⚪️ معرفی web2py، فریم‌ورکی برای توسعه وب

● فریم‌ورک web2py یک فریم‌ورک متن‌باز (open-source) و فول‌استک (full-stack) برای توسعهٔ وب است و با زبان Python نوشته شده است.

● این فریم‌ورک طوری طراحی شده که کار ساخت وب‌اپلیکیشن‌های دیتابیس‌محور (database-driven) را سریع‌تر و ساده‌تر کند.

● فریم‌ورک web2py از معماری MVC (Model-View-Controller) استفاده می‌کند؛ یعنی منطق (Model)، رابط کاربری (View) و کنترل جریان (Controller) به‌صورت جداگانه مدیریت می‌شوند.

● یکی از ویژگی‌های برجسته‌اش «محیط توسعه (IDE) تحت وب» است، یعنی می‌توانید با مرورگر وب، کدنویسی، تست، مدیریت دیتابیس و استقرار اپلیکیشن را انجام دهید؛ بدون نیاز به ابزار خارجی.

● فریم‌ورک web2py دارای لایهٔ انتزاع پایگاه‌داده (Database Abstraction Layer — DAL) است که به شما اجازه می‌دهد بدون نوشتن SQL مستقیم با دیتابیس کار کنید، و با دیتابیس‌های مختلف (مثل SQLite, MySQL, PostgreSQL و …) جابجا شوید.

● این فریم‌ورک بسیاری از امکانات معمول وب، بسان مدیریت نشست ها (sessions & cookies)، احراز هویت، تولید خودکار فرم‌ها، خروجی در قالب‌های مختلف (HTML, JSON, XML و …)، سیستم کش، ثبت لاگ خطا و … را همراهِ خود دارد.

● فریم‌ورک web2py برای کاربرانی که تازه می‌خواهند وارد توسعه وب شوند یا می‌خواهند پروژه را سریع راه بیندازند، مناسب است. به علت "سادگی"، "سرعت در توسعه" و "کامل بودن ابزارها".


📌 منابع:
🔘 web2py.com
🔘 What is Web2Py in Python?


#️⃣ #پایتون #وب_پایتون #توسعه_وب #فریمورک #آموزش_پایتون #پای_ویژن
#Python #Web2py #WebDevelopment #PyDev #TechTips #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

🎨 کتابخانه Plotly، تعاملی‌کردن مصورسازی داده‌ها

اگر به دنبال نمودارهای زیبا، تعاملی و قابل انتشار در وب هستیم، کتابخانه Plotly یکی از بهترین گزینه‌هاست. این کتابخانه به ما اجازه می‌دهد نمودارهای پویا بسازیم؛ نمودارهایی که با حرکت ماوس، زوم و کلیک می‌توانند اطلاعات بیشتری نمایش دهند.

🔹 ماهیت آن چیست؟
کتابخانه Plotly یک کتابخانهٔ قدرتمند برای ساخت نمودارهای تعاملی در پایتون است که برای تحلیل داده، داشبوردسازی و ارائه‌های حرفه‌ای استفاده می‌شود.

🔹 مثال ساده: نمودار خطی (Line Plot)

import plotly.express as px
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "x": [1, 2, 3, 4, 5],
    "y": [10, 14, 12, 22, 28]
})

fig = px.line(df, x="x", y="y", title="Simple Line Plot")
fig.show()

🔹 چرا Plotly محبوب است؟
به‌خاطر سازگاری عالی با Jupyter Notebook، امکان ذخیرهٔ نمودارها در قالب HTML و تنوع بالای نمودارها (۳بعدی، نقشه، هیستوگرام و …)

📌 منبع:
🔘 Plotly documentation

#️⃣ #پایتون #مصورسازی_داده #تحلیل_داده #پای_ویژن
#python #plotly #datavisualization #datascience #machinelearning #PyVision

🌐 @PyVision

🚀 آشنایی با ۱۰ اصطلاح پیشرفته دنیای برنامه‌نویسی
قسمت سوم

1️⃣ Algorithm Complexity (پیچیدگی الگوریتم)
مقداری که نشان می‌دهد یک الگوریتم از نظر زمان اجرا و میزان حافظه چقدر کارآمد است

2️⃣ Database (پایگاه داده)
سیستمی برای ذخیره، سازمان‌دهی و مدیریت داده‌ها به‌صورت ساخت‌یافته

3️⃣ Frontend / Backend (فرانت‌اند / بک‌اند)
بخش ظاهری و قابل مشاهده برنامه برای کاربر (فرانت‌اند) و بخش پشت‌صحنه‌ای که داده‌ها و منطق برنامه را مدیریت می‌کند (بک‌اند)

4️⃣ Full Stack (فول‌استک)
برنامه‌نویسی که هم در بخش فرانت‌اند و هم بک‌اند مهارت دارد

5️⃣ API Request / Response (درخواست و پاسخ API)
فرآیند ارسال درخواست از یک برنامه به سرور و دریافت پاسخ از آن برای تبادل داده

6️⃣ Authentication / Authorization (احراز هویت / سطح دسترسی)
تشخیص هویت کاربران (Authentication) و تعیین مجوز دسترسی آن‌ها به بخش‌های مختلف سیستم (Authorization)

7️⃣ Refactoring (بازنویسی کد)
بهبود و تمیز کردن ساختار کد بدون تغییر عملکرد آن برای افزایش خوانایی و نگه‌داری آسان‌تر

8️⃣ Testing (تست‌نویسی)
نوشتن و اجرای تست‌هایی برای اطمینان از اینکه بخش‌های مختلف برنامه درست کار می‌کنند

9️⃣ CI/CD (ادغام و تحویل مداوم)
فرآیندی خودکار برای ادغام کدهای جدید، تست آن‌ها، و استقرار سریع نسخه‌های تازه‌ی برنامه

🔟 Scalability (مقیاس‌پذیری)
توانایی سیستم برای پاسخ‌گویی به افزایش کاربران یا داده‌ها بدون افت عملکرد

✨️یاد بگیریم، تمرین کنیم و حرفه‌ای شویم.

#️⃣ #پایتون #یادگیری_پایتون #آموزش_پایتون #پای_ویژن
#Python #LearnPython #PyVision #API #FullStack #Database

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت هفدهم
Linear Algebra Done Right

نویسنده:
Sheldon Axler

🗣 زبان: انگلیسی
📊 سطح: متوسط تا پیشرفته

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
● تأکید بر درک مفهومی به جای محاسبات مکانیکی
● حذف determinants در نیمه اول کتاب برای تمرکز بر ساختارهای جبری
● منبع درسی در دانشگاه‌های معتبر جهان

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
● آموزش جبر خطی از طریق فضاهای برداری و تبدیل‌های خطی
● روش آموزشی منحصربه‌فرد با تمرکز بر اثبات و درک عمیق
● ارتباط مستقیم با مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● فضاهای برداری و زیرفضاها
● تبدیل‌های خطی و ماتریس‌ها
● مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
● فرم‌های کانونی
● فضاهای ضرب داخلی

● این کتاب پایه‌های مفهومی لازم برای درک الگوریتم‌های پیشرفته‌ای مانند PCA، SVD و شبکه‌های عصبی را فراهم می‌کند.

📌 منبع:
🔘 Springer


#️⃣ #پایتون #جبر_خطی #ریاضیات #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #کتاب_هفدهم #پای_ویژن
#Python #LinearAlgebra #Mathematics #AI #MachineLearning #PyVision

🌐 @PyVision

⚙️ آشنایی با ۱۰ اصطلاح مهم دنیای برنامه‌نویسی
قسمت چهارم

1️⃣ Runtime (زمان اجرا)
مرحله‌ای که برنامه واقعاً اجرا می‌شود و کدها به ترتیب عملیات خود را انجام می‌دهند.

2️⃣ Environment (محیط اجرا)
فضایی که برنامه در آن اجرا می‌شود؛ مانند محیط توسعه، محیط تست و محیط تولید (Production).

3️⃣ SDK (کیت توسعه نرم‌افزار)
مجموعه‌ای از ابزارها، مستندات و کتابخانه‌ها که برای ساخت برنامه در یک پلتفرم خاص ارائه می‌شود.

4️⃣ Thread (رشته اجرا)
جریان سبک‌وزنی از اجرای کد که اجازه می‌دهد چند بخش از برنامه هم‌زمان اجرا شوند.

5️⃣ Concurrency (هم‌زمانی)
توانایی اجرای چند عملیات به‌طور هم‌زمان یا شبه‌هم‌زمان در یک برنامه برای افزایش کارایی.

6️⃣ Middleware (میان‌افزار)
بخشی از برنامه که بین درخواست ورودی و منطق اصلی قرار می‌گیرد؛ برای پردازش، احراز هویت، لاگ‌گیری و…

7️⃣ Container (کانتینر)
روش بسته‌بندی برنامه و وابستگی‌های آن در یک محیط ایزوله (مثل Docker) برای اجرا روی هر سیستم.

8️⃣ Microservice (معماری میکروسرویس)
سبکی از توسعه نرم‌افزار که سیستم را به چند سرویس کوچک، مستقل و قابل استقرار جداگانه تقسیم می‌کند.

9️⃣ Webhook (وب‌هوک)
روشی برای ارسال خودکار داده از یک سرویس به سرویس دیگر هنگام وقوع یک رویداد مشخص.

🔟 Caching (کش کردن)
روش ذخیره‌سازی موقت داده‌ها برای دسترسی سریع‌تر و کاهش بار روی سرور.


✨️ یاد بگیریم، تمرین کنیم و حرفه‌ای شویم.

#️⃣ #پایتون #یادگیری_پایتون #آموزش_پایتون #اصطلاحات_برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #LearnPython #ProgrammingTerms #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

📘 معرفی کتابخانه‌ی Scikit-Learn، ستون اصلی یادگیری ماشین در پایتون

اگر بخواهیم وارد دنیای یادگیری ماشین (Machine Learning) شویم، یکی از اولین کتابخانه‌هایی که باید با آن آشنا شویم، Scikit-Learn است؛ ابزاری قدرتمند برای ساخت، آموزش و ارزیابی مدل‌های مختلف.

🔹 ماهیت آن چیست؟
یک کتابخانه‌ی متن‌باز پایتونی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین که روی کتابخانه‌های NumPy، SciPy و Matplotlib ساخته شده است. این ابزار به ما کمک می‌کند تا بدون پیچیدگی‌های ریاضی، مدل‌ها را پیاده‌سازی و تست کنیم.

🔹 چه قابلیت‌هایی دارد؟
✔️ الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification) مثل SVM، KNN، Decision Tree
✔️ الگوریتم‌های رگرسیون (Regression) مثل Linear Regression و SVR
✔️ الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering) مثل K-Means و DBSCAN
✔️ ابزارهای پیش‌پردازش داده‌ها (Scaling, Encoding, Normalization)
✔️ ابزارهای انتخاب ویژگی (Feature Selection)
✔️ ابزارهای ارزیابی مدل‌ها (Confusion Matrix، Cross-Validation و…)

🔹 یک مثال ساده: آموزش یک مدل طبقه‌بندی

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# بارگذاری دیتاست
X, y = load_iris(return_X_y=True)

# تقسیم داده‌ها
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# ایجاد و آموزش مدل
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# دقت مدل
print(model.score(X_test, y_test))

🔹 کاربردها:
این کتابخانه کاربرد های گسترده‌ای دارد از جمله برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی، طبقه‌بندی، تحلیل داده، هوش مصنوعی، و آموزش مفاهیم پایه تا متوسط یادگیری ماشین.

📌 منبع:
🔘 Scikit-Learn

#️⃣ #پایتون #یادگیری_ماشین #آموزش_پایتون #کتابخانه_پایتون #تحلیل_داده #پای_ویژن
#Python #ScikitLearn #MachineLearning #PyVision

🌐 @PyVision

📘 با مفهوم حلقه‌ی for آشنا شدیم، وقت آن رسیده است که با حل مجموعه‌ای از ۲۰ تمرین ساده و کاربردی، این مفهوم مهم را در عمل تجربه کنیم.
این تمرین‌ها کمک می‌کنند منطق تکرار، پیمایش داده‌ها و پردازش مرحله‌ای را بهتر درک کنیم و درک خود را یک پله بالاتر ببریم. 🐍💡

در پست‌ها، پاسخ تمام تمرین‌ها در کنار هم قرار گرفته تا بتوانیم روند حل را به‌صورت یک‌جا مشاهده و به‌راحتی مرور کنیم.

یادگیری زمانی مؤثرتر است که هم بخوانیم و هم تمرین کنیم.✨

#️⃣ #پایتون #تمرین_پایتون #حلقه #کدنویسی #یادگیری_پایتون #پای_ویژن
#Python #CodingPractice #ForLoop #LearnPython #PyVision

🌐 @PyVision

❓با توجه به کد زیر، خروجی نهایی دو دستور print چیست؟
و کدام یک از دو آبجکت a و b شناسهٔ (id) جدید می‌گیرد؟

❓️Given the code below, what is the final output of the two print?
And which one of the two objects, a or b, receives a new id?

a = (1, 2, 3)
b = [1, 2, 3]

a += (4, 5)
b += [4, 5]

print(a)
print(b)

🔍 نکتهٔ

● تاپل‌ (tuple) غیرقابل‌تغییر است و += یک آبجکت جدید می‌سازد.
● لیست (list) قابل‌تغییر است و += روی همان آبجکت قبلی اعمال می‌شود.



#️⃣ #برنامه_نویسی #آموزش_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #PythonTypes #CodingChallenge #PyVision

🌐 @PyVision

📘 گزارش مجمع جهانی اقتصاد یک پیام روشن دارد:
دنیا به سرعت در حال تغییر است؛ مهارت‌ها هم همین‌طور.

بعد از مطالعهٔ این گزارش، احتمالاً یک سؤال مهم ذهن ما را درگیر می‌کند:

«برای موفقیت در آینده چه کاری باید انجام بدهیم؟»


🔹 ۱. روی مهارت‌های دیجیتال سرمایه‌گذاری کنیم.

یادگیری زبان برنامه‌نویسی، تحلیل داده، هوش مصنوعی، امنیت سایبری و سواد فناوری
در حال تبدیل شدن به کلیدی‌ترین مهارت‌های آینده هستند.



🔹 ۲. یادگیری مداوم را به یک عادت تبدیل کنیم.

جهان آینده متعلق به کسانی است که پیوسته یاد می‌گیرند و مهارت‌های خود را به‌روز نگه می‌دارند.



🔹 ۳. از فناوری نترسیم؛ آن را به نفع خودمان استفاده کنیم.

هوش مصنوعی بسیاری از کارهای تکراری را انجام می‌دهد،
اما کسی که از AI به‌عنوان ابزار استفاده می‌کند همیشه یک گام جلوتر است.



🔹 ۴. مهارت‌های نرم همچنان قدرت دارند.

تفکر تحلیلی، خلاقیت، چابکی، خودآگاهی و توان رهبری
از مهم‌ترین مهارت‌هایی هستند که هیچ ماشینی نمی‌تواند جایگزینشان کند.



🔹 ۵. امروز شروع کنیم.

حتی یادگیری یک کتابخانه جدید پایتون یا یک مهارت کوچک،
می‌تواند مسیر ما را در آینده کاملاً تغییر دهد.


⚠️ دنیا منتظر هیچ‌کسی نمی‌ماند؛
اما با مسیر یادگیری درست، آینده می‌تواند فرصت‌های بزرگی برای شما بسازد.

✨️ یاد بگیریم، تمرین کنیم، حرفه‌ای شویم.


#️⃣ #مهارت_های_دیجیتال #آینده_شغلها #آینده_مهارتها #هوش_مصنوعی #پایتون
#DigitalSkills #FutureOfJobs #AI #Python #FutureOfWork #Reskilling #Upskilling

🌐 @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