پایتون ( Machine Learning | Data Science )
◀️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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali پایتون ( Machine Learning | Data Science ) analitikasi
پایتون ( Machine Learning | Data Science ) (@python4all_pro) Forsiy til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 24 646 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 5 609-o'rinni va Eron mintaqasida 13 840-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 24 646 obunachiga ega bo‘ldi.
12 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 1 519 ga, so‘nggi 24 soatda esa 257 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 4.71% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.31% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 160 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 570 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 3 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“◀️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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 13 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
Here's your comprehensive guide to understanding and building Model Context Protocol (MCP) Servers for Python developers through interactive learning experiences.مایکروسافت یه ریپو جذاب داده به اسم lets-learn-mcp-python که باهاش میتونی هم مهارت پایتونت رو تقویت کنی و هم وارد دنیای Model Context Protocol بشی. 🔗 Repo: https://github.com/microsoft/lets-learn-mcp-python #پایتون #Python 📱 @Python4all_pro
مهندسی نرم افزار، هوشمصنوعی، یادگیری ماشین ، علم داده: ریاضیات و آمار
زبانهای برنامهنویسی، طراحی سایت و شبکه ، نرم افزار گرافیکی و ...♨️ معرفی وبسایت های کاربردی، معرفی فرصت های شغلی و اپلای ♨️ هر آموزش ابزاری نیاز دارید به راحتی پیدا میکنید! 📥 با زدن دکمه Add این فولدر به تلگرام شما اضافه میشود. 👇👇👇👇 https://t.me/addlist/RncjOtRXZ_oxY2I0
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
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
