🔥 آشنایی با فریم‌ورک Flask
ساده، سبک و قدرتمند! 🐍


فِلَسک یک فریم‌ورک مینیمال و متن‌باز پایتون برای ساخت سریع وب‌سایت‌ها و APIهاست.
برخلاف فریم‌ورک‌های بزرگ‌تر، Flask به ما آزادی می‌دهد تا دقیقاً همان چیزی را بسازیم که می‌خواهیم، بدون پیچیدگی اضافی!


⚙️ ویژگی‌های اصلی:
🔹 سادگی و یادگیری آسان
🔹 انعطاف‌پذیری بالا در طراحی پروژه
🔹 قابلیت توسعه با افزونه‌های متعدد
🔹 مناسب برای پروژه‌های کوچک و متوسط

🚀 مزایای استفاده از Flask:
🔹️ کنترل کامل روی ساختار کد
🔹️ حجم کم و اجرای سریع
🔹️ مناسب برای یادگیری مفاهیم پایه‌ی توسعه وب

🧩 قابلیت‌ها و ابزارها:
دارای Routing آسان، قالب‌سازی با Jinja2، مدیریت Session، پشتیبانی از REST API و اتصال ساده به پایگاه‌داده‌ها

🌍 پروژه‌های ساخته‌شده با Flask:
Pinterest، LinkedIn Early Prototype و Netflix API



#️⃣ #پایتون #آموزش_پایتون #برنامه_نویسی_وب #آموزش_پایتون #توسعه_وب #پای_ویژن
#Python #Flask #WebDevelopment #LearnPython #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

⌨️ ۲۰ شورت‌کات کاربردی در VS Code
قسمت اول

⬛️ Ctrl + S → ذخیره کردن فایل (مهمترین عادت خوب!)

⬜️ Ctrl + C → کپی

⬛️ Ctrl + V → پیست

⬜️ Ctrl + X → کات

⬛️ Ctrl + Z → برگرداندن تغییر (Undo)

⬜️ Ctrl + Y → بازگرداندن تغییر (Redo)

⬛️ Ctrl + F → جستجو در فایل

⬜️ Ctrl + H → جایگزینی متن

⬛️ Ctrl + / → کامنت گذاری/لغو کامنت

⬜️ Ctrl + D → انتخاب کلمه تکراری بعدی

⬛️ Alt + Up/Down → جابجایی خط به بالا/پایین

⬜️ Ctrl + Shift + K → حذف خط

⬛️ Ctrl + Enter → درج خط جدید زیر خط فعلی

⬜️ Ctrl + Shift + Enter → درج خط جدید بالای خط فعلی

⬛️ F12 → رفتن به تعریف تابع یا متغیر

⬜️ Ctrl + G → رفتن به شماره خط خاص

⬛️Ctrl + B → نمایش/مخفی کردن سایدبار چپ

⬜️ Ctrl + `` → باز کردن ترمینال

⬛️ Ctrl + Shift + P → باز کردن پنل دستورات

⬜️ Ctrl + P` → جستجو و باز کردن سریع فایل


✅️ با یادگیری این میانبرها (Shortcuts) می‌توانید در مدت زمان کدنویسی خود صرفه جوئی کنید، و تسلط بیشتری بر محیط توسعه (IDE) خود داشته باشید.


#️⃣ #پایتون #برنامه‌نویسی #شورت‌کات #کدنویسی #پای_ویژن
#Python #programming #Shortcuts #Coding #PyVision

🌐 @PyVision

📌 معرفی شناخته‌شده ترین سایت‌های فریلنسری در ایران

اگر به‌عنوان برنامه‌نویس به دنبال پروژه و کسب درآمد هستید، این وبگاه‌ها می‌توانند نقطهٔ شروع خوبی باشند:

🔘 پونیشا ⬅️ بزرگترین بازار کار آنلاین فریلنسری ایران با طیف گسترده‌ای از پروژه‌ها

🔘 پارس فریلنسر ⬅️ قدیمی‌ترین پلتفرم فریلنسری با پایگاه ثابتی از کارفرماهای حرفه‌ای

🔘 پارسکدرز ⬅️ تخصصی‌ترین سایت برای برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان با پروژه‌های فنی متنوع

🔘 کارلنسر ⬅️ سامانه‌ای مدرن با سیستم اِسکرو (ضمانت پرداخت) برای امنیت بیشتر فریلنسرها

🔘 انجام می‌دم ⬅️ مناسب برای پروژه‌های کوچک و سریع با قیمت مناسب و فرآیند ساده

✅️ برای شروع، همزمان در ۲ یا ۳ سایت پروفایل بسازید و با پذیرش و انجام پروژه‌ها بر اساس توانایی های خود، و دریافت نظرات متنوع، اعتبار خود را افزایش دهید.


#️⃣ #فریلنسری #برنامه_نویسی #پایتون #اشتغال_آنلاین #پونیشا #کارلنسر #پارسکدرز #پارس_فریلنسر #انجام_میدم
#python #freelancer #programming #ponisha

🌐@PyVision

⌨️ ۲۰ شورت‌کات کاربردی VS Code
قسمت دوم

▪️Ctrl + Shift + P → باز کردن Command Palette (فرمان همه کاره)

▫️Ctrl + P → جستجو و باز کردن سریع فایل‌ها

▪️Ctrl + `` → نمایش/مخفی کردن ترمینال

▫️Ctrl + B → نمایش/مخفی کردن سایدبار

▪️Ctrl + D → انتخاب کلمه تکراری بعدی (Multi-cursor)

▫️Ctrl + F → جستجو در فایل جاری

▪️Ctrl + H → جایگزینی در فایل جاری

▫️Ctrl + / → کامنت گذاری/لغو کامنت

▪️Ctrl + \ → تقسیم صفحه ادیتور

▫️Alt + Up/Down → جابجایی خط به بالا/پایین

▪️Ctrl + Shift + K → حذف کامل خط

▫️Ctrl + C → کپی خط (بدون انتخاب)

▪️Ctrl + X → کات کردن خط (بدون انتخاب)

▫️Ctrl + Enter → درج خط جدید زیر خط فعلی

▪️Ctrl + Shift + Enter → درج خط جدید بالای خط فعلی

▫️F12 → رفتن به تعریف (Go to Definition)

▪️Ctrl + G → رفتن به خط خاص

▫️Shift + Alt + F → فرمت‌بندی خودکار کد

▪️F5 → شروع دیباگ

▫️F9 → قرار دادن/حذف Breakpoint

✅️ این شورت‌کات‌ها سرعت کدنویسی و تسلط شما بر محیط توسعه را افزایش می‌دهند.


#️⃣ #پایتون #شورت‌کات #برنامه‌نویسی #پای_ویژن #کیبورد
#Python #Shortcuts #Programming #PyVision #Keyboard

🌐 @PyVision

⌨️ ۲۰ شورت‌کات پیشرفته VS Code
قسمت سوم

⚪️ مدیریت ویرایشگر و پنل‌ها:

▪️Ctrl + 1/2/3 → پرش بین پنل‌های مختلف ویرایشگر
▫️Ctrl + K Z → حالت تمرکز (Zen Mode)
▪️Ctrl + Shift + E → نمایش Explorer فایل‌ها
▫️Ctrl + Shift + F → جستجو در کل پروژه
▪️Ctrl + Shift + X → نمایش Extension Marketplace

⚪️ ویرایش متن:

▫️Ctrl + K Ctrl + C → کامنت گذاری بلوک کد
▪️Ctrl + K Ctrl + U → لغو کامنت بلوک کد
▫️Ctrl + Shift + L → انتخاب تمام occurrences کلمه
▪️Alt + Click → ایجاد multiple cursor
▫️Ctrl + F2 → انتخاب تمام instances یک کلمه

⚪️ ناوبری هوشمند:

▪️Ctrl + T → جستجو بین تمام symbols پروژه
▫️Ctrl + Shift + O → جستجو بین symbols فایل جاری
▪️F8 → پرش به خطای بعدی
▫️Shift + F8 → پرش به خطای قبلی
▪️Ctrl + Shift + M → نمایش پنل Problems

⚪️ ترمینال و دیباگ:

▫️Ctrl + ' → نمایش/مخفی کردن ترمینال
▪️Ctrl + Shift + ' → باز کردن ترمینال جدید
▫️F10 → Step Over در دیباگ
▪️F11 → Step Into در دیباگ
▫️Shift + F11 → Step Out در دیباگ


💡اگر سوالی درباره کاربرد هر کدام از این شورت‌کات‌ها دارید، در نظرات بپرسید.


#️⃣ #پایتون #شورت‌کات #برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #Shortcuts #Programming #PyVision #VS_Code


🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت دهم

Introduction to Machine Learning with Python

نویسندگان:
Andreas Müller & Sarah Guido

🗣 زبان: انگلیسی
📊 سطح کتاب: مقدماتی تا متوسط

ویژگی‌های متمایزکننده:
● آموزش یادگیری ماشین با رویکرد عملی
● تمرکز بر کتابخانه Scikit-Learn
● ارائه مثال‌های کاربردی و قابل اجرا

🎯 آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
● نویسنده اصلی از توسعه‌دهندگان کلیدی Scikit-Learn
● تاکید بر درک مفاهیم پایه یادگیری ماشین
● ارائه راهنمای عملی برای پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی

📖 مباحث کلیدی:
● مبانی یادگیری ماشین
● پیش‌پردازش داده‌ها
● مدل‌سازی و ارزیابی مدل‌ها
● کار با الگوریتم‌های کلاسیک
● پیاده‌سازی پروژه‌های عملی


🔘 برای مطالعه معرفی کامل کتاب روی لینک کلیک کنید.


#️⃣ #پایتون #یادگیری_ماشین #کتاب_پایتون #آموزش_پایتون #علم_داده #کتاب_دهم #پای_ویژن
#Python #Programming #MachineLearning #ScikitLearn #AI #PyVision

🌐 @PyVision

پاسخ صحیح؟!🔥 👇🏽

Correct answer?!



#️⃣ #پایتون #کدنویسی #چالش_پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #Coding #LearnPython #Programming #LogicOperators #PythonTips #PyVision

🌐 @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

✅ پاسخ:

True  
True  
False

📘 در پایتون می‌توانیم مقایسه‌های زنجیره‌ای انجام بدهیم؛
عبارت 1 < x < 10 یعنی:

(1 < x) and (x < 10)

اما در خط آخر، شرط x > 10 برقرار نیست،
پس نتیجه‌ی نهایی False خواهد شد.

Python allows chained comparisons.
1 < x < 10 is the same as (1 < x and x < 10).
Since x > 10 is False, the last line prints False.


#️⃣ #پایتون #کدنویسی #چالش_پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #Coding #LearnPython #Programming #LogicOperators #PythonTips #PyVision


🌐 @PyVision

پاسخ صحیح؟!🔥 👇🏽
Correct answer?!

x = 0
y = 1

if x or y and not x:
    print("A")
elif not y or x and y:
    print("B")
else:
    print("C")

#️⃣ #پایتون #کدنویسی #چالش_پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #Coding #LearnPython #Programming #LogicOperators #PythonTips #PyVision

🌐 @PyVision

🎨 کتابخانه Matplotlib ابزار اصلی رسم نمودار در پایتون 🐍

اگر بخواهیم داده‌ها را به نمودارهای شفاف، زیبا و قابل تحلیل تبدیل کنیم، کتابخانه‌ی Matplotlib دقیقاً همان ابزاری است که به آن نیاز داریم.

🔹 ماهیت آن چیست؟
کتابخانه Matplotlib یک کتابخانه‌ی قدرتمند برای رسم انواع نمودارها مثل نمودار خطی(Line Plots)، ستونی(Bar Charts)، پراکندگی(Scatter Plots)، هیستوگرام(Histograms) و ده‌ها نوع دیگر است.
انعطاف‌پذیری بالای آن باعث شده تقریباً در همه‌ی پروژه‌های تحلیل داده حضور داشته باشد.

🔹 یک مثال ساده:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]

plt.plot(x, y)
plt.show()

🔹 کاربردها

● تحلیل داده و آمار 📊
● ساخت داشبورد و گزارش‌های حرفه‌ای 📈
● داده‌کاوی و یادگیری ماشین 🤖


📚 مطالعه بیشتر:

🔘 Matplotlib documentation

#️⃣ #پایتون #کتابخانه_پایتون #رسم_نمودار #برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #Library #Matplotlib #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

🧪 کتابخانه SciPy ابزار پیشرفته محاسبات علمی در پایتون!

اگر با محاسبات علمی، آمار، بهینه‌سازی یا تحلیل داده‌های تخصصی سروکار داریم، کتابخانه‌ی SciPy یکی از اصلی‌ترین ابزارهای ما خواهد بود.
کتابخانه SciPy در واقع نسخه‌ی پیشرفته‌تر و تخصصی‌تر NumPy است و مجموعه‌ای از ابزارهای سطح بالا را برای پژوهشگران و مهندسان فراهم می‌کند.



🔹 ماهیت آن چیست؟
کتابخانه SciPy روی NumPy ساخته شده است و امکاناتی بسان:

● آمار پیشرفته
● بهینه‌سازی
● جبر خطی پیشرفته
● حل معادلات دیفرانسیل
● پردازش سیگنال
را در اختيار ما قرار می‌دهد.

🔹 یک مثال ساده: محاسبه میانگین و انحراف استاندارد

from scipy import stats

data = [10, 20, 30, 40]

mean = stats.tmean(data)
std = stats.tstd(data)

print(mean, std)

📤 خروجی:

25.0 12.909944487358056

🔹 کاربردها:
● تحلیل داده‌های علمی و آماری 📊
● پروژه‌های مهندسی و تحقیقاتی 🧑‍🔬
● یادگیری ماشین و مدل‌سازی 🤖
● پردازش سیگنال و تحلیل سیستمی 🎛️


📌 منبع:

🔘 SciPy documentation

#️⃣ #پایتون #کتابخانه_پایتون #برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #library #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

خروجی چیست؟ 🤔
What's output?

result = 0

for i in range(3):
    for j in range(i):
        result += j

print(result)

📌 نکته: مقدارهای i و j را مرحله‌به‌مرحله دنبال کنید؛
اما مراقب باشید! بعضی از دورهای حلقه اصلاً اجرا نمی‌شوند.

#️⃣ #پایتون #کدنویسی #چالش_پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #Coding #LearnPython #Programming #LogicOperators #PythonTips #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

خروجی چیست؟🤔
What's output?

x = 3
y = 0

while x > 0:
    y += x % 2
    x -= 1

print(y)

#️⃣ #پایتون #کدنویسی #چالش_پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #Coding #LearnPython #Programming #LogicOperators #PythonTips #PyVision

🌐 @PyVision

✨ قابلیت مهم Matplotlib: استفاده از استایل‌ها (Styles) برای زیباتر کردن نمودارها

کتابخانه Matplotlib فقط یک ابزار سادهٔ رسم نمودار نیست؛ این کتابخانه ده‌ها Style آماده دارد که می‌توانیم با یک خط کد، ظاهر نمودار را کاملاً تغییر دهیم!
از نمودارهای کلاسیک گرفته تا طرح‌های مدرن، علمی، ژورنالی یا حتی شبیه سبک کتابخانه Seaborn.

این ویژگی کمک می‌کند نمودارها زیباتر، خواناتر و حرفه‌ای‌تر شوند، بدون اینکه نیاز به تغییر دستی رنگ‌ها یا تنظیمات پیچیده داشته باشیم.


🔹 یک مثال ساده: استفاده از style آماده

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('ggplot')   # انتخاب استایل

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]

plt.plot(x, y)
plt.show()

📌 با تغییر 'ggplot' می‌توانیم انواع استایل‌ها را تست کنیم، بسان:

'seaborn-v0_8'
'dark_background'
'fast'
'fivethirtyeight'
'classic'
'bmh'

🔹 کاربردهای این قابلیت

● زیباتر کردن نمودارها بدون کدنویسی اضافه
● هماهنگ کردن ظاهر نمودار با گزارش‌ها، مقالات یا داشبوردها
● ساخت نمودار مناسب ارائه‌ها، اسلایدها و پست‌های آموزشی
● ایجاد خروجی حرفه‌ای و خوانا برای تحلیل داده‌ها


📌 منبع:

🔘 Matplotlib documentation - Styles & Customization

#️⃣ #پایتون #کتابخانه_پایتون #مصورسازی_داده #رسم_نمودار #پای_ویژن
#Python #Matplotlib #DataVisualization #Styles #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

✳️ خروجی چیست؟🤔👇🏽
✳️ What's the output?

x = 5
y = 0

for i in range(3):
    if (x % 2 == 1) and not (i == 1):
        y += i
    else:
        y -= 1

while x > 2 and y < 4:
    if x % y != 0 or y == 0:
        x -= 1
        y += 2
    else:
        x -= 2

print(x, y)

#️⃣ #پایتون #کدنویسی #چالش_پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #Coding #LearnPython #Programming #LogicOperators #PythonTips #PyVision

🌐 @PyVision

✳️ خروجی چیست؟🤔
✳️ What's the output?

a = 0
b = 5

if a or b:
    print("Yes")
else:
    print("No")

#️⃣ #پایتون #کدنویسی #چالش_پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #Coding #LearnPython #Programming #LogicOperators #PythonTips #PyVision

🌐 @PyVision

📘 پس از انتشار مجموعه نخست تمرین‌های دستور شرطی if، این بار گام بعدی را با ۲۰ تمرین تکمیلی برمیداریم؛ تمرین‌هایی که کمک می‌کنند منطق شرطی را در سناریوهای واقعی‌تر و متنوع‌تری تجربه کنیم. 💡🐍

🔹 تشخیص شرایط عددی در موقعیت‌های مختلف
🔹 مقایسه و ارزیابی ورودی‌ها بر اساس منطق شرطی
🔹 بررسی محدودیت‌ها، بازه‌ها و حالت‌های چندگانه
🔹 تقویت توانایی تحلیل و تصمیم‌گیری مرحله‌به‌مرحله در کد

یاد بگیریم،
تمرین کنیم،
حرفه‌ای شویم. ✨️

#️⃣ #پایتون #تمرین_پایتون #شرط #برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #PyVision #LearnPython #PythonIfElse #CodingPractice #Programming #code

🌐 @PyVision

✅ پاسخ چالش
🔢 خروجی دستور های ()print:

(1, 2, 3, 4, 5)
[1, 2, 3, 4, 5]

🟢 در این چالش با تفاوت بین دو نوع داده‌ی مهم روبه‌رو هستیم:

● تاپل (tuple) یک نوع داده غیرقابل‌تغییر (immutable) است.
بنابراین عملگر += نمی‌تواند آن را در همان حافظه تغییر دهد و یک آبجکت جدید می‌سازد؛ به همین دلیل id(a) تغییر می‌کند.

● لیست (list) یک نوع داده قابل‌تغییر (mutable) است.
عملگر += روی لیست به‌صورت in-place اجرا می‌شود و عناصر جدید به همان آبجکت قبلی اضافه می‌شوند؛ بنابراین id(b) تغییر نمی‌کند.

📌 نتیجه:

● a → آبجکت جدید می‌گیرد
● b → همان آبجکت قبلی باقی می‌ماند


🟢 This challenge highlights the difference between mutable and immutable types in Python:

● A tuple is immutable, so the += operator cannot modify it in place.
Instead, Python creates a new object, which means the id of a changes.

● A list is mutable, and += modifies it in place.
New elements are added to the same object, so the id of b remains unchanged.

📌 Final result:

● a → gets a new object (id changes)
● b → stays the same object (id does not change)


#️⃣ #آموزش_پایتون #چالش #نوع_داده #برنامه_نویسی
#Python #PythonChallenge #PythonTypes #Programming #PyVision

🌐 @PyVision