⚙️ آشنایی با ۱۰ اصطلاحات فنی در دنیای برنامه‌نویسی
قسمت دوم


1️⃣ Compiler / Interpreter (کامپایلر / مفسر)
برنامه‌ای که کد نوشته‌شده توسط انسان را به زبانی قابل‌فهم برای کامپیوتر تبدیل می‌کند

2️⃣ Bug (باگ)
اشتباه یا خطایی در کد که باعث می‌شود برنامه درست کار نکند

3️⃣ Debugging (دیباگ کردن)
فرآیند پیدا کردن و رفع باگ‌ها در برنامه

4️⃣ IDE (محیط توسعه یکپارچه)
نرم‌افزاری که ابزارهای لازم برای نوشتن، اجرا و تست کد را در یک محیط فراهم می‌کند

5️⃣ API (رابط برنامه‌نویسی اپلیکیشن)
راهی برای ارتباط بین نرم‌افزارها یا سرویس‌ها جهت تبادل داده و دستورات

6️⃣ Framework (فریم‌ورک)
مجموعه‌ای از ابزارها و ساختارهای آماده برای توسعه سریع‌تر نرم‌افزار

7️⃣ Library (کتابخانه)
مجموعه‌ای از کدها و توابع آماده برای انجام کارهای خاص در برنامه

8️⃣ Version Control (کنترل نسخه)
سیستمی برای ذخیره، پیگیری و مدیریت تغییرات کد در طول زمان

9️⃣ Repository (مخزن کد)
محلی برای نگهداری و اشتراک‌گذاری نسخه‌های مختلف کد، معمولاً در GitHub یا GitLab

🔟 Deployment (استقرار)
فرآیند انتقال برنامه از محیط توسعه به محیط واقعی (سرور) برای استفاده کاربران


✨️یاد بگیریم، تمرین کنیم و حرفه‌ای شویم.


#️⃣ #پایتون #یادگیری_پایتون #آموزش_پایتون #پای_ویژن
#Python #LearnPython #TeachPython #PyVision #Library #Framework #API #IDE #Debugging #Compiler #Interpreter

🌐 @PyVision

📦 کتابخانه NumPy قلب محاسبات عددی پایتون!

اگر با داده‌های عددی یا آرایه‌ها کار می‌کنیم، دیر یا زود به سراغ NumPy خواهیم رفت. این کتابخانه یکی از پایه‌های اصلی در علم داده و یادگیری ماشین است و به پایتون قدرت محاسباتی فوق‌العاده‌ای می‌دهد! ⚡️

🔹ماهیت:
کتابخانه NumPy ابزاری برای کار با آرایه‌های چندبعدی (ndarray) است که اجازه می‌دهد محاسبات عددی و ریاضی را بسیار سریع‌تر از حلقه‌های معمولی پایتون انجام دهیم.

🔹 یک مثال ساده:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

print(a + b)  # [5 7 9]

🔹 کاربردها:

● تحلیل داده و آمار 📊
● هوش مصنوعی و یادگیری ماشین 🤖
● شبیه‌سازی‌ها و محاسبات علمی 🔬


📌 منابع بیشتر:

🔘 NumPy Documentation



#️⃣ #پایتون #آموزش_پایتون #کتابخانه_پایتون #برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #TeachPython #PythonLibraries #Library #Numpy #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

📊کتابخانه Pandas، ابزار قدرتمند برای تحلیل داده در پایتون 🐍

اگر قصد داشته باشیم با داده‌ها، جدول‌ها یا فایل‌های CSV کار کنیم، قطعاً باید با Pandas آشنا شویم. این کتابخانه ستون فقرات بسیاری از پروژه‌های علم داده و یادگیری ماشین است.


🔹ماهیت آن چیست؟
کتابخانه Pandas ابزاری برای مدیریت و تحلیل داده‌های ساختار یافته است.
با استفاده از دو ساختار اصلی ( Series و DataFrame ) می‌توانیم داده‌ها را بخوانیم، فیلتر کنیم، خلاصه‌سازی و حتی تمیز‌سازی انجام دهیم، آن هم فقط با چند خط کد!

🔹 یک مثال ساده:

import pandas as pd

data = {'Name': ['Ali', 'Sara', 'Reza'],
        'Score': [90, 85, 95]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

📤 خروجی:

   Name  Score
0   Ali     90
1  Sara     85
2  Reza     95

🔹 کاربردها
● تحلیل و مصورسازی داده‌ها 📈
● تمیز کردن و پیش‌پردازش داده‌ها 🧹
● پروژه‌های علم داده و یادگیری ماشین 🤖

📚منابع بیشتر:

🔘 Pandas documentation

#️⃣ #پایتون #یادگیری_پایتون #آموزش_پایتون #کتابخانه_پایتون #پای_ویژن
#Python #LearnPython #TeachPython #PythonLibraries #PyVision

🌐 @PyVision

⚡️ ویژگی مهم NumPy: محاسبات برداری (Vectorization)

یکی از قدرتمندترین قابلیت‌های NumPy این است که می‌تواند عملیات ریاضی را به‌صورت برداری و یک‌جا روی کل آرایه انجام دهد، بدون نیاز به حلقه‌های کند پایتون!

به زبان ساده:
به‌جای اینکه روی تک‌تک عناصر حلقه بزنیم، NumPy کار را در پشت‌صحنه با کدهای بسیار سریع C انجام می‌دهد.


🔹 یک مثال ساده:

بدون NumPy

data = [1, 2, 3, 4]
result = []
for i in data:
    result.append(i * 2)

print(result)  # [2, 4, 6, 8]

با NumPy

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4])
result = data * 2

print(result)  # [2 4 6 8]

✔ کد کوتاه‌تر
✔ خواناتر
✔ بسیار سریع‌تر

🔹 چرا این ویژگی مهم است؟
● در تحلیل داده، پردازش سریع حیاتی است
● در یادگیری ماشین، عملیات روی میلیون‌ها مقدار انجام می‌شود
● در شبیه‌سازی علمی، سرعت اجرای حلقه‌ها تعیین‌کننده است

کتابخانه NumPy این کارها را صدها برابر سریع‌تر انجام می‌دهد!


📌 منبع:

🔘 NumPy Documentation

#️⃣ #پایتون #آموزش_پایتون #کتابخانه_پایتون #نومپای #بردارسازی #پای_ویژن
#Python #NumPy #Vectorization #PythonLibraries #TeachPython #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

🎨 کتابخانه Seaborn، زیباتر کردن مصورسازی داده‌ها

اگر بخواهیم نمودارهای حرفه‌ای‌تر و قابل تحلیل‌تر بسازیم، پس باید با Seaborn آشنا شویم.
کتابخانه Seaborn در واقع یک لایه‌ی گرافیکی زیبا روی Matplotlib است که کار رسم نمودار را ساده‌تر، هوشمندانه‌تر و جذاب‌تر می‌کند.


🔹 ماهیت آن چیست؟
کتابخانه Seaborn یک کتابخانه برای مصورسازی آماری است که به‌طور ویژه برای کار با داده‌های جدولی (DataFrameهای Pandas) طراحی شده است.

🔹 یک مثال ساده: نمودار پراکندگی (Scatter Plot)

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [10, 15, 13, 25, 30]}

df = pd.DataFrame(data)

sns.scatterplot(data=df, x='x', y='y')

plt.show()

🔹 کاربردها:
● تحلیل آماری داده‌ها با نمودارهای جذاب
● مصورسازی سریع داده‌های جدولی
● مناسب برای پروژه‌های Data Science و Machine Learning


📌 منبع:
🔘 Seaborn Documentation

#️⃣ #پایتون #مصورسازی_داده #تحلیل_داده #کتابخانه_پایتون #پای_ویژن
#Python #Seaborn #DataVisualization #DataScience #TeachPython #PyVision

🌐 @PyVision

⚙️ آشنایی با ۱۰ اصطلاحات فنی در دنیای برنامه‌نویسی
قسمت دوم


1️⃣ Compiler / Interpreter (کامپایلر / مفسر)
برنامه‌ای که کد نوشته‌شده توسط انسان را به زبانی قابل‌فهم برای کامپیوتر تبدیل می‌کند

2️⃣ Bug (باگ)
اشتباه یا خطایی در کد که باعث می‌شود برنامه درست کار نکند

3️⃣ Debugging (دیباگ کردن)
فرآیند پیدا کردن و رفع باگ‌ها در برنامه

4️⃣ IDE (محیط توسعه یکپارچه)
نرم‌افزاری که ابزارهای لازم برای نوشتن، اجرا و تست کد را در یک محیط فراهم می‌کند

5️⃣ API (رابط برنامه‌نویسی اپلیکیشن)
راهی برای ارتباط بین نرم‌افزارها یا سرویس‌ها جهت تبادل داده و دستورات

6️⃣ Framework (فریم‌ورک)
مجموعه‌ای از ابزارها و ساختارهای آماده برای توسعه سریع‌تر نرم‌افزار

7️⃣ Library (کتابخانه)
مجموعه‌ای از کدها و توابع آماده برای انجام کارهای خاص در برنامه

8️⃣ Version Control (کنترل نسخه)
سیستمی برای ذخیره، پیگیری و مدیریت تغییرات کد در طول زمان

9️⃣ Repository (مخزن کد)
محلی برای نگهداری و اشتراک‌گذاری نسخه‌های مختلف کد، معمولاً در GitHub یا GitLab

🔟 Deployment (استقرار)
فرآیند انتقال برنامه از محیط توسعه به محیط واقعی (سرور) برای استفاده کاربران


✨️یاد بگیریم، تمرین کنیم و حرفه‌ای شویم.


#️⃣ #پایتون #یادگیری_پایتون #آموزش_پایتون #پای_ویژن
#Python #LearnPython #TeachPython #PyVision #Library #Framework #API #IDE #Debugging #Compiler #Interpreter

🌐 @PyVision