توضیحات کامل درباره الگوریتم درخت قرمز-سیاه 🌳🔍

مقدمه

درخت قرمز-سیاه (Red-Black Tree) یک نوع درخت جستجوی دودویی است که به منظور حفظ تعادل درخت در زمان درج و حذف گره‌ها به کار می‌رود. این تعادل باعث می‌شود که عملیات جستجو، درج و حذف به صورت کارآمد و با پیچیدگی زمانی O(log n) انجام شود. در این متن، به توضیح دقیق‌تر و جزئیات بیشتری درباره این الگوریتم می‌پردازیم. 😊

ویژگی‌های درخت قرمز-سیاه

درخت قرمز-سیاه دارای ویژگی‌های زیر است:

1. هر گره یا قرمز است یا سیاه: این ویژگی باعث ساده‌تر شدن تشخیص و اصلاح نقض‌های احتمالی قوانین درخت می‌شود.
2. ریشه درخت همیشه سیاه است: این ویژگی تضمین می‌کند که مسیرهای از ریشه به برگ‌ها همیشه دارای حداقل یک گره سیاه هستند.
3. تمام برگ‌های نهایی (NIL) سیاه هستند: برگ‌های نهایی اشاره‌گرهایی هستند که به گره‌های واقعی متصل نیستند و به عنوان نگهبان عمل می‌کنند.
4. هر گره قرمز دو فرزند سیاه دارد: این ویژگی از وجود دو گره قرمز پشت سر هم جلوگیری می‌کند و به تعادل درخت کمک می‌کند.
5. هر مسیری از ریشه به یک برگ نهایی تعداد یکسانی گره سیاه دارد: این ویژگی تضمین می‌کند که مسیرها از لحاظ ارتفاع سیاه متعادل هستند.

عملیات اصلی در درخت قرمز-سیاه

1. درج (Insertion): هنگام درج یک گره جدید، ابتدا گره را به عنوان یک گره قرمز درج می‌کنیم. سپس، با بررسی و اصلاح نقض‌های احتمالی، تعادل درخت را حفظ می‌کنیم.
2. حذف (Deletion): حذف یک گره نیز ممکن است باعث نقض قوانین درخت شود. در این صورت، با استفاده از چرخش‌ها و تغییر رنگ‌ها، درخت را به حالت متعادل برمی‌گردانیم.
3. چرخش‌ها (Rotations): دو نوع چرخش در درخت قرمز-سیاه وجود دارد: چرخش به چپ و چرخش به راست. این چرخش‌ها برای اصلاح ساختار درخت و حفظ تعادل به کار می‌روند.

چرخش به چپ و راست

چرخش به چپ

چرخش به چپ یک عملیات است که یک گره را به سمت چپ و فرزند راست آن را به جای آن قرار می‌دهد. این عملیات برای جابجایی گره‌ها و اصلاح نقض‌های احتمالی به کار می‌رود.

def left_rotate(self, x):
    y = x.right
    x.right = y.left
    if y.left != self.TNULL:
        y.left.parent = x
    y.parent = x.parent
    if x.parent is None:
        self.root = y
    elif x == x.parent.left:
        x.parent.left = y
    else:
        x.parent.right = y
    y.left = x
    x.parent = y

چرخش به راست

چرخش به راست به صورت معکوس چرخش به چپ عمل می‌کند و گره را به سمت راست و فرزند چپ آن را به جای آن قرار می‌دهد.

def right_rotate(self, x):
    y = x.left
    x.left = y.right
    if y.right != self.TNULL:
        y.right.parent = x
    y.parent = x.parent
    if x.parent is None:
        self.root = y
    elif x == x.parent.right:
        x.parent.right = y
    else:
        x.parent.left = y
    y.right = x
    x.parent = y

مزایای استفاده از درخت قرمز-سیاه

1. زمان جستجوی بهینه: به دلیل تعادل درخت، زمان جستجو در درخت قرمز-سیاه به O(log n) محدود می‌شود.
2. درج و حذف کارآمد: عملیات درج و حذف در درخت قرمز-سیاه نیز با پیچیدگی زمانی O(log n) انجام می‌شود.
3. پیاده‌سازی آسان‌تر نسبت به سایر درخت‌های متعادل: الگوریتم درخت قرمز-سیاه نسبت به برخی از درخت‌های متعادل دیگر مانند درخت AVL، ساده‌تر پیاده‌سازی می‌شود.

نتیجه‌گیری

درخت قرمز-سیاه یک ابزار قدرتمند برای مدیریت داده‌ها و حفظ تعادل در عملیات‌های جستجو، درج و حذف است. این الگوریتم با ویژگی‌های خاص خود، عملکرد بهینه و پیاده‌سازی نسبتاً ساده‌ای دارد. امیدوارم این توضیحات به درک بهتر شما از درخت قرمز-سیاه کمک کرده باشد. 🌟

(https://t.iss.one/hamidpython123)

#برنامه‌نویسی #پایتون #داده‌ساختار #آموزش #درخت_قرمز_سیاه #الگوریتم #مهندسی_نرم_افزار #کدنویسی

💡 آموزش ایمپورت فایل‌ها در پایتون 📂🐍

در پایتون، می‌تونید انواع فایل‌ها رو به برنامه‌تون وارد کنید و از داده‌های اون‌ها استفاده کنید. این فرآیند به نام "ایمپورت" شناخته میشه. در اینجا چند روش برای ایمپورت فایل‌های مختلف رو به شما نشون میدم.

1. ایمپورت فایل‌های CSV 📊

   import pandas as pd

   data = pd.read_csv('filename.csv')
   print(data.head())
   

📌 توضیح: این روش برای خواندن و تحلیل داده‌های جدولی از فایل‌های CSV استفاده میشه.

2. ایمپورت فایل‌های JSON 📜

   import json

   with open('filename.json', 'r') as file:
       data = json.load(file)
   print(data)
   

📌 توضیح: این روش برای کار با داده‌های ساختاریافته به صورت کلید-مقدار در فایل‌های JSON کاربرد داره.

3. ایمپورت فایل‌های Excel 📑

   import pandas as pd

   data = pd.read_excel('filename.xlsx')
   print(data.head())
   

📌 توضیح: این روش برای خواندن و تحلیل داده‌ها از صفحات گسترده (spreadsheet) استفاده میشه.

4. ایمپورت فایل‌های متنی 📄

   with open('filename.txt', 'r') as file:
       content = file.read()
   print(content)
   

📌 توضیح: این روش برای خواندن محتویات فایل‌های متنی ساده به کار میره.

5. ایمپورت فایل‌های XML 📦

   import xml.etree.ElementTree as ET

   tree = ET.parse('filename.xml')
   root = tree.getroot()
   print(root.tag)
   for child in root:
       print(child.tag, child.attrib)
   

📌 توضیح: این روش برای پردازش و تحلیل داده‌های XML مناسبه.

امیدوارم این آموزش براتون مفید بوده باشه! 😊

[برای اموزشای بیشتر به کانال ما بپیوندید]

#پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش #فایل_ها #ایمپورت #داده_کاوی #تحلیل_داده

💡 آموزش ساخت شتاب‌دهنده‌ی الگوریتم در پایتون 🚀🐍

این شتاب‌دهنده می‌تواند برای هر نوع الگوریتمی به کار برود و هدف اصلی آن بهینه‌سازی سرعت اجرای الگوریتم‌هاست. در اینجا چند تکنیک مهم بهینه‌سازی را به شما نشان می‌دهم.

1. استفاده از Cython برای افزایش سرعت اجرای کد ⚡️

Cython یک زبان برنامه‌نویسی است که ترکیبی از پایتون و C است و می‌تواند کد پایتون شما را به کد C کامپایل کند که سرعت اجرای آن را به طور چشم‌گیری افزایش می‌دهد.

مرحله 1: نصب Cython

pip install cython

مرحله 2: نوشتن کد با استفاده از Cython

# my_module.pyx
def my_function(int n):
    cdef int i  # تعریف متغیرهای نوع C
    cdef double result = 0  # تعریف متغیرهای نوع C
    for i in range(n):  # حلقه بهینه‌شده با استفاده از نوع‌های C
        result += i * i
    return result

مرحله 3: کامپایل کد Cython

cythonize -i my_module.pyx

2. استفاده از چندنخی (Multithreading) برای انجام همزمان چند کار 🧵

چندنخی به شما اجازه می‌دهد که چندین کار را به طور همزمان اجرا کنید. این تکنیک می‌تواند زمانی مفید باشد که کارهای شما به صورت I/O-bound هستند (مثلا خواندن و نوشتن فایل‌ها).

مثال:

import threading

def my_function():
    # کد الگوریتم شما که می‌خواهید به صورت همزمان اجرا شود
    print("Hello from thread!")

# ایجاد یک نخ جدید
thread = threading.Thread(target=my_function)

# شروع نخ
thread.start()

# منتظر شدن برای پایان نخ
thread.join()

print("Thread has finished execution")

3. استفاده از چندپردازشی (Multiprocessing) برای بهره‌برداری از چند هسته‌ی CPU 🧠

چندپردازشی به شما اجازه می‌دهد که از چندین هسته‌ی CPU برای اجرای کارهای محاسباتی سنگین استفاده کنید.

مثال:

import multiprocessing

def my_function():
    # کد الگوریتم شما که می‌خواهید به صورت چندپردازشی اجرا شود
    print("Hello from process!")

# ایجاد یک فرآیند جدید
process = multiprocessing.Process(target=my_function)

# شروع فرآیند
process.start()

# منتظر شدن برای پایان فرآیند
process.join()

print("Process has finished execution")

4. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی برای بهینه‌سازی 🛠

کتابخانه‌های تخصصی مانند NumPy و Pandas برای عملیات ریاضی و داده‌کاوی بهینه‌سازی شده‌اند و می‌توانند کارایی کدهای شما را افزایش دهند.

مثال:

import numpy as np

def my_function():
    # ایجاد یک آرایه بزرگ
    arr = np.arange(1000000)
    # محاسبه مجموع مربع‌های عناصر آرایه با استفاده از عملیات برداری
    result = np.sum(arr * arr)
    return result

# فراخوانی تابع و چاپ نتیجه
print(my_function())

5. پروفایلینگ و بهینه‌سازی کد 📊

با استفاده از ابزارهای پروفایلینگ می‌توانید بخش‌های کند کد خود را شناسایی کرده و بهینه‌سازی کنید. یکی از ابزارهای معروف برای این کار cProfile است.

مثال:

import cProfile

def my_function():
    # کد الگوریتم شما که می‌خواهید پروفایل کنید
    total = 0
    for i in range(10000):
        total += i * i
    return total

# اجرای پروفایلینگ روی تابع
cProfile.run('my_function()')

امیدوارم این آموزش براتون مفید بوده باشه و بتونید از این تکنیک‌ها برای بهینه‌سازی الگوریتم‌های خودتون استفاده کنید! 😊

(اینم لینک کانال ما)

#پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش #بهینه‌سازی #الگوریتم #چندنخی #چندپردازشی

💡 معرفی زبان‌های برنامه‌نویسی و نشانه‌گذاری برای طراحی و ساخت سایت با پایتون 🐍🌐

🛠️ زبان‌های برنامه‌نویسی و نشانه‌گذاری مورد نیاز:

1. HTML (HyperText Markup Language) 📄
HTML زبان نشانه‌گذاری اصلی برای ساختاردهی محتوای صفحات وب است. با استفاده از HTML می‌توانید عناصر مختلف مانند پاراگراف‌ها، تصاویر، پیوندها و فرم‌ها را در صفحات وب خود ایجاد کنید.

2. CSS (Cascading Style Sheets) 🎨
CSS زبان نشانه‌گذاری برای طراحی و استایل‌دهی به صفحات وب است. با استفاده از CSS می‌توانید ظاهر و چیدمان عناصر HTML را کنترل کنید.

3. JavaScript 💻
JavaScript زبان برنامه‌نویسی برای افزودن تعامل و پویا‌سازی به صفحات وب است. با استفاده از JavaScript می‌توانید رفتار عناصر HTML را کنترل کنید و عملیات مختلف را انجام دهید.

4. Python 🐍
پایتون یک زبان برنامه‌نویسی پرقدرت و چندمنظوره است که می‌تواند برای ساخت برنامه‌های سمت سرور وب سایت‌ها استفاده شود. فریمورک‌های پایتون مانند Django و Flask برای توسعه وب بسیار محبوب هستند.

5. SQL (Structured Query Language) 🗃️
SQL زبان برنامه‌نویسی برای مدیریت و پرس‌وجو از پایگاه‌های داده است. برای ذخیره و بازیابی داده‌های سایت از SQL استفاده می‌شود.

🌐 استفاده از فریمورک‌های پایتون برای ساخت سایت:

Django 📦
Django یک فریمورک سطح بالا و تمام‌عیار است که توسعه سریع و تمیز وب سایت‌ها را فراهم می‌کند. این فریمورک ابزارهای بسیاری برای مدیریت داده‌ها، کار با فرم‌ها، احراز هویت و غیره فراهم می‌کند.

Flask 🛠️
Flask یک فریمورک سبک و انعطاف‌پذیر برای توسعه وب است که برای پروژه‌های کوچک و متوسط مناسب است. Flask به شما اجازه می‌دهد تا به سادگی و با آزادی عمل بیشتری به طراحی و توسعه وب سایت بپردازید.

امیدوارم این معرفی برای شما مفید باشد! 😊

[لینک کانالمون]

#برنامه‌نویسی #طراحی_سایت #پایتون #HTML #CSS #JavaScript #Django #Flask #SQL

💡 معرفی کتابخانه SciPy برای محاسبات علمی در پایتون 🔬📊

SciPy چیست؟ 🤔
SciPy (Scientific Python) یک کتابخانه منبع باز پایتون است که ابزارهای پیشرفته‌ای برای محاسبات علمی و تکنیکی فراهم می‌کند. این کتابخانه بر پایه‌ی NumPy ساخته شده و شامل ماژول‌هایی برای بهینه‌سازی، انتگرال‌گیری، حل معادلات دیفرانسیل، پردازش سیگنال، و بسیاری دیگر است.

نصب SciPy 📥
برای نصب SciPy می‌توانید از pip استفاده کنید:

pip install scipy

قابلیت‌های کلیدی SciPy 🌟

1. بهینه‌سازی (Optimization) 🏆
SciPy شامل توابع مختلفی برای بهینه‌سازی و کمینه‌سازی توابع ریاضی است.

2. انتگرال‌گیری (Integration) ∫
این کتابخانه ابزارهای قدرتمندی برای انجام انتگرال‌گیری عددی فراهم می‌کند.

3. حل معادلات دیفرانسیل (Differential Equations) 🔄
SciPy قابلیت‌های حل معادلات دیفرانسیل معمولی (ODEs) و جزئی (PDEs) را دارد.

4. پردازش سیگنال (Signal Processing) 🎧
این کتابخانه ابزارهای مختلفی برای تحلیل و پردازش سیگنال‌ها ارائه می‌دهد.

5. آمار و احتمالات (Statistics) 📈
SciPy توابع متنوعی برای انجام تحلیل‌های آماری و محاسبات احتمالاتی فراهم می‌کند.

مثال‌های کاربردی با SciPy 📚

بهینه‌سازی یک تابع 🔍

توضیح: این مثال نشان می‌دهد که چگونه می‌توان با استفاده از تابع minimize در SciPy یک تابع ریاضی را بهینه‌سازی کرد. هدف ما پیدا کردن مقدار x است که تابع f(x) را کمینه کند.

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# تعریف تابعی که می‌خواهیم کمینه کنیم
def f(x):
    return x**2 + 5*np.sin(x)

# اجرای بهینه‌سازی
result = minimize(f, x0=0)

print("مقدار بهینه:", result.x)
print("مقدار تابع در نقطه بهینه:", result.fun)

در این مثال، ابتدا تابع f(x) را تعریف می‌کنیم. سپس از تابع minimize برای پیدا کردن کمینه تابع استفاده می‌کنیم و نتیجه را نمایش می‌دهیم.

انتگرال‌گیری عددی ∫

توضیح: این مثال نحوه انجام انتگرال‌گیری عددی را با استفاده از تابع quad نشان می‌دهد. ما تابعی را تعریف می‌کنیم و انتگرال آن را در یک بازه مشخص محاسبه می‌کنیم.

from scipy.integrate import quad

# تعریف تابعی که می‌خواهیم انتگرال بگیریم
def f(x):
    return x**2

# محاسبه انتگرال از 0 تا 1
integral, error = quad(f, 0, 1)

print("مقدار انتگرال:", integral)
print("خطا:", error)

در این مثال، تابع f(x) را تعریف می‌کنیم که برابر با x^2 است. سپس از تابع quad برای محاسبه انتگرال تابع از 0 تا 1 استفاده می‌کنیم. نتیجه انتگرال و خطای محاسبه نمایش داده می‌شوند.

حل معادلات دیفرانسیل 🔄

توضیح: این مثال نحوه حل معادلات دیفرانسیل معمولی (ODE) را با استفاده از تابع odeint در SciPy نشان می‌دهد. ما یک معادله دیفرانسیل تعریف می‌کنیم و آن را در یک بازه زمانی مشخص حل می‌کنیم.

from scipy.integrate import odeint
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# تعریف معادله دیفرانسیل
def model(y, t):
    dydt = -y + 1.0
    return dydt

# شرایط اولیه
y0 = 0

# بازه زمانی
t = np.linspace(0, 10, 100)

# حل معادله
y = odeint(model, y0, t)

# نمایش نتایج
plt.plot(t, y)
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('y(t)')
plt.show()

در این مثال، ابتدا یک تابع model تعریف می‌کنیم که معادله دیفرانسیل را نشان می‌دهد. سپس شرایط اولیه y0 و بازه زمانی t را تعیین می‌کنیم. با استفاده از تابع odeint، معادله دیفرانسیل را حل می‌کنیم و نتایج را با استفاده از matplotlib نمایش می‌دهیم.

منابع یادگیری SciPy 📚
- مستندات رسمی SciPy: بهترین منبع برای شروع یادگیری و استفاده از SciPy.
- کتاب‌ها و دوره‌های آنلاین: بسیاری از کتاب‌ها و دوره‌های آنلاین موجود هستند که به شما کمک می‌کنند تا مهارت‌های خود را در استفاده از SciPy بهبود بخشید.

امیدوارم این معرفی برای شما مفید باشد! 😊

[برای اموزش های بیشتر اینجا کلیک کنید]

#برنامه‌نویسی #پایتون #SciPy #ریاضی #علم_داده #محاسبات_علمی #تحلیل_داده #تلگرام_آموزشی

💡 دوره‌های رایگان پایتون از جادی - شروع به یادگیری پایتون با بهترین منابع فارسی 🐍📚

چرا دوره‌های جادی؟ 🤔
جادی میرمیرانی یکی از معروف‌ترین مدرسین برنامه‌نویسی به زبان فارسی است که دوره‌های آموزشی بسیار مفید و جذابی در زمینه پایتون ارائه داده است. دوره‌های جادی به زبانی ساده و روان توضیح داده شده و برای مبتدیان و حتی کسانی که تجربه برنامه‌نویسی دارند، مناسب است.

دوره‌های رایگان پایتون جادی 🎓

1. آموزش پایتون مقدماتی 🎓
- این دوره به شما مبانی پایتون را آموزش می‌دهد، از جمله مباحثی مانند متغیرها، حلقه‌ها، شرط‌ها و توابع.
- [دوره مقدماتی پایتون جادی در یوتیوب]

2. پایتون برای داده‌کاوی 📊
- این دوره شما را با مفاهیم داده‌کاوی و استفاده از پایتون برای تحلیل داده‌ها آشنا می‌کند.
- [دوره پایتون برای داده‌کاوی جادی در یوتیوب]

3. پایتون و علم داده‌ها 📈
- در این دوره، مباحث پیشرفته‌تری مانند کتابخانه‌های pandas، NumPy و matplotlib برای تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها پوشش داده می‌شود.
- [دوره پایتون و علم داده‌ها جادی در یوتیوب]

4. آموزش جنگو (Django) - فریم‌ورک وب پایتون 🌐
- این دوره به شما کمک می‌کند تا با استفاده از فریم‌ورک جنگو، وب‌سایت‌ها و برنامه‌های وب پیچیده‌ای بسازید.
- [دوره جنگو جادی در یوتیوب]

5. آموزش مقدماتی هوش مصنوعی با پایتون 🤖
- در این دوره، شما با مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در پایتون آشنا می‌شوید.
- [دوره هوش مصنوعی جادی در یوتیوب]

منابع تکمیلی یادگیری پایتون 📚
- کتاب‌ها و مستندات پایتون: مطالعه کتاب‌های مرتبط با پایتون و استفاده از مستندات رسمی پایتون می‌تواند کمک بزرگی به شما در یادگیری بهتر و عمیق‌تر این زبان باشد.
- پروژه‌های عملی: انجام پروژه‌های عملی و کاربردی یکی از بهترین روش‌ها برای تقویت مهارت‌های برنامه‌نویسی شما است.

امیدوارم این منابع برای شما مفید باشد و به شما در یادگیری پایتون کمک کند! 😊

(کانال ما)

#برنامه‌نویسی #پایتون #آموزش_پایتون #جادی #یادگیری_آنلاین #تلگرام_آموزشی

📚 آموزش ساخت ماشین حساب بدون نیاز به دستورات شرطی در پایتون 🐍

سلام دوستان! امروز می‌خواهیم یک ماشین حساب ساده با زبان برنامه‌نویسی پایتون بسازیم که می‌تواند عملیات ریاضی پایه را بدون استفاده از شرط‌ها انجام دهد. 🎓📐

در این آموزش کوتاه، از کتابخانه operator استفاده خواهیم کرد. کد این ماشین حساب بسیار ساده و قابل فهم است و به راحتی می‌توانید آن را یاد بگیرید و استفاده کنید.

🌟 گام‌های ساخت ماشین حساب:

1. نصب پایتون: اگر هنوز پایتون را نصب نکرده‌اید، به سایت رسمی [Python]بروید و آخرین نسخه را دانلود و نصب کنید.

2. نوشتن کد: کد زیر را در ویرایشگر متنی خود کپی کنید. در این کد، از کاربر دو عدد و یک عملگر ریاضی گرفته می‌شود و نتیجه محاسبه نمایش داده می‌شود.

import operator

# تعریف دیکشنری عملگرها
action = {
    "+": operator.add,
    "-": operator.sub,
    "/": operator.truediv,
    "*": operator.mul,
    "**": pow
}

# دریافت ورودی‌ها از کاربر
x = int(input('number one:  '))
y = int(input('number two:  '))
z = input('enter operator:  ')

# نمایش نتیجه
print(action[z](x, y)) # نتیجه عملیات

📌 توضیحات کد:
- ابتدا کتابخانه operator را وارد می‌کنیم.
- دیکشنری action را تعریف می‌کنیم که عملگرها را به توابع مربوطه وصل می‌کند.
- از کاربر دو عدد (x و y) و یک عملگر (z) می‌گیریم.
- با استفاده از دیکشنری action و عملگر وارد شده، عملیات را انجام می‌دهیم و نتیجه را چاپ می‌کنیم.

🔢 نمونه اجرا:

number one:  5
number two:  4
enter operator:  *
20

با این روش ساده و سریع، می‌توانید یک ماشین حساب کاربردی در پایتون داشته باشید. 😃

[کانالمون]

#پایتون #آموزش_پایتون #برنامه_نویسی #ماشین_حساب #بدون_شرط #آموزش_ساده #کدنویسی #توسعه_نرم_افزار

😐نتم تموم شده دارم با ۱ ساعته واستون آموزش میزارم🤕 بد دردیه پولم ندارم برم دوباره وبخرم

📚 آموزش ساخت وب سرویس RESTful با FastAPI در پایتون 🐍

سلام دوستان ! امروز قصد داریم یک وب سرویس RESTful با استفاده از فریم‌ورک FastAPI در پایتون بسازیم. این فریم‌ورک به خاطر سرعت بالا و سادگی در استفاده، بسیار محبوب است. 🎓🚀

این آموزش شامل مراحل نصب و راه‌اندازی FastAPI، ایجاد مسیرهای (routes) مختلف و مدیریت خطاها است.

🌟 گام‌های ساخت وب سرویس RESTful:

1. نصب FastAPI و Uvicorn: ابتدا باید FastAPI و Uvicorn را نصب کنیم. Uvicorn یک سرور ASGI است که برای اجرای برنامه‌های FastAPI استفاده می‌شود.

    pip install fastapi uvicorn
    

2. نوشتن کد: کد زیر را در یک فایل به نام main.py کپی کنید. این کد یک وب سرویس ساده با مسیرهای مختلف ایجاد می‌کند.

    from fastapi import FastAPI, HTTPException
    from pydantic import BaseModel
    from typing import Optional

    app = FastAPI()

    # مدل داده
    class Item(BaseModel):
        name: str
        description: Optional[str] = None
        price: float
        tax: Optional[float] = None

    # مسیر برای صفحه اصلی
    @app.get("/")
    def read_root():
        return {"message": "Hello, FastAPI"}

    # مسیر برای خواندن آیتم‌ها
    @app.get("/items/{item_id}")
    def read_item(item_id: int, q: Optional[str] = None):
        if item_id > 1000:
            raise HTTPException(status_code=404, detail="Item not found")
        return {"item_id": item_id, "q": q}

    # مسیر برای ایجاد آیتم جدید
    @app.post("/items/")
    def create_item(item: Item):
        return {"name": item.name, "price": item.price, "tax": item.tax}

    # اجرای برنامه
    if __name__ == "__main__":
        import uvicorn
        uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000)
    

📌 توضیحات:
- ابتدا کتابخانه‌های FastAPI، HTTPException و BaseModel را وارد می‌کنیم.
- یک نمونه از FastAPI به نام app ایجاد می‌کنیم.
- یک مدل داده به نام Item با استفاده از Pydantic تعریف می‌کنیم.
- مسیرهای مختلفی برای خواندن و ایجاد آیتم‌ها تعریف می‌کنیم.
- در نهایت، از Uvicorn برای اجرای برنامه استفاده می‌کنیم.

🔧 نکات:
- مدیریت خطاها: با استفاده از HTTPException می‌توانیم خطاهای مختلف را مدیریت کنیم و پیام‌های مناسب به کاربران برگردانیم.
- پشتیبانی از تایپ‌ها: FastAPI به طور خودکار از تایپ‌ها برای اعتبارسنجی داده‌ها و مستندسازی API استفاده می‌کند.
- مستندسازی خودکار: با رفتن به آدرس /docs در مرورگر، می‌توانید مستندات خودکار API را ببینید.

🚀 اجرای برنامه:

uvicorn main:app --reload

با این روش ساده و سریع، می‌توانید یک وب سرویس RESTful کاربردی با پایتون و FastAPI ایجاد کنید. 😃

[اینجا برلی اموزشای بیشتر کلیک کنید]

#پایتون #FastAPI #آموزش_پایتون #برنامه_نویسی #وب_سرویس #RESTful #آموزش_پیشرفته #توسعه_نرم_افزار

📚 آموزش برنامه‌های غیرهمزمان با Asyncio در پایتون ⚡

سلام دوستان ! امروز قصد داریم با کتابخانه Asyncio در پایتون، برنامه‌های غیرهمزمان بسازیم. Asyncio به ما اجازه می‌دهد تا برنامه‌های کارآمدتری بنویسیم که می‌توانند چندین وظیفه را به طور همزمان اجرا کنند. 🎓🔄

مراحل ساخت برنامه‌های غیرهمزمان:

1. Asyncio چیست؟
Asyncio یک کتابخانه برای نوشتن برنامه‌های همزمان و با کارایی بالا در پایتون است. با استفاده از async و await، می‌توانیم وظایف (tasks) را به طور همزمان اجرا کنیم بدون اینکه نیاز به چند نخی (multithreading) یا چند پردازشی (multiprocessing) داشته باشیم.

2. نصب Asyncio:
Asyncio به صورت پیشفرض در پایتون 3.4 به بعد موجود است و نیاز به نصب جداگانه ندارد.

3. نوشتن کد:

    import asyncio

    async def fetch_data(delay, name):
        print(f"Start fetching {name}")
        await asyncio.sleep(delay)
        print(f"Finished fetching {name}")

    async def main():
        task1 = asyncio.create_task(fetch_data(2, 'data1'))
        task2 = asyncio.create_task(fetch_data(3, 'data2'))
        task3 = asyncio.create_task(fetch_data(1, 'data3'))

        await task1
        await task2
        await task3

    asyncio.run(main())
    

توضیحات:
- تابع غیرهمزمان (async function): توابعی که با کلمه کلیدی async تعریف می‌شوند و می‌توانند با استفاده از await متوقف شده و بعداً از سر گرفته شوند. در اینجا، fetch_data یک تابع غیرهمزمان است که داده‌ها را با تأخیر مشخص شده شبیه‌سازی می‌کند.

    async def fetch_data(delay, name):
        print(f"Start fetching {name}")
        await asyncio.sleep(delay)
        print(f"Finished fetching {name}")
    

- ایجاد و اجرای وظایف (tasks): با استفاده از asyncio.create_task می‌توانیم وظایف را ایجاد کرده و آنها را به طور همزمان اجرا کنیم. در اینجا، سه وظیفه ایجاد می‌کنیم که به ترتیب با تأخیرهای 2، 3 و 1 ثانیه اجرا می‌شوند.

    async def main():
        task1 = asyncio.create_task(fetch_data(2, 'data1'))
        task2 = asyncio.create_task(fetch_data(3, 'data2'))
        task3 = asyncio.create_task(fetch_data(1, 'data3'))

        await task1
        await task2
        await task3
    

- اجرای برنامه: با استفاده از asyncio.run تابع اصلی main را اجرا می‌کنیم.

    asyncio.run(main())
    

نکات:

- استفاده از async و await: برای تعریف و اجرای توابع غیرهمزمان.
- مدیریت وظایف: استفاده از asyncio.create_task برای ایجاد و مدیریت وظایف مختلف.
- زمانبندی وظایف: با استفاده از asyncio.sleep می‌توانیم وظایف را به صورت زمانبندی شده اجرا کنیم.
- توجه به تداخل وظایف: از آنجایی که وظایف به صورت همزمان اجرا می‌شوند، باید به تداخل احتمالی بین وظایف توجه کنید و در صورت نیاز از مکانیزم‌های همزمانی (synchronization) استفاده کنید.

[این لینک کانالمونه]

#پایتون #آموزش_پایتون #برنامه_نویسی #برنامه_نویسی_غیرهمزمان #توسعه_نرم_افزار #Asyncio

📚 آموزش مدیریت داده‌ها با Pandas در پایتون 📊

سلام دوستان! امروز قصد داریم با کتابخانه Pandas در پایتون، داده‌ها را مدیریت و تحلیل کنیم. Pandas یکی از قدرتمندترین ابزارهای تحلیل داده در پایتون است. 🎓📈

مراحل مدیریت داده‌ها:

1. Pandas چیست؟
Pandas یک کتابخانه قدرتمند برای تحلیل و مدیریت داده‌ها در پایتون است که قابلیت‌هایی مانند خواندن و نوشتن داده‌ها از فرمت‌های مختلف، پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها، و انجام محاسبات آماری و تحلیل داده‌ها را فراهم می‌کند.

2. نصب Pandas:

    pip install pandas
    

3. نوشتن کد:

    import pandas as pd

    # خواندن داده‌ها از فایل CSV
    df = pd.read_csv('data.csv')

    # نمایش اطلاعات اولیه داده‌ها
    print(df.head())
    print(df.info())

    # پاکسازی داده‌ها
    df.dropna(inplace=True)

    # تحلیل داده‌ها
    mean_price = df['price'].mean()
    print(f"Mean Price: {mean_price}")

    # ذخیره داده‌ها به فایل جدید
    df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)
    

توضیحات:

- خواندن داده‌ها: با استفاده از pd.read_csv می‌توانیم داده‌ها را از یک فایل CSV بخوانیم و آن را به یک DataFrame تبدیل کنیم.

    df = pd.read_csv('data.csv')
    

- نمایش اطلاعات اولیه داده‌ها: با استفاده از head می‌توانیم چند سطر اول داده‌ها را ببینیم و با info اطلاعاتی مانند تعداد سطرها و ستون‌ها و نوع داده‌ها را بررسی کنیم.

    print(df.head())
    print(df.info())
    

- پاکسازی داده‌ها: با استفاده از dropna می‌توانیم سطرهایی که دارای مقادیر گمشده (NaN) هستند را حذف کنیم.

    df.dropna(inplace=True)
    

- تحلیل داده‌ها: با استفاده از توابع آماری مانند mean می‌توانیم محاسبات آماری روی داده‌ها انجام دهیم. در اینجا میانگین قیمت‌ها محاسبه شده است.

    mean_price = df['price'].mean()
    print(f"Mean Price: {mean_price}")
    

- ذخیره داده‌ها: با استفاده از to_csv می‌توانیم داده‌ها را در یک فایل CSV جدید ذخیره کنیم.

    df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)
    

نکات:

- پاکسازی داده‌ها: استفاده از توابعی مانند dropna و fillna برای پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده.
- تحلیل داده‌ها: استفاده از توابع آماری مانند mean، median، std و توابع دیگر برای تحلیل داده‌ها.
- مدیریت داده‌ها: استفاده از توابعی مانند groupby، merge و pivot_table برای مدیریت و ترکیب داده‌ها.
- ذخیره و بارگذاری داده‌ها: استفاده از to_csv، to_excel و توابع مشابه برای ذخیره و بارگذاری داده‌ها در فرمت‌های مختلف.

(اموزش های بیشتر داخل کانال ما)

#پایتون #آموزش_پایتون #تحلیل_داده #Pandas #داده_کاوی #توسعه_نرم_افزار

📚 آموزش الگوریتم دایکسترا برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر در گراف‌ها 🚀

سلام دوستان! امروز قصد داریم با الگوریتم دایکسترا، کوتاه‌ترین مسیر را در گراف‌ها پیدا کنیم. این الگوریتم در مسائل مختلفی مانند مسیریابی شبکه، سیستم‌های توصیه‌گر و برنامه‌ریزی بسیار کاربردی است. 🎓📈

مراحل پیاده‌سازی الگوریتم دایکسترا:

1. الگوریتم دایکسترا چیست؟
الگوریتم دایکسترا یک الگوریتم گراف است که برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر از یک رأس به تمامی رأس‌های دیگر در گراف وزن‌دار بدون یال‌های منفی استفاده می‌شود.

2. نصب کتابخانه‌های مورد نیاز:
برای این الگوریتم به کتابخانه‌های heapq و collections نیاز داریم که به صورت پیش‌فرض در پایتون موجود هستند.

3. نوشتن کد:

    import heapq
    from collections import defaultdict

    def dijkstra(graph, start):
        # ایجاد دیکشنری برای نگهداری فاصله‌ها
        distances = {node: float('infinity') for node in graph}
        distances[start] = 0

        # استفاده از اولویت‌بندی heap برای مدیریت اولویت‌ها
        priority_queue = [(0, start)]

        while priority_queue:
            current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue)

            # نادیده گرفتن مسیرهای طولانی‌تر
            if current_distance > distances[current_node]:
                continue

            for neighbor, weight in graph[current_node].items():
                distance = current_distance + weight

                # مسیر کوتاه‌تر را پیدا کرده‌ایم
                if distance < distances[neighbor]:
                    distances[neighbor] = distance
                    heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor))

        return distances

    # تعریف گراف به عنوان دیکشنری
    graph = {
        'A': {'B': 1, 'C': 4},
        'B': {'A': 1, 'C': 2, 'D': 5},
        'C': {'A': 4, 'B': 2, 'D': 1},
        'D': {'B': 5, 'C': 1}
    }

    # اجرای الگوریتم دایکسترا
    start_node = 'A'
    distances = dijkstra(graph, start_node)
    print(f"Distances from {start_node}: {distances}")
    

توضیحات کد:

- تعریف گراف: گراف به صورت یک دیکشنری از دیکشنری‌ها تعریف شده است که رأس‌ها و وزن یال‌ها را نشان می‌دهد.

    graph = {
        'A': {'B': 1, 'C': 4},
        'B': {'A': 1, 'C': 2, 'D': 5},
        'C': {'A': 4, 'B': 2, 'D': 1},
        'D': {'B': 5, 'C': 1}
    }
    

- تعریف تابع دایکسترا: تابع dijkstra گراف و رأس شروع را به عنوان ورودی می‌گیرد و فاصله کوتاه‌ترین مسیرها را به تمامی رأس‌های دیگر برمی‌گرداند.

    def dijkstra(graph, start):
        # ایجاد دیکشنری برای نگهداری فاصله‌ها
        distances = {node: float('infinity') for node in graph}
        distances[start] = 0

        # استفاده از اولویت‌بندی heap برای مدیریت اولویت‌ها
        priority_queue = [(0, start)]

        while priority_queue:
            current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue)

            # نادیده گرفتن مسیرهای طولانی‌تر
            if current_distance > distances[current_node]:
                continue

            for neighbor, weight in graph[current_node].items():
                distance = current_distance + weight

                # مسیر کوتاه‌تر را پیدا کرده‌ایم
                if distance < distances[neighbor]:
                    distances[neighbor] = distance
                    heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor))

        return distances
    

نکات:

- پیچیدگی زمانی: الگوریتم دایکسترا با استفاده از heapq دارای پیچیدگی زمانی O((V + E) log V) است که V تعداد رأس‌ها و E تعداد یال‌هاست.
- مدیریت اولویت‌ها: استفاده از heapq برای مدیریت اولویت‌ها و بهینه‌سازی زمان اجرای الگوریتم.
- اجتناب از یال‌های منفی: الگوریتم دایکسترا فقط در گراف‌های بدون یال‌های منفی به درستی کار می‌کند. برای گراف‌هایی با یال‌های منفی از الگوریتم بلمن-فورد استفاده کنید.
- توسعه‌پذیری: این الگوریتم می‌تواند به سادگی برای گراف‌های بزرگ‌تر و پیچیده‌تر توسعه یابد.

[اموزش الگوریتم های بیشتر داخل کانال ما ]

#پایتون #آموزش_پایتون #الگوریتم #گراف #دایکسترا #توسعه_نرم_افزار #برنامه_نویسی_پیشرفته

📚 آموزش پخش صدا با استفاده از کتابخانه داخلی winsound در پایتون (پارت 1/2) 🎵

سلام دوستان ! امروز قصد داریم با استفاده از کتابخانه داخلی winsound در پایتون، صدا را در برنامه‌های خود پخش کنیم. این کتابخانه فقط بر روی سیستم‌عامل ویندوز کار می‌کند و برای کاربردهای ساده بسیار مناسب است. 🎓🔊

معرفی winsound:
کتابخانه winsound یکی از کتابخانه‌های داخلی پایتون است که برای پخش صدا در سیستم‌عامل ویندوز استفاده می‌شود. این کتابخانه امکاناتی مانند پخش فایل‌های WAV، تولید بوق سیستم با فرکانس و مدت زمان مشخص و پخش صداهای از پیش تعریف شده سیستم را فراهم می‌کند.

نصب winsound:
نیازی به نصب جداگانه winsound نیست؛ این کتابخانه به صورت پیش‌فرض در پایتون وجود دارد و فقط کافی است آن را وارد کنید.

پخش صدای WAV:
با استفاده از تابع winsound.PlaySound می‌توانید فایل‌های WAV را پخش کنید. این تابع دو آرگومان می‌گیرد:
1. مسیر فایل WAV
2. پارامترهای کنترلی پخش صدا (مثلاً پخش به صورت غیرهمزمان)

نوشتن کد:

import winsound

# پخش صدای WAV
def play_wav_sound(file_path):
    """
    پخش یک فایل WAV با استفاده از winsound

    پارامترها:
    file_path (str): مسیر فایل WAV
    """
    try:
        winsound.PlaySound(file_path, winsound.SND_FILENAME)
        print(f"پخش فایل {file_path} با موفقیت انجام شد.")
    except RuntimeError as e:
        print(f"خطا در پخش فایل {file_path}: {e}")

# مسیر فایل WAV
wav_file_path = 'example.wav'

# پخش صدای WAV
play_wav_sound(wav_file_path)

توضیحات کد:

- تابع play_wav_sound:
- این تابع یک فایل WAV را پخش می‌کند.
- از winsound.PlaySound برای پخش فایل استفاده می‌شود.
- winsound.SND_FILENAME نشان‌دهنده این است که آرگومان اول، مسیر فایل صوتی است.

    def play_wav_sound(file_path):
        """
        پخش یک فایل WAV با استفاده از winsound

        پارامترها:
        file_path (str): مسیر فایل WAV
        """
        try:
            winsound.PlaySound(file_path, winsound.SND_FILENAME)
            print(f"پخش فایل {file_path} با موفقیت انجام شد.")
        except RuntimeError as e:
            print(f"خطا در پخش فایل {file_path}: {e}")
    

مثال‌های بعدی:

- مثال 1: پخش صدای خوشامدگویی

    play_wav_sound('welcome.wav')
    

- مثال 2: پخش صدای هشدار

    play_wav_sound('alert.wav')
    

نکات :

- فایل‌های WAV: اطمینان حاصل کنید که فایل‌های WAV با فرمت استاندارد و قابل پشتیبانی توسط winsound باشند.
- مدیریت خطا: همیشه از مدیریت خطا استفاده کنید تا مشکلات احتمالی را به درستی مدیریت کنید.

ادامه دارد...

[برای ادامه اموزش اینجا عضو شوید]

#پایتون #آموزش_پایتون #پخش_صدا #winsound #توسعه_نرم_افزار #برنامه_نویسی_پیشرفته

فعلا تا پارت ۲ یه چیز عجیب دیگه الانم که اینو گذاشتم (تو این گروه) بهس همینه پخش صدا با پایتونه

اینو بزارم پروف چنل؟

( اخبار مهم دنیای پایتون - ۱۸ ژوئن ۲۰۲۴)

سلام دوستان ! امروز با هفت خبر مهم و به‌روز از دنیای پایتون در خدمت شما هستیم. 🌟🐍

1. معرفی توسعه‌دهندگان جدید در برنامه PSF:
بنیاد نرم‌افزار پایتون (PSF) دو توسعه‌دهنده جدید به برنامه توسعه‌دهندگان مقیم خود اضافه کرده است. پتر ویکتورین به عنوان معاون توسعه‌دهنده مقیم و سرگئی استورچاکا به عنوان توسعه‌دهنده مقیم پشتیبان به تیم پیوسته‌اند. این توسعه به منظور بهبود و افزایش بهره‌وری در توسعه CPython، هسته اصلی پیاده‌سازی پایتون، انجام شده است

2. تعلیق ثبت‌نام‌های جدید در PyPI به دلیل حمله بدافزار:
شاخص بسته‌های پایتون (PyPI) به دلیل یک حمله بدافزار در حال اجرا، ایجاد پروژه‌های جدید و ثبت‌نام کاربران جدید را به طور موقت متوقف کرده است. محققان امنیتی چندین بسته مخرب را شناسایی کرده‌اند که از تکنیک‌های تایپو اسکوئیتینگ برای فریب کاربران و نصب آن‌ها استفاده می‌کنند

3. تعداد بی‌سابقه‌ای از پیشنهادات برای PyCon US 2024:
کنفرانس PyCon US 2024 تعداد بی‌سابقه‌ای از ۹۷۳ پیشنهاد برای سخنرانی‌ها، آموزش‌ها و پوسترها دریافت کرده است. این نشان‌دهنده افزایش اشتیاق و مشارکت در جامعه پایتون است. این کنفرانس از ۱۵ تا ۲۳ می ۲۰۲۴ در پیتسبورگ، پنسیلوانیا برگزار خواهد شد

4. معرفی REPL جدید در پایتون 3.13:
یکی از ویژگی‌های مهم نسخه آینده پایتون 3.13، یک مفسر تعاملی جدید (REPL) است که توسط پابلو گالینگو سالگادو، لوکاش لانگا و لیساندروس توسعه داده شده است. این REPL جدید انتظار می‌رود که تجربه تعاملی پایتون را بهبود بخشد

5. ورود قابلیت اتوماسیون رفع اشکال اسکن کد GitHub به نسخه عمومی بتا:
GitHub نسخه عمومی بتای قابلیت اتوماسیون رفع اشکال اسکن کد خود را معرفی کرده است که از GitHub Copilot و CodeQL بهره می‌برد. این ابزار هدف دارد بیش از دو سوم آسیب‌پذیری‌های یافت شده در طول اسکن کد را با حداقل ویرایش توسط توسعه‌دهندگان برطرف کند

6. رشد استفاده از پایتون در Snowflake:
داده‌های Snowflake نشان می‌دهد که استفاده از پایتون در محیط Snowpark آن ۵۷۱٪ نسبت به سال گذشته افزایش یافته است. این افزایش نشان‌دهنده نقش اساسی پایتون در پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. این رشد برجسته تأکید می‌کند که پایتون چقدر در انجام کارهای پیچیده مبتنی بر داده‌ها محبوب و کارآمد اس

7. معرفی تکمیل کد با استفاده از AI محلی توسط JetBrains:
JetBrains نسخه 2024.1 از IDE‌های خود را منتشر کرده که دارای قابلیت تکمیل خودکار خطوط کد با استفاده از مدل‌های AI محلی است. این به‌روزرسانی تضمین می‌کند که پیشنهادهای کد به طور کامل بر روی دستگاه کاربر پردازش می‌شوند و تأخیر کاهش یافته و تجربه کدنویسی بهبود یافته است

این خبرها نشان‌دهنده پویایی و رشد روزافزون دنیای پایتون و تأثیر گسترده آن در جامعه تکنولوژی است. منتظر اخبار بیشتر باشید! 📰✨


#پایتون #اخبار_پایتون #توسعه_نرم‌افزار #هوش_مصنوعی #PyConUS #PyPI #GitHub

البته مال دیروزه 😅