میدونستید ما یک گروه دیگه هم داریم؟؟☺️❤️
https://t.iss.one/programmingpythons

❗️به گروه ها برای مشاوره گرفتن از برنامه نویسان بپیوندید☝️

🆕️حلقه‌ها در پایتون (با نام های حلقه یا حلقه های حلقه) یک ساختار کنترل جریان است که اجازه می‌دهد تا یک قطعه کد را تکرار کنید تا زمانی که یک شرط خاص برقرار باشد.

در پایتون، دو نوع حلقه اصلی وجود دارد:
1. حلقه for: این نوع حلقه به شما اجازه می‌دهد بر روی یک مجموعه از عناصر (مثل لیست، رشته، تاپل و غیره) حرکت کنید و برای هر عنصر، یک عمل مشخص را انجام دهید.
مثال:

    print(i)

2. حلقه while: این نوع حلقه تا زمانی که یک شرط مشخص را ارضا می‌کند، ادامه دارد.
مثال:

while num < 5:
    print(num)
    num += 1

حلقه‌ها یک ابزار قدرتمند برای تکرار عملیات است و به شما کمک می‌کنند تا کدهایتان را بهبود دهید و تکراری نشوند. از آن‌ها برای پیمایش لیست‌ها، اعمال بر روی هر عنصر یک لیست و یا بهبود کد مورد استفاده استفاده می‌کنید. 🔄🐍
برا آموزش های بیشتر و معرفی کد های کار بردی
داخل چنلمون عضو شید خواهش میکنم😭تولو خدا

🔗https://t.iss.one/programming_persian

🆕️ببینید چی آوردم براتون نصف شبی ❗️

👋 افزونه‌های مفید برای برنامه‌نویسان در Visual Studio Code:

1. Prettier: برای فرمت کردن خودکار کد
2. ESLint: بررسی استایل نوشتاری کد با استانداردهای خاص
3. Bracket Pair Colorizer: رنگ‌آمیزی جفت قوس‌ها برای راحتی در خوانایی کد
4. GitLens: نمایش اطلاعات گیت و خطوط تغییر در کد
5. Live Server: اجرای و پیش‌نمایش وبسایت‌ها به صورت لحظه‌ای
6. Path Intellisense: تکمیل خودکار مسیر فایل‌ها در کد نویسی
7. Code Spell Checker: بررسی املای صحیح کلمات در کدها
8. Color Highlight: نمایش رنگ کدها در کدنویسی CSS و فایل‌های مشابه
9. Docker: پشتیبانی از توسعه محیط‌های کانتینری Docker

امیدوارم این افزونه‌ها بهتون کمک کننده باشند! 🚀
داخل این کانال ما عضوشید نامردیه بخونی بری

😭🔗https://t.iss.one/hamidpython123

🤣چی آوردم براتون
میخاین با رفیقاتون شوخی کنید و بزاریدشون سرکار یه پکیج باحال دارم براتون 👇
اول از همه باید پکیج pyinstaller رو نصب کنید برای این کار دکمه win + R رو بگیرین تو صفحه واز شده cmd رو بزنید حالا با دستور

pip install pyinstaller

پکیج رو نصب کنید وداخل کامپیوتر این کد رو بزنید و ران کنید

import pyautogui as pag

import random
import time
mousemoves = 0
while mousemoves <= 100:
    mouse_x = random.randint(900, 1500)
    mouse_y = random.randint(400, 800)
    pag.moveTo(mouse_x, mouse_y, 0.2)
    time.sleep(0.01)
    mousemoves += 1

این کد موس دوستتون و به صورت رندوم چند جای صفحه میبره خود کار و دوستتون کلا باید بشینه یه چند دیقه به مانیتور نگاه کنه فقط 🤣

یه نکته :
این قسمت تعداد حرکت های موس رو تنظیم میکنه



while mousemoves <= 100:

حالا دیگه چنلموبه دوستات معرفی کن
البته فکر نکنم اینکارو کنی اونام از این یاد میگیرن😂

🔗https://t.iss.one/hamidpython123

🟥نظری دارید بگید چی بزارم دیگه
چیزی دیگه به زهنم نمیرسه فعلا 🥺

ساعت ۸ شب رای گیری تموم میشه

🆕️یه مشکل کلا ما داریم که وقتی داریم کارای ... .
مامان بابا هامون یه دفعه میان تو اتاق درسته 😤
❗️راه حلشو براتون آوردم 🥳

یه برنامه که وقتی اجراش کنید یه قابلیت اضافه می‌کنه که وقتی دکمه win + F5 رو بزنید تمام برنامه های بازتون رو میبنده و یک نوت میسازه و همشونو توش لیست میکنه 😁

کتابخانه های مورد نیاز با دستور زیر نصب میشن

pip install keyboard
pip install psutil

خود کد کاربردی هم

import psutil
import keyboard
import tkinter as tk
from tkinter import messagebox
import subprocess
import os

class App:
    def __init__(self, root):
        self.root = root
        self.root.title("Switcher")
        
        self.var = tk.IntVar()
        self.checkbox = tk.Checkbutton(root, text="Enable Win+F5", variable=self.var, command=self.toggle)
        self.checkbox.pack(pady=20)
        
        self.is_enabled = False
        self.process_list = []

    def toggle(self):
        self.is_enabled = not self.is_enabled
        if self.is_enabled:
            messagebox.showinfo("Info", "Win+F5 is enabled")
            keyboard.add_hotkey('win+f5', self.close_apps)
        else:
            messagebox.showinfo("Info", "Win+F5 is disabled")
            keyboard.remove_hotkey('win+f5')

    def close_apps(self):
        self.process_list.clear()
        for proc in psutil.process_iter(attrs=['pid', 'name']):
            try:
                if proc.info['name'] not in ['explorer.exe', 'python.exe', 'System Idle Process']:
                    proc.kill()
                    self.process_list.append(proc.info['name'])
            except (psutil.NoSuchProcess, psutil.AccessDenied, psutil.ZombieProcess):
                pass
        self.write_to_notepad()

    def write_to_notepad(self):
        notepad_path = "C:\\Windows\\system32\\notepad.exe"
        with open("closed_apps.txt", "w") as f:
            f.write("Closed Applications:\n")
            for name in self.process_list:
                f.write(name + "\n")
        subprocess.Popen([notepad_path, "closed_apps.txt"])

if __name__ == "__main__":
    root = tk.Tk()
    app = App(root)
    root.mainloop()

🟥البته که پسرا بهتر کار برد این کد رو میدونن 🥛😐
👇پس اینجا عضو شید برای کد های کار بردی بیشتر 👇
🔗https://t.iss.one/hamidpython123

نتیجه نهایی نظر سنجی آموزش کار با کتابخانه های پایتون
البته اینجا ما در باره کاربرد و مثال هایی از ۱۰ کتابخانه برتر پایتون هم تحقیق کردیم و اطلاعات ازش براتون گذاشتیم
صبح تا حالا دارم تحقیق میکنم این پیامو برای دوستاتون بفرستین اینجا عضو شن خدایی گناه دارم🥲🥺

🆕️اینام ۱۰ کتابخانه برتر و مثال و کار هایی که می‌کنند
همونطور که گفتم👇

1. NumPy
کاربردها:
- عملیات عددی کارآمد بر روی آرایه‌ها و ماتریس‌ها
- انجام محاسبات علمی و مهندسی
- تولید اعداد تصادفی
- انجام عملیات جبری مانند ضرب ماتریسی، تبدیل فوریه، و غیره

import numpy as np

# ایجاد آرایه و انجام عملیات عددی
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(a + b)  # جمع آرایه‌ها

# محاسبات علمی
matrix_a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix_b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
print(np.dot(matrix_a, matrix_b))  # ضرب ماتریسی

# تولید اعداد تصادفی
random_numbers = np.random.rand(3, 3)
print(random_numbers)

# تبدیل فوریه
signal = np.array([1, 2, 1, 0, 1, 2, 1, 0])
fourier_transform = np.fft.fft(signal)
print(fourier_transform)

2. Pandas
کاربردها:
- تحلیل داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
- عملیات بر روی جداول داده
- پاکسازی داده‌ها
- تحلیل‌های آماری
- عملیات گروه‌بندی و پیوتینگ

import pandas as pd

# ایجاد DataFrame و تحلیل داده‌ها
data = {'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.describe())  # نمایش خلاصه آماری داده‌ها

# پاکسازی داده‌ها
df['age'] = df['age'].replace(25, 26)
print(df)

# عملیات گروه‌بندی
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Alice'], 'age': [25, 30, 26], 'score': [85, 90, 88]}
df = pd.DataFrame(data)
grouped = df.groupby('name').mean()
print(grouped)

3. Matplotlib
کاربردها:
- ترسیم نمودارها و گراف‌ها
- مصورسازی داده‌ها
- ایجاد انواع مختلف نمودار مانند خطی، میله‌ای، پراکنده و غیره

import matplotlib.pyplot as plt

# نمودار خطی
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]
plt.plot(x, y)
plt.title("Linear Plot")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.show()

# نمودار میله‌ای
labels = ['A', 'B', 'C']
values = [10, 20, 15]
plt.bar(labels, values)
plt.title("Bar Chart")
plt.show()

# نمودار پراکنده
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 35]
plt.scatter(x, y)
plt.title("Scatter Plot")
plt.show()

4. Scikit-Learn
کاربردها:
- پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
- آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری
- پیش‌پردازش داده‌ها
- انجام عملیات خوشه‌بندی، دسته‌بندی و رگرسیون

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# تولید داده‌ها و پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=0.1)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# پیش‌بینی و ارزیابی مدل
y_pred = model.predict(X_test)
print(mean_squared_error(y_test, y_pred))

# پیش‌پردازش داده‌ها
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
print(X_scaled)

# خوشه‌بندی
from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
print(kmeans.labels_)

5. TensorFlow
کاربردها:
- پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی
- توسعه مدل‌های یادگیری عمیق
- آموزش مدل‌های پیچیده
- انجام پردازش موازی و کار با GPU

import tensorflow as tf

# ایجاد و آموزش یک مدل شبکه عصبی ساده
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# آموزش مدل با داده‌های MNIST
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model.fit(x_train.reshape(-1, 784), y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test.reshape(-1, 784), y_test)
``


 6. Keras
کاربردها:
- ساخت مدل‌های یادگیری عمیق به سادگی
- رابط کاربری سطح بالا برای TensorFlow
- ایجاد و آموزش شبکه‌های عصبی پیچیده

python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical

max'))

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# آموزش مدل با داده‌های MNIST
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
y_train, y_test = to_categorical(y_train), to_categorical(y_test)

model.fit(x_train.reshape(-1, 784), y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test.reshape(-1, 784), y_test)

7. Flask
کاربردها:
- توسعه وب اپلیکیشن‌های سبک و کوچک
- ساخت API های RESTful
- پیاده‌سازی سریع پروتوتایپ‌ها

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():
    return "Hello, Flask!"

@app.route('/api', methods=['POST'])
def api():
    data = request.json
    return jsonify(data)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

8. Django
کاربردها:
- توسعه وب اپلیکیشن‌های بزرگ و پیچیده
- مدیریت پایگاه داده و ORM
- ایجاد و مدیریت پنل‌های ادمین

# در پروژه Django باید از طریق خط فرمان کدهای مربوطه را اجرا کنید

# ایجاد یک پروژه جدید
# django-admin startproject myproject

# ایجاد یک اپلیکیشن جدید
# python manage.py startapp myapp

# کدهای مربوط به views.py در اپلیکیشن
from django.http import HttpResponse

def home(request):
    return HttpResponse("Hello, Django!")

# تنظیم URL ها در urls.py
from django.urls import path
from . import views

urlpatterns = [
    path('', views.home, name='home'),
]

9. OpenCV
کاربردها:
- پردازش تصویر و ویدئو
- تشخیص الگو و شیء
- پیاده‌سازی الگوریتم‌های بینایی ماشین

import cv2

# خواندن و نمایش یک تصویر
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# تبدیل تصویر به خاکستری
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('Gray Image', gray_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

10. Beautiful Soup
کاربردها:
- استخراج داده‌ها از صفحات وب
- پارس کردن HTML و XML
- استخراج داده‌های ساختاریافته از محتوای وب

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

# ارسال درخواست و دریافت محتوا
response = requests.get('https://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# استخراج عنوان صفحه
title = soup.find('title').get_text()
print(title)

# استخراج تمام لینک‌ها
links = soup.find_all('a')
for link in links:
    print(link.get('href'))

🔺️این نمونه‌ها کاربردهای رایج هر کتابخانه را نشان می‌دهند و می‌توانند به شما در شروع کار با هر یک از این کتابخانه‌ها کمک کنن❗️

🟥اگه مفید بود کانال منو به دوستاتون معرفی کنید و اگه خودتون غضو نشدین عضو شین 😁

🔗https://t.iss.one/boost/hamidpython123

🆕️برای استفاده از کتابخانه‌ها در پایتون، به ترتیب مراحل زیر را دنبال کنید

1. نصب کتابخانه
ابتدا باید کتابخانه مورد نظر را نصب کنید. برای این کار از ابزار مدیریت بسته‌های پایتون (PIP) استفاده می‌شود. در خط فرمان دستور زیر را وارد کنید:

pip install library_name

به جای library_name نام کتابخانه مورد نظر را وارد کنید.

2. وارد کردن کتابخانه
پس از نصب کتابخانه، باید آن را در کد پایتون خود وارد کنید. برای این کار از دستور import استفاده می‌شود:

import library_name

به جای library_name نام کتابخانه مورد نظر را وارد کنید.

3. استفاده از توابع و قابلیت‌های کتابخانه
پس از وارد کردن کتابخانه، می‌توانید از توابع و قابلیت‌های آن استفاده کنید. معمولاً مستندات کتابخانه حاوی اطلاعات کامل و مثال‌هایی است که به شما در استفاده از آن کمک می‌کند. در اینجا مثال‌هایی برای کتابخانه‌های پرکاربرد آورده شده است

NumPy
کاربرد: عملیات عددی و محاسبات علمی

import numpy as np

 ایجاد آرایه
a = np.array([1, 2, 3, 4])
print(a)

 عملیات ریاضی
b = np.array([5, 6, 7, 8])
print(a + b)

Pandas
کاربرد: تحلیل داده‌ها

import pandas as pd

 ایجاد DataFrame
data = {'name': ['John', 'Anna'], 'age': [28, 24]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

 فیلتر کردن داده‌ها
print(df[df['age'] > 25])

Matplotlib
کاربرد: مصورسازی داده‌ها

import matplotlib.pyplot as plt

 نمودار خطی
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Linear Plot')
plt.show()

Scikit-Learn
کاربرد: یادگیری ماشین

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

 تولید داده‌ها
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=0.1)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

 مدل رگرسیون خطی
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

 پیش‌بینی و ارزیابی مدل
y_pred = model.predict(X_test)
print(mean_squared_error(y_test, y_pred))

TensorFlow
کاربرد: یادگیری عمی

import tensorflow as tf

 ایجاد مدل شبکه عصبی
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

 بارگیری داده‌های MNIST
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

 آموزش مدل
model.fit(x_train.reshape(-1, 784), y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test.reshape(-1, 784), y_test)

Keras
کاربرد: ساخت شبکه‌های عصبی

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical

# مدل شبکه عصبی
model = Sequential()
model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# بارگیری داده‌های MNIST
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
y_train, y_test = to_categorical(y_train), to_categorical(y_test)

# آموزش مدل
model.fit(x_train.reshape(-1, 784), y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test.reshape(-1, 784), y_test)

Flask
کاربرد: توسعه وب اپلیکیشن‌ها

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():
    return "Hello, Flask!"

@app.route('/api', methods=['POST'])
def api():
    data = request.json
    return jsonify(data)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Django
کاربرد: توسعه وب اپلیکیشن‌های بزرگ
برای استفاده از Django، باید پروژه و اپلیکیشن را از طریق خط فرمان ایجاد کنید:

# ایجاد یک پروژه جدید
django-admin startproject myproject

# ورود به دایرکتوری پروژه
cd myproject

# ایجاد یک اپلیکیشن جدید
python manage.py startapp myapp

# تنظیمات اولیه و اجرای سرور
python manage.py runserver

### OpenCV
کاربرد: پردازش تصویر و ویدئو

import cv2

# خواندن و نمایش یک تصویر
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# تبدیل تصویر به خاکستری
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('Gray Image', gray_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Beautiful Soup
کاربرد: استخراج داده‌ها از صفحات وب

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

 # ارسال درخواست و دریافت محتوا
response = requests.get('https://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# استخراج عنوان صفحه
title = soup.find('title').get_text()
print(title)

# استخراج تمام لینک‌ها
links = soup.find_all('a')
for link in links:
    print(link.get('href'))

🟥این راهنماهای کوتاه باید به شما کمک کند تا با نحوه استفاده از این کتابخانه‌های پرکاربرد آشنا شوید😁

🔗https://t.iss.one/boost/hamidpython123

واقعا اگه مطالب کار بردیه کانال منو به دوستاتون معرفی کنید دارم زحمت میکشم 😭
🔗https://t.iss.one/hamidpython123

"خدمات درسی دانش آموزی و دانشجویی با هر رشته و مقطعی، شامل پروژه‌ها، تحقیقات و تسک‌ها، با جزئیات کامل پذیرفته می‌شود. برای بررسی فوری، تسک‌های خود را به همراه صورت مسئله، مهلت انجام و رشته و مقطع تحصیلی خود، ارسال فرمایید."

@PythonProTalk

🆕️به عنوان یک برنامه‌نویس، یادگیری زبان‌های برنامه‌نویسی و توانایی کدنویسی از اهمیت بالایی برخوردار است. در زیر، لیستی از برخی از بهترین دوره‌های آموزشی رایگان برنامه‌نویسی را برای شما معرفی می‌کنم:

1. BitDegree: BitDegree دوره‌های آموزشی متنوعی را از جمله HTML، CSS، PHP، JavaScript، JQuery و SQL به صورت رایگان ارائه می‌دهد¹.
2. Coursera: Coursera نیز دوره‌های آموزشی رایگانی را ارائه می‌دهد، اما برخی از دوره‌ها نیاز به پرداخت دارند¹.
3. Codecademy: Codecademy یکی از معروف‌ترین پلتفرم‌ها برای یادگیری کدنویسی است¹.
4. MIT Open Courseware: MIT Open Courseware دسترسی به مواد درسی دانشگاه MIT را فراهم می‌کند¹.
5. W3Schools W3Schools مناسب توسعه‌دهندگان وب است و تمام جنبه‌های توسعه را پوشش می‌دهد⁴.

همچنین، در کانال‌های یوتیوب نیز می‌توانید آموزش‌های برنامه‌نویسی را دنبال کنید. برخی از کانال‌های معتبر در این زمینه عبارتند از:
- Traversy Media: کانالی که به طور جامع به آموزش تکنولوژی‌های مختلف می‌پردازد.
- The Net Ninja: کانالی که دوره‌های آموزشی
متنوعی را ارائه می‌دهد.
- Academind: کانالی که به طور جامع به موضوعات مختلف برنامه‌نویسی می‌پردازد.

با یادگیری زبان‌های برنامه‌نویسی، می‌توانید به عنوان یک برنامه‌نویس حرفه‌ای در دنیای فناوری موفق شوید. موفق باشید! 😊

🟥اگه مطالب مفید هستن در کانال من هم عضو شین 😁

🔗https://t.iss.one/hamidpython123

---

آموزش کلاس‌ها در پایتون

کلاس‌ها در پایتون یک راه بسیار قدرتمند برای ایجاد و مدیریت ساختارهای داده پیچیده هستند. با استفاده از کلاس‌ها، می‌توانید اشیاء (objects) ایجاد کنید که دارای صفات (attributes) و متدها (methods) باشند. در این آموزش، به معرفی کلاس‌ها و نحوه استفاده از آن‌ها خواهیم پرداخت.

تعریف یک کلاس

برای تعریف یک کلاس، از کلمه کلیدی class استفاده می‌کنیم. در اینجا یک کلاس ساده به نام Person را تعریف می‌کنیم:

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def greet(self):
        print(f"Hello, my name is {self.name} and I am {self.age} years old.")

توضیح کد:

- class Person:: تعریف کلاس با نام Person.
- initit__(self, name, age):: این یک متد سازنده است که هنگام ایجاد یک شیء جدید از کلاس، به صورت خودکار فراخوانی می‌شود. متغیرهای name و age به عنوان پارامتر دریافت می‌شوند.
- self.name = name و self.age = age: این خطوط مقادیر پارامترها را به صفات شیء اختصاص می‌دهند.
- def greet(self):: تعریف یک متد که یک پیام خوشامدگویی چاپ می‌کند.

ایجاد اشیاء از کلاس

حالا که کلاس را تعریف کردیم، می‌توانیم اشیاء (نمونه‌هایی از کلاس) ایجاد کنیم:

person1 = Person("Alice", 30)
person2 = Person("Bob", 25)

person1.greet()
person2.greet()

خروجی کد بالا:

Hello, my name is Alice and I am 30 years old.
Hello, my name is Bob and I am 25 years old.

افزودن صفات و متدهای بیشتر

می‌توانید صفات و متدهای بیشتری به کلاس اضافه کنید. برای مثال، اضافه کردن یک صفت location و یک متد برای تغییر مکان:

class Person:
    def __init__(self, name, age, location):
        self.name = name
        self.age = age
        self.location = location

    def greet(self):
        print(f"Hello, my name is {self.name} and I am {self.age} years old.")

    def move(self, new_location):
        self.location = new_location
        print(f"{self.name} has moved to {self.location}.")

استفاده از کلاس به روز شده:

person1 = Person("Alice", 30, "New York")
person1.greet()
person1.move("Los Angeles")

خروجی کد بالا:

Hello, my name is Alice and I am 30 years old.
Alice has moved to Los Angeles.

نتیجه‌گیری

کلاس‌ها و اشیاء در پایتون ابزارهای قدرتمندی برای مدیریت داده‌ها و رفتارها هستند. با تعریف کلاس‌ها، می‌توانید کد خود را سازماندهی کرده و قابلیت‌های جدیدی به آن اضافه کنید. این فقط یک مقدمه کوچک به کلاس‌ها در پایتون بود. امیدواریم که این آموزش برای شما مفید واقع شده باشد!
اگه خوشتون اومد اینجا عضو شید و کانال 👇منو به دوستانتون معرفی کنید👇

🔗https://t.iss.one/hamidpython123
---