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 24 018 підписників, посідаючи 5 487 місце в категорії Технології та додатки та 14 629 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 018 підписників.
За останніми даними від 24 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -312, а за останні 24 години на -15, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.22%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.39% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 532 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 335 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 1.
- 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 25 жовтня, 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.
import phonenumbers
from phonenumbers import (timezone,geocoder,carrier)
number = input("Enter the phone number with country code : ")
# Parsing String to the Phone number
phoneNumber = phonenumbers.parse(number)
# printing the timezone using the timezone module
timeZone = timezone.time_zones_for_number(phoneNumber)
print(f"timezone : {timeZone}")
# printing the geolocation of the given number using the geocoder module
geolocation = geocoder.description_for_number(phoneNumber,"en")
print(f"location : {geolocation}")
# printing the service provider name using the carrier module
service = carrier.name_for_number(phoneNumber,"en")
print(f"service provider : {service}")
#code
🆔 @Python4all_proimport pytesseract as t
from PIL import Image
img = Image.open("photo.jpg")
text = t.image_to_string(img)
print(text)🎓 ارائهی دروس تخصصی توسط اساتید دانشکدهی مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف 🖋 دریافت گواهی رسمی دوزبانه از طرف دانشگاه صنعتی شریف پس از گذراندن هر دورهی آموزشی تخصصی 💻 برگزاری کلاسها به صورت مجازی 📼 همراه با فیلم ضبط شدهی هر دوره🎁 کد تخفیف ۱۰ درصدی ویژه ثبتنام: EarlyReg 🎲 میکرومستر، آموزش شریفی برای همه! 🌐 MicroMaster➕🌐 LinkedIn 🌐 @micromaster_sharif
import platform
system_name = platform.system()
system_version = platform.version()
architecture = platform.architecture()[0]
processor = platform.processor()
print("OS:", system_name)
print("OS Version:", system_version)
print("32 or 64:", architecture)
print("Processor :", processor)import subprocess
js_code = """
console.log("Hello, World!");
"""
with open("script.js", "w") as file:
file.write(js_code)
result = subprocess.run(["node", "script.js"], capture_output=True, text=True)
print(result.stdout)
دپارتمان مهندسی مواد 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی شیمی 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی عمران 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی پزشکی 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی صنایع 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی مکانیک 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی هوافضا 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی برق و کامپیوتر 👉 کلیک
دپارتمان مهندسی نفت و گاز و انرژی 👉 کلیک
Store.parspajouhaan.comEasily extract audio from a video file using FFmpeg with Python!First, install the necessary module:
pip install ffmpeg-python
Then, use this script:
import ffmpeg
# https://t.me/LearnPython3
input_file = 'input.mp4'
output_file = 'output.mp3'
# Extract audio from the video
ffmpeg.input(input_file).output(output_file, format='mp3').run()
print('Audio extracted successfully!')
With ffmpeg-python, you can extract high-quality audio from your video files effortlessly.