⚙️ 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

📘 تفاوت ماژول، پکیج و کتابخانه در پایتون چیست؟

اگر تازه وارد دنیای برنامه‌نویسی شده باشیم، احتمالاً این سه واژه زیاد به گوشمان خورده است:
Module, Package, Library
اما واقعاً چه تفاوتی با هم دارند؟ 🤔
بیایید خیلی ساده توضیح بدهیم 👇


1) Module (ماژول)
یک فایل پایتون است با پسوند .py
داخلش می‌تواند تابع، کلاس، یا متغیر باشد.

مثال:

math.py
random.py

2) Package (پکیج)
یک پوشه از چند ماژول که داخلش یک فایل init.py هم وجود دارد.
پکیج کمک می‌کند کدها را دسته‌بندی کنیم.

مثال:

mypackage/
    __init__.py
    module1.py
    module2.py

3) Library (کتابخانه)
یک مجموعه بزرگ‌تر که شامل چند پکیج و ماژول است و یک هدف مشخص را دنبال می‌کند.

مثال‌ها:

● NumPy
● Pandas
● Requests

یعنی:
📌 کتابخانه = چند پکیج
📌 پکیج = چند ماژول
📌 ماژول = یک فایل پایتون


🎯 یک تشبیه ساده و ملموس‌تر 👇🏽

● ماژول = یک کتاب
● پکیج = یک قفسه‌ی کتاب
● کتابخانه = کل ساختمان کتابخانه


یاد بگیریم، تمرین کنیم، حرفه‌ای شویم. ✅️



#️⃣ #پایتون #آموزش_پایتون #کتابخانه_پایتون #پکیج #ماژول #پای_ویژن
#Python #LearnPython #Library #Package #Module #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

⚙️ 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