write("mergedPdf.pdf")
# By inserting at after an specified page no.
def by_inserting():
merger = PdfFileMerger()
merger.append("samplePdf1.pdf")
merger.merge(0, "samplePdf2.pdf")
merger.write("mergedPdf1.pdf")
if __name__ == "__main__":
by_appending()
by_inserting()
@Python4all_pron = 7
for i in range(1, n+1):
if i % 2 == 0:
print(i**2, end=" ")
else:
print("*", end=" ")n = 7
for i in range(1, n+1):
if i % 2 == 0:
print("$", end=" ")
else:
print(i, end=" ")
#code #pattern
🆔 @Python4all_pro
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
