ارسال پارامترهای یک کلاس به کلاس دیگر در پایتون 🐍

در پایتون، وقتی می‌خواهید از پارامترهای یک کلاس در کلاس دیگری استفاده کنید، می‌توانید این کار را با استفاده از متدها و سازنده‌ها (Constructors) انجام دهید. در اینجا یک مثال ساده آورده شده است.

مثال: ارسال پارامترهای یک کلاس به کلاس دیگر

class ClassA:
    def __init__(self, param1, param2):
        self.param1 = param1
        self.param2 = param2

class ClassB:
    def __init__(self, class_a_instance):
        self.param1 = class_a_instance.param1
        self.param2 = class_a_instance.param2
    
    def display_params(self):
        print(f"Param1: {self.param1}, Param2: {self.param2}")

# ایجاد یک شیء از کلاس A
a = ClassA(10, 20)

# ارسال شیء کلاس A به کلاس B
b = ClassB(a)

# نمایش مقادیر پارامترها در کلاس B
b.display_params()

توضیحات:

1. ClassA:
- این کلاس دو پارامتر param1 و param2 را دریافت کرده و آن‌ها را به عنوان ویژگی‌های (Attributes) شیء ذخیره می‌کند.

2. ClassB:
- این کلاس به عنوان ورودی یک شیء از نوع ClassA دریافت می‌کند و مقادیر param1 و param2 آن شیء را در خودش ذخیره می‌کند.
- متد display_params مقادیر این پارامترها را چاپ می‌کند.

3. نحوه استفاده:
- ابتدا یک شیء از کلاس A با مقادیر خاصی ایجاد می‌شود.
- سپس این شیء به کلاس B ارسال شده و مقادیر آن استخراج و در کلاس B مورد استفاده قرار می‌گیرد.

خروجی:

Param1: 10, Param2: 20

به همین سادگی می‌توانید پارامترهای یک کلاس را به کلاس دیگری ارسال کرده و از آن‌ها استفاده کنید! 😎

⚠️کلیک کن تا بیشتر یاد بگیری⚠️


#Python #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #کلاس_ها #OOP

ارسال پارامترهای یک کلاس به کلاس دیگر در پایتون 🐍

در پایتون، وقتی می‌خواهید از پارامترهای یک کلاس در کلاس دیگری استفاده کنید، می‌توانید این کار را با استفاده از متدها و سازنده‌ها (Constructors) انجام دهید. در اینجا یک مثال ساده آورده شده است.

مثال: ارسال پارامترهای یک کلاس به کلاس دیگر

class ClassA:
    def __init__(self, param1, param2):
        self.param1 = param1
        self.param2 = param2

class ClassB:
    def __init__(self, class_a_instance):
        self.param1 = class_a_instance.param1
        self.param2 = class_a_instance.param2
    
    def display_params(self):
        print(f"Param1: {self.param1}, Param2: {self.param2}")

# ایجاد یک شیء از کلاس A
a = ClassA(10, 20)

# ارسال شیء کلاس A به کلاس B
b = ClassB(a)

# نمایش مقادیر پارامترها در کلاس B
b.display_params()

توضیحات:

1. ClassA:
- این کلاس دو پارامتر param1 و param2 را دریافت کرده و آن‌ها را به عنوان ویژگی‌های (Attributes) شیء ذخیره می‌کند.

2. ClassB:
- این کلاس به عنوان ورودی یک شیء از نوع ClassA دریافت می‌کند و مقادیر param1 و param2 آن شیء را در خودش ذخیره می‌کند.
- متد display_params مقادیر این پارامترها را چاپ می‌کند.

3. نحوه استفاده:
- ابتدا یک شیء از کلاس A با مقادیر خاصی ایجاد می‌شود.
- سپس این شیء به کلاس B ارسال شده و مقادیر آن استخراج و در کلاس B مورد استفاده قرار می‌گیرد.

خروجی:

Param1: 10, Param2: 20

به همین سادگی می‌توانید پارامترهای یک کلاس را به کلاس دیگری ارسال کرده و از آن‌ها استفاده کنید! 😎

⚠️کلیک کن تا بیشتر یاد بگیری⚠️


#Python #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #کلاس_ها #OOP

ارسال پارامترهای یک کلاس به چهار کلاس دیگر برای انجام معادلات مختلف 🧮

در این مثال، ما یک کلاس به نام ClassA ایجاد می‌کنیم که سه عدد به عنوان پارامتر دریافت می‌کند. سپس این پارامترها به چهار کلاس مختلف ارسال می‌شوند که هر یک از این کلاس‌ها یک عملیات ریاضی خاص را روی این اعداد انجام می‌دهند.

مثال: ارسال پارامترها به چهار کلاس مختلف

class ClassA:
    def __init__(self, num1, num2, num3):
        self.num1 = num1
        self.num2 = num2
        self.num3 = num3

class Addition:
    def __init__(self, class_a_instance):
        self.result = class_a_instance.num1 + class_a_instance.num2 + class_a_instance.num3
    
    def get_result(self):
        return f"جمع اعداد: {self.result}"

class Multiplication:
    def __init__(self, class_a_instance):
        self.result = class_a_instance.num1 * class_a_instance.num2 * class_a_instance.num3
    
    def get_result(self):
        return f"ضرب اعداد: {self.result}"

class Average:
    def __init__(self, class_a_instance):
        self.result = (class_a_instance.num1 + class_a_instance.num2 + class_a_instance.num3) / 3
    
    def get_result(self):
        return f"میانگین اعداد: {self.result}"

class MaxValue:
    def __init__(self, class_a_instance):
        self.result = max(class_a_instance.num1, class_a_instance.num2, class_a_instance.num3)
    
    def get_result(self):
        return f"بیشترین عدد: {self.result}"

# ایجاد یک شیء از کلاس A
a = ClassA(10, 20, 30)

# ارسال شیء کلاس A به کلاس‌های مختلف و انجام عملیات
addition = Addition(a)
multiplication = Multiplication(a)
average = Average(a)
max_value = MaxValue(a)

# نمایش نتایج
print(addition.get_result())
print(multiplication.get_result())
print(average.get_result())
print(max_value.get_result())

توضیحات:

1. ClassA:
- این کلاس سه عدد num1، num2 و num3 را دریافت کرده و آن‌ها را به عنوان ویژگی‌های شیء ذخیره می‌کند.

2. Addition:
- این کلاس مجموع سه عدد را محاسبه کرده و نتیجه را در ویژگی result ذخیره می‌کند.
- متد get_result نتیجه جمع را بازمی‌گرداند.

3. Multiplication:
- این کلاس ضرب سه عدد را محاسبه کرده و نتیجه را در ویژگی result ذخیره می‌کند.
- متد get_result نتیجه ضرب را بازمی‌گرداند.

4. Average:
- این کلاس میانگین سه عدد را محاسبه کرده و نتیجه را در ویژگی result ذخیره می‌کند.
- متد get_result نتیجه میانگین را بازمی‌گرداند.

5. MaxValue:
- این کلاس بیشترین عدد از بین سه عدد را محاسبه کرده و نتیجه را در ویژگی result ذخیره می‌کند.
- متد get_result بیشترین عدد را بازمی‌گرداند.

خروجی:

جمع اعداد: 60
ضرب اعداد: 6000
میانگین اعداد: 20.0
بیشترین عدد: 30

این کد به طور واضح نشان می‌دهد که چگونه می‌توان پارامترهای یک کلاس را به کلاس‌های مختلف ارسال کرد و عملیات‌های مختلفی روی آن‌ها انجام داد. 🚀

⚠️کلیک کن تا بیشتر یاد بگیری⚠️

#Python #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #کلاس_ها #OOP #معادلات_ریاضی

ارسال خروجی کلاس‌ها به یک کلاس جدید برای انجام عملیات‌های بیشتر 🧩

در این آموزش، قصد داریم خروجی‌های چهار کلاس مختلف که عملیات‌های ریاضی را روی پارامترها انجام داده‌اند، به یک کلاس جدید ارسال کنیم. این کلاس جدید می‌تواند عملیات‌های دیگری را روی این نتایج انجام دهد.

مثال: ارسال خروجی کلاس‌ها به یک کلاس جدید

class ClassA:
    def __init__(self, num1, num2, num3):
        self.num1 = num1
        self.num2 = num2
        self.num3 = num3

class Addition:
    def __init__(self, class_a_instance):
        self.result = class_a_instance.num1 + class_a_instance.num2 + class_a_instance.num3
    
    def get_result(self):
        return self.result

class Multiplication:
    def __init__(self, class_a_instance):
        self.result = class_a_instance.num1 * class_a_instance.num2 * class_a_instance.num3
    
    def get_result(self):
        return self.result

class Average:
    def __init__(self, class_a_instance):
        self.result = (class_a_instance.num1 + class_a_instance.num2 + class_a_instance.num3) / 3
    
    def get_result(self):
        return self.result

class MaxValue:
    def __init__(self, class_a_instance):
        self.result = max(class_a_instance.num1, class_a_instance.num2, class_a_instance.num3)
    
    def get_result(self):
        return self.result

class FinalOperations:
    def __init__(self, addition, multiplication, average, max_value):
        self.sum_result = addition
        self.mul_result = multiplication
        self.avg_result = average
        self.max_result = max_value
    
    def final_sum(self):
        # جمع نتایج مختلف
        return f"جمع نهایی نتایج: {self.sum_result + self.mul_result + self.avg_result + self.max_result}"

    def final_multiplication(self):
        # ضرب نتایج مختلف
        return f"ضرب نهایی نتایج: {self.sum_result * self.mul_result * self.avg_result * self.max_result}"

# ایجاد یک شیء از کلاس A
a = ClassA(10, 20, 30)

# انجام عملیات در کلاس‌های مختلف
addition = Addition(a).get_result()
multiplication = Multiplication(a).get_result()
average = Average(a).get_result()
max_value = MaxValue(a).get_result()

# ارسال نتایج به کلاس FinalOperations
final_ops = FinalOperations(addition, multiplication, average, max_value)

# نمایش نتایج نهایی
print(final_ops.final_sum())
print(final_ops.final_multiplication())

توضیحات:

1. ClassA:
- سه عدد به عنوان ورودی می‌گیرد و آن‌ها را در خود ذخیره می‌کند.

2. Addition، Multiplication، Average، MaxValue:
- این کلاس‌ها عملیات‌های مختلفی روی اعداد انجام داده و نتیجه را برمی‌گردانند.

3. FinalOperations:
- این کلاس چهار خروجی از کلاس‌های قبلی را به عنوان ورودی می‌گیرد.
- دارای متدهای final_sum و final_multiplication است که روی این نتایج عملیات‌های جدیدی انجام می‌دهد.
- final_sum تمام نتایج را با هم جمع می‌کند.
- final_multiplication تمام نتایج را در هم ضرب می‌کند.

خروجی:

جمع نهایی نتایج: 6080.0
ضرب نهایی نتایج: 10800000000.0

با این روش، می‌توانید خروجی‌های چندین کلاس را به یک کلاس جدید ارسال کنید و عملیات‌های مختلفی روی این داده‌ها انجام دهید. این روش به شما امکان می‌دهد که کدتان را مدولارتر و قابل استفاده مجدد کنید. 🚀

⚠️کلیک کن تا بیشتر یاد بگیری⚠️

#Python #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #کلاس_ها #OOP #مدولاریت_کد

شرمنده دوستان این چند روزه مریض شده بودم حالم خوب نبود از این به بعد دوباره هر شب پست میزارم

سلام دوستان عزیز! 👋

ما همیشه سعی می‌کنیم بهترین آموزش‌ها و مطالب را در اختیار شما قرار دهیم و از حمایت‌های شما نهایت قدردانی را داریم. اگر از مطالب کانال لذت می‌برید و دوست دارید ما را حمایت کنید، می‌توانید کانال ما را بوست کنید و به رشد بیشتر آن کمک کنید. با این کار، نه تنها از ما حمایت می‌کنید، بلکه باعث می‌شوید تا افراد بیشتری به این جامعه‌ی بزرگ آموزشی بپیوندند و از محتوای با کیفیت بهره‌مند شوند.

✅ برای بوست کانال، کافیست روی لینک زیر کلیک کنید و ما را به لیست کانال‌های بوست شده‌ی خود اضافه کنید:
[لینک بوست کانال]

ممنونیم از همراهی و حمایت شما! 🌟

#بوست #حمایت #پایتون #آموزش_پایتون #برنامه_نویسی

از پروژه های جدید گیتهاب گرفته تا ۱۰ تا شرکت هاستینگ رایگان ، سورس های پابلیک رایگان و سایت های دارک وب و پروفایل و والپیپر و اخبار لینوکس🫶

تلویزیون بدون تبلیغ لینوکس 🐧
تازه تاسیس
@linux7563_tv

🚀 آموزش فریمورک Pyramid - پارت 1: مقدمه و نصب

📚 مقدمه
Pyramid یک فریمورک وب مدرن و قدرتمند برای پایتون است که به شما امکان می‌دهد تا برنامه‌های وب ساده و پیچیده را به راحتی ایجاد کنید. یکی از ویژگی‌های برجسته Pyramid این است که بسیار انعطاف‌پذیر است و به شما اجازه می‌دهد که فقط از آن ویژگی‌هایی که نیاز دارید استفاده کنید، بدون اینکه پیچیدگی‌های اضافی را متحمل شوید.

🎯 اهداف پارت 1:
- معرفی فریمورک Pyramid
- نصب و پیکربندی اولیه
- ایجاد اولین برنامه وب ساده

1️⃣ نصب و پیکربندی
برای شروع کار با Pyramid، ابتدا باید آن را نصب کنیم. این کار را می‌توان با استفاده از pip انجام داد.

pip install "pyramid==2.0"

> 💡 نکته: بهتر است از یک محیط مجازی (virtual environment) استفاده کنید تا وابستگی‌های پروژه‌تان جدا از دیگر پروژه‌ها باشد.

برای ایجاد یک محیط مجازی:

python -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # برای کاربران لینوکس یا مک
myenv\Scripts\activate  # برای کاربران ویندوز

سپس Pyramid را نصب کنید.

2️⃣ ایجاد اولین پروژه Pyramid
بعد از نصب Pyramid، حالا می‌خواهیم یک پروژه جدید ایجاد کنیم. با استفاده از دستورات زیر می‌توانید یک پروژه جدید به نام myproject بسازید:

pcreate -s starter myproject

🎉 این دستور یک پروژه جدید با یک ساختار پیش‌فرض ایجاد می‌کند که شامل فایل‌های پیکربندی، یک برنامه نمونه و دیگر فایل‌های ضروری است.


📢 برای دیدن ادامه آموزش‌ها به کانال ما بپیوندید: [python3]

#پایتون #آموزش_پایتون #برنامه‌نویسی #Pyramid #وب #توسعه_وب

🚀 آموزش فریمورک Pyramid - پارت 2: ایجاد View و Template

🎯 اهداف پارت 2:
- معرفی مفهوم View و Template در Pyramid
- ایجاد یک View ساده
- استفاده از Template برای نمایش داده‌ها

1️⃣ آشنایی با View در Pyramid
در فریمورک Pyramid، View به بخشی از برنامه شما اشاره دارد که وظیفه پردازش درخواست‌های ورودی و تولید پاسخ را بر عهده دارد. به عبارت دیگر، View جایی است که منطق برنامه‌نویسی شما در آن قرار دارد.

🔹 برای ایجاد یک View، باید یک تابع یا کلاس تعریف کنید که درخواست‌های HTTP را دریافت کند و پاسخ مناسب را برگرداند.

2️⃣ ایجاد اولین View
بیایید یک View ساده ایجاد کنیم که یک متن ساده "Hello, Pyramid!" را برگرداند. برای این کار، به فایل __init__.py بروید و یک View جدید به شکل زیر اضافه کنید:

from pyramid.response import Response
from pyramid.view import view_config

@view_config(route_name='home')
def my_view(request):
    return Response('Hello, Pyramid!')

🔍 توضیح کد:
- @view_config: این دکوراتور به Pyramid می‌گوید که این تابع یک View است و باید به درخواست‌های مربوط به مسیر home پاسخ دهد.
- Response: کلاس Response برای ساختن پاسخ‌های HTTP استفاده می‌شود.

3️⃣ تعریف مسیر (Route)
برای اینکه View ما کار کند، نیاز داریم که یک مسیر (Route) برای آن تعریف کنیم. مسیرها به درخواست‌ها این امکان را می‌دهند که به View مناسب هدایت شوند.

🔸 به فایل __init__.py بروید و کد زیر را برای تعریف مسیر اضافه کنید:

def main(global_config, **settings):
    config = Configurator(settings=settings)
    config.add_route('home', '/')
    config.scan()
    return config.make_wsgi_app()

🔍 توضیح کد:
- config.add_route('home', '/'): این خط مسیر home را به آدرس / (صفحه اصلی) نگاشت می‌کند.
- config.scan(): این متد تمام Viewهایی که با @view_config تعریف شده‌اند را پیدا می‌کند.

4️⃣ آشنایی با Template در Pyramid
Templates (قالب‌ها) به شما این امکان را می‌دهند که محتوا و داده‌ها را از View به شکل HTML به کاربران نمایش دهید. در Pyramid، از قالب‌هایی مانند Jinja2 یا Chameleon استفاده می‌شود.

🔹 در این مثال، ما از قالب Chameleon استفاده می‌کنیم. ابتدا باید آن را نصب کنید:

pip install pyramid_chameleon

5️⃣ استفاده از Template برای نمایش داده‌ها
بیایید View قبلی را تغییر دهیم تا از یک Template برای نمایش داده‌ها استفاده کنیم. init__init__.py بروید و کد را به شکل زیر تغییر دهید:

from pyramid.view import view_config

@view_config(route_name='home', renderer='templates/mytemplate.pt')
def my_view(request):
    return {'name': 'Pyramid'}

🔍 توضیح کد:
- renderer='templates/mytemplate.pt': این قسمت به Pyramid می‌گوید که از قالب mytemplate.pt برای رندر کردن View استفاده کند.
- return {'name': 'Pyramid'}: داده‌ای که به قالب ارسال می‌شود.

6️⃣ ایجاد فایل Template
حالا فایل قالب را ایجاد کنید. به مسیر templates/ بروید و فایل mytemplate.pt را ایجاد کنید و محتوای زیر را در آن قرار دهید:

<html>
    <head>
        <title>My Pyramid App</title>
    </head>
    <body>
        <h1>Hello, ${name}!</h1>
    </body>
</html>

🔍 توضیح کد:
- ${name}: متغیری که از View به قالب ارسال شده و جایگزین می‌شود.

🎉 حالا اگر برنامه را اجرا کنید، باید پیامی با متن "Hello, Pyramid!" را در صفحه اصلی ببینید که از طریق یک Template رندر شده است.



📢 برای دیدن ادامه آموزش‌ها به کانال ما بپیوندید: [python3]

#پایتون #آموزش_پایتون #برنامه‌نویسی #Pyramid #وب #توسعه_وب

🚀 آموزش فریمورک Pyramid - پارت 3: مدیریت فرم‌ها و ارتباط با دیتابیس

🎯 اهداف پارت 3:
- ایجاد و مدیریت فرم‌ها در Pyramid
- معرفی دیتابیس و نحوه اتصال آن به برنامه
- ذخیره‌سازی داده‌های فرم در دیتابیس

1️⃣ ایجاد فرم در Pyramid
فرم‌ها بخش مهمی از هر برنامه وب هستند، زیرا به کاربران امکان می‌دهند تا داده‌هایی را به برنامه ارسال کنند. در این بخش، از deform استفاده می‌کنیم که یک کتابخانه قدرتمند برای مدیریت فرم‌ها در Pyramid است.

🔹 ابتدا باید deform و colander (که برای اعتبارسنجی داده‌ها استفاده می‌شود) را نصب کنید:

pip install deform colander

2️⃣ تعریف یک فرم ساده
برای تعریف یک فرم، باید از کتابخانه‌های colander و deform استفاده کنیم. در اینجا یک فرم ساده برای دریافت نام و ایمیل کاربر ایجاد می‌کنیم.

🔸 یک فایل جدید به نام forms.py در پوشه پروژه خود ایجاد کنید و کد زیر را در آن قرار دهید:

import colander
import deform

class ContactForm(colander.MappingSchema):
    name = colander.SchemaNode(colander.String(), validator=colander.Length(min=2), title="Name")
    email = colander.SchemaNode(colander.String(), validator=colander.Email(), title="Email")

def create_contact_form():
    schema = ContactForm()
    form = deform.Form(schema, buttons=('submit',))
    return form

🔍 توضیح کد:
- ContactForm: این کلاس ساختار فرم را مشخص می‌کند و شامل دو فیلد name و email است.
- create_contact_form(): این تابع فرم را ایجاد می‌کند و آماده استفاده در View می‌کند.

3️⃣ نمایش فرم در View
حالا باید فرم را در View نمایش دهیم و داده‌های ارسال شده را پردازش کنیم. برای این کار، به فایل __init__.py بروید و کد زیر را اضافه کنید:

from pyramid.view import view_config
from .forms import create_contact_form

@view_config(route_name='contact', renderer='templates/contact.pt')
def contact_view(request):
    form = create_contact_form().render()

    if request.iss.onethod == 'POST':
        controls = request.POST.items()
        try:
            appstruct = create_contact_form().validate(controls)
            # اینجا می‌توانید داده‌ها را ذخیره کنید
        except deform.ValidationFailure as e:
            form = e.render()

    return {'form': form}

🔍 توضیح کد:
- form.render(): فرم را به HTML تبدیل می‌کند.
- validate(): داده‌های ارسال شده را اعتبارسنجی می‌کند و در صورت معتبر بودن، داده‌ها را برمی‌گرداند.

4️⃣ ایجاد قالب (Template) فرم
برای نمایش فرم، یک فایل جدید به نام contact.pt در پوشه templates ایجاد کنید و کد زیر را در آن قرار دهید:

<html>
    <head>
        <title>Contact Us</title>
    </head>
    <body>
        <h1>Contact Us</h1>
        <form method="POST">
            ${form}
            <button type="submit">Submit</button>
        </form>
    </body>
</html>

🔍 توضیح کد:
- ${form}: فرم را در قالب HTML نمایش می‌دهد.

5️⃣ اتصال به دیتابیس
برای ذخیره‌سازی داده‌های فرم، نیاز به اتصال برنامه به یک دیتابیس داریم. در این مثال از SQLAlchemy استفاده می‌کنیم.

🔹 ابتدا SQLAlchemy را نصب کنید:

pip install sqlalchemy

6️⃣ تنظیمات دیتابیس
برای اتصال به دیتابیس، به فایل __init__.py بروید و کد زیر را برای پیکربندی دیتابیس اضافه کنید:

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

def db_setup():
    engine = create_engine('sqlite:///mydatabase.db')
    Base.metadata.bind = engine
    DBSession = sessionmaker(bind=engine)
    return DBSession()

session = db_setup()

🔍 توضیح کد:
- create_engine: اتصال به دیتابیس SQLite را ایجاد می‌کند.
- sessionmaker: یک session برای ارتباط با دیتابیس ایجاد می‌کند.

7️⃣ تعریف مدل دیتابیس
حالا باید یک مدل برای ذخیره‌سازی داده‌های فرم در دیتابیس ایجاد کنیم. یک فایل جدید به نام models.py ایجاد کنید و کد زیر را در آن قرار دهید:

from sqlalchemy import Column, Integer, String
from . import Base

class Contact(Base):
    __tablename__ = 'contacts'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50))
    email = Column(String(50))

🔍 توضیح کد:
- Contact: این کلاس ساختار جدول دیتابیس را مشخص می‌کند.

8️⃣ ذخیره‌سازی داده‌ها در دیتابیس
در نهایت، باید داده‌های فرم را در دیتابیس ذخیره کنیم. به View contact_view برگردید و کد زیر را اضافه کنید:

from .models import Contact

@view_config(route_name='contact', renderer='templates/contact.pt')
def contact_view(request):
    form = create_contact_form().render()

    if request.iss.onethod == 'POST':
        controls = request.POST.items()
        try:
            appstruct = create_contact_form().validate(controls)
            new_contact = Contact(name=appstruct['name'], email=appstruct['email'])
            session.add(new_contact)
            session.commit()
        except deform.ValidationFailure as e:
            form = e.render()

    return {'form': form}

🔍 توضیح کد:
- new_contact: یک شیء جدید از کلاس Contact ایجاد می‌کند و داده‌ها را ذخیره می‌کند.
- session.add(): شیء جدید را به session اضافه می‌کند.
- session.commit(): تغییرات را در دیتابیس اعمال می‌کند.

🎉 حالا شما یک فرم کاربردی دارید که داده‌ها را می‌گیرد و در دیتابیس ذخیره می‌کند!


📢 برای دیدن ادامه آموزش‌ها به کانال ما بپیوندید: [python3]

#پایتون #آموزش_پایتون #برنامه‌نویسی #Pyramid #وب #توسعه_وب

🚀 آموزش فریمورک Pyramid - پارت 4: ایجاد REST API و ارتباط با دیتابیس

🎯 اهداف پارت 4:
- ایجاد یک REST API ساده در Pyramid
- استفاده از دیتابیس برای خواندن و نوشتن داده‌ها
- ارسال و دریافت داده‌ها به فرمت JSON

1️⃣ آشنایی با REST API
REST API یک سبک معماری برای طراحی سرویس‌های وب است که از متدهای HTTP برای انجام عملیات مختلف مانند GET، POST، PUT و DELETE استفاده می‌کند. در این بخش، یک API ساده برای مدیریت اطلاعات کاربر ایجاد می‌کنیم.

2️⃣ ایجاد API برای دریافت داده‌ها (GET)
برای شروع، یک View برای خواندن اطلاعات کاربران از دیتابیس ایجاد می‌کنیم. به فایل __init__.py بروید و کد زیر را اضافه کنید:

from pyramid.response import Response
from pyramid.view import view_config
from .models import Contact
import json

@view_config(route_name='api_users', renderer='json', request_method='GET')
def get_users(request):
    session = request.dbsession
    users = session.query(Contact).all()
    user_data = [{'id': user.id, 'name': user.name, 'email': user.email} for user in users]
    return user_data

🔍 توضیح کد:
- @view_config: این دکوراتور مشخص می‌کند که این View به درخواست‌های GET برای مسیر api_users پاسخ می‌دهد و داده‌ها را به فرمت JSON برمی‌گرداند.
- session.query(Contact).all(): تمام کاربران را از دیتابیس انتخاب می‌کند.
- user_data: داده‌ها به فرمت JSON آماده می‌شود.

3️⃣ تعریف مسیر API
برای اینکه API ما کار کند، باید یک مسیر جدید برای آن تعریف کنیم. به فایل __init__.py بروید و مسیر زیر را اضافه کنید:

def main(global_config, **settings):
    config = Configurator(settings=settings)
    config.add_route('api_users', '/api/users')
    config.scan()
    return config.make_wsgi_app()

🔍 توضیح کد:
- config.add_route('api_users', '/api/users'): مسیر api_users را به آدرس /api/users نگاشت می‌کند.

4️⃣ ایجاد API برای افزودن داده‌ها (POST)
حالا یک View جدید برای افزودن کاربران به دیتابیس با استفاده از درخواست POST ایجاد می‌کنیم. init__init__.py بروید و کد زیر را اضافه کنید:

@view_config(route_name='api_users', renderer='json', request_method='POST')
def add_user(request):
    session = request.dbsession
    try:
        data = request.json_body
        new_user = Contact(name=data['name'], email=data['email'])
        session.add(new_user)
        session.commit()
        return {'status': 'success', 'user_id': new_user.id}
    except Exception as e:
        session.rollback()
        return Response(json.dumps({'status': 'error', 'message': str(e)}), status=500, content_type='application/json')

🔍 توضیح کد:
- request.json_body: داده‌های ارسال شده به فرمت JSON را از درخواست استخراج می‌کند.
- new_user: یک شیء جدید از کلاس Contact ایجاد می‌کند و داده‌ها را در دیتابیس ذخیره می‌کند.
- session.commit(): تغییرات را در دیتابیس اعمال می‌کند.
- در صورت بروز خطا، عملیات برگردانده شده (rollback) و پیامی به فرمت JSON برمی‌گردد.

5️⃣ ایجاد API برای حذف داده‌ها (DELETE)
برای تکمیل API، یک View برای حذف کاربران از دیتابیس اضافه می‌کنیم. init__init__.py بروید و کد زیر را اضافه کنید:

@view_config(route_name='api_user', renderer='json', request_method='DELETE')
def delete_user(request):
    session = request.dbsession
    user_id = int(request.matchdict['id'])
    user = session.query(Contact).get(user_id)
    if user:
        session.delete(user)
        session.commit()
        return {'status': 'success'}
    return Response(json.dumps({'status': 'error', 'message': 'User not found'}), status=404, content_type='application/json')

🔍 توضیح کد:
- request.matchdict['id']: ID کاربر مورد نظر برای حذف را از URL استخراج می‌کند.
- session.delete(user): کاربر را از دیتابیس حذف می‌کند.
- در صورت یافت نشدن کاربر، پیام خطا به فرمت JSON بازگردانده می‌شود.

6️⃣ تعریف مسیر برای عملیات حذف
برای انجام عملیات حذف، به یک مسیر جدید نیاز داریم. init__init__.py بروید و مسیر زیر را اضافه کنید:

def main(global_config, **settings):
    config = Configurator(settings=settings)
    config.add_route('api_users', '/api/users')
    config.add_route('api_user', '/api/users/{id}')
    config.scan()
    return config.make_wsgi_app()

🔍 توضیح کد:
- config.add_route('api_user', '/api/users/{id}'): مسیر api_user را به آدرس /api/users/{id} نگاشت می‌کند که در آن {id} شناسه کاربر است.

7️⃣ تست API
حالا می‌توانید از ابزارهایی مثل Postman یا cURL برای تست API خود استفاده کنید. برای مثال:

- GET: دریافت تمام کاربران: GET /api/users
- POST: افزودن کاربر جدید: POST /api/users با داده‌های JSON:

  {
    "name": "John Doe",
    "email": "[email protected]"
  }
  

- DELETE: حذف کاربر با ID مشخص: DELETE /api/users/1

🎉 حالا شما یک REST API ساده برای مدیریت کاربران دارید که با Pyramid و SQLAlchemy پیاده‌سازی شده است!


📢 برای دیدن ادامه آموزش‌ها به کانال ما بپیوندید: [python3]

#پایتون #آموزش_پایتون #برنامه‌نویسی #Pyramid #وب #توسعه_وب #REST_API #دیتابیس

🔔 ۷ خبر مهم امروز درباره پایتون 🐍

1️⃣ نتایج نظرسنجی سالانه توسعه‌دهندگان پایتون 2023: بنیاد نرم‌افزار پایتون و JetBrains نتایج جدیدی از نظرسنجی سالانه خود را منتشر کردند که حاوی اطلاعات جالبی درباره روندهای فعلی توسعه‌دهندگان پایتون است.

2️⃣ انتشار نسخه Python 3.13.0 RC1: نسخه کاندید انتشار پایتون 3.13.0 منتشر شد! حالا توسعه‌دهندگان می‌توانند ویژگی‌های جدید را تست کنند و بازخورد دهند.

3️⃣ ضرورت ارتقای مهارت‌های AI برای توسعه‌دهندگان پایتون: با گسترش روزافزون هوش مصنوعی، آموزش مهارت‌های مرتبط با AI برای برنامه‌نویسان پایتون اهمیت بالایی پیدا کرده است.

4️⃣ انتشار Python 3.12.5: این نسخه جدید پایتون شامل رفع اشکالات و بهبودهای امنیتی است که به ثبات بیشتر این زبان کمک می‌کند.

5️⃣ تمدید نقش توسعه‌دهنده امنیتی مقیم با حمایت Alpha-Omega: این پروژه از سوی بنیاد نرم‌افزار پایتون برای بهبود امنیت پایتون حمایت می‌شود و به توسعه‌دهندگان در بهبود امنیت کمک می‌کند.

6️⃣ انتخاب اعضای جدید بنیاد نرم‌افزار پایتون: بنیاد نرم‌افزار پایتون در سه‌ماهه اول 2024 اعضای جدیدی را به رسمیت شناخته است که به شکل‌گیری آینده پایتون کمک می‌کنند.

7️⃣ جلسات دفتر بنیاد نرم‌افزار پایتون: این جلسات ماهانه به کاربران پایتون فرصت می‌دهد تا سوالات خود را مطرح کنند و بازخوردهای خود را به اشتراک بگذارند.

📢 به‌روز باشید و با آموزش‌های رایگان پایتون همراه شوید! 🎓 برای اطلاعات بیشتر و آموزش‌های رایگان پایتون به کانال من بپیوندید:[https://t.iss.one/hamidpython123]

#پایتون #اخبار_پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #توسعه_نرم‌افزار #هوش_مصنوعی

تقسیم بار پردازشی بین دو کامپیوتر

مقدمه:
امروزه محاسبات پیچیده و پردازش داده‌های بزرگ نیازمند استفاده از منابع متعدد است. یکی از راهکارهای مؤثر برای بهینه‌سازی این پردازش‌ها، تقسیم بار پردازشی بین چندین کامپیوتر است. این روش می‌تواند به افزایش کارایی و کاهش زمان پردازش کمک کند.

روش‌های تقسیم بار پردازشی:

1. پردازش موازی (Parallel Processing):
در این روش، یک وظیفه بزرگ به چندین وظیفه کوچک‌تر تقسیم می‌شود و هر کامپیوتر یا پردازنده مسئول انجام بخشی از این وظایف است. پس از اتمام پردازش، نتایج جزئی جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل می‌شود. ابزارهای رایج برای پردازش موازی شامل OpenMP و CUDA هستند.

2. محاسبات توزیع‌شده (Distributed Computing):
در این روش، بار پردازشی به طور کامل بین چندین کامپیوتر توزیع می‌شود که ممکن است در مکان‌های مختلف قرار داشته باشند. این سیستم‌ها با یکدیگر از طریق شبکه ارتباط برقرار می‌کنند و هر کامپیوتر به طور مستقل وظایف خود را انجام می‌دهد. Apache Hadoop و Apache Spark از جمله ابزارهای معروف در این حوزه هستند.

3. مدیریت منابع و هماهنگی:
برای اینکه این روش‌ها به درستی عمل کنند، نیاز به یک سیستم مدیریت منابع و هماهنگی بین کامپیوترها است. این سیستم‌ها باید قادر به تقسیم بار به صورت مؤثر و مدیریت ارتباطات بین پردازش‌ها باشند. Message Passing Interface (MPI) یکی از ابزارهای اصلی برای این منظور است.

4. چالش‌ها و نکات کلیدی:
- همگام‌سازی: در پردازش موازی و توزیع‌شده، همگام‌سازی بین پردازش‌ها اهمیت زیادی دارد تا نتایج نهایی به درستی ترکیب شوند.
- مدیریت خطاها: به دلیل توزیع بار بین چندین کامپیوتر، مدیریت خطا و بازیابی از خرابی‌ها پیچیده‌تر می‌شود.
- ارتباط شبکه: سرعت و قابلیت اطمینان ارتباط شبکه بین کامپیوترها می‌تواند تأثیر زیادی بر عملکرد کل سیستم داشته باشد.

نتیجه‌گیری:
تقسیم بار پردازشی بین چندین کامپیوتر می‌تواند به طور قابل توجهی کارایی و سرعت پردازش را بهبود بخشد. با استفاده از ابزارهای مناسب و مدیریت مؤثر، می‌توان از این روش‌ها برای حل مسائل پیچیده و پردازش داده‌های بزرگ بهره برد.

📊💻 به کانال ما بپیوندید [کانال python3]

#پردازش_موازی #محاسبات_توزیع_شده #مدیریت_منابع #پایتون

پارت ۱: معادله دیفرانسیل و کاربردهای آن

معادله دیفرانسیل چیست؟

معادله دیفرانسیل، معادله‌ای است که مشتقات یک تابع و متغیرهای آن را شامل می‌شود. این معادلات به ما کمک می‌کنند تا رفتار سیستم‌های دینامیکی و تغییرات آنها را مدل‌سازی کنیم.

انواع معادلات دیفرانسیل

1. معادلات دیفرانسیل معمولی (ODE): این معادلات مشتقات نسبت به یک متغیر مستقل را شامل می‌شوند. به عنوان مثال:

dy/dx = y

این معادله یک معادله دیفرانسیل مرتبه اول است.

2. معادلات دیفرانسیل جزئی (PDE): این معادلات مشتقات جزئی نسبت به چندین متغیر مستقل را شامل می‌شوند. به عنوان مثال:

∂²u/∂t² = c² ∂²u/∂x²

که معادله موج است.

کاربردهای معادلات دیفرانسیل

معادلات دیفرانسیل در بسیاری از حوزه‌ها کاربرد دارند، از جمله:

1. فیزیک: برای مدل‌سازی حرکت اجسام، دینامیک سیالات و انتقال حرارت. به عنوان مثال، معادله حرکت نیوتن:

m d²x/dt² = F

2. مهندسی: در تحلیل و طراحی سیستم‌های کنترل، مدارهای الکتریکی و مکانیک. برای مثال، معادله RLC:

L d²i(t)/dt² + R di(t)/dt + (1/C) i(t) = 0

3. زیست‌شناسی: برای مدل‌سازی جمعیت‌ها و انتشار بیماری‌ها. به عنوان مثال، مدل لوتکا-ولترا برای پیش‌بینی جمعیت شکار و شکارچی.

4. اقتصاد: در تحلیل فرآیندهای اقتصادی مانند رشد اقتصادی و تغییرات قیمت‌ها.

مثال ساده

معادله دیفرانسیل ساده‌ای که می‌توان به آن اشاره کرد به صورت زیر است:

dy/dt = -ky

که در آن k یک ثابت مثبت است و این معادله مدل‌کننده کاهش نمایی است.

برای اطلاعات بیشتر و آموزش‌های کاربردی، به کانال ما "Python3" مراجعه کنید: [Python3]

#معادله_دیفرانسیل #آموزش_پایتون #ریاضیات

پارت ۲: پیاده‌سازی معادله دیفرانسیل به صورت پیشرفته

در این پارت، به پیاده‌سازی معادلات دیفرانسیل با استفاده از پایتون خواهیم پرداخت. برای این منظور از کتابخانه‌های علمی محبوب مانند NumPy و SciPy استفاده خواهیم کرد. در این مثال، معادله دیفرانسیل ساده‌ای را حل خواهیم کرد.

۱. نصب کتابخانه‌های مورد نیاز 🛠️

ابتدا باید مطمئن شویم که کتابخانه‌های NumPy و SciPy نصب شده‌اند. اگر این کتابخانه‌ها را نصب نکرده‌اید، با استفاده از دستورات زیر در ترمینال خود آنها را نصب کنید:

pip install numpy scipy matplotlib

۲. تعریف معادله دیفرانسیل 📉

برای این مثال، معادله دیفرانسیل زیر را در نظر می‌گیریم:

Ky_ = dy /dt

که در آن( k ) یک ثابت مثبت است. این معادله به شکل ساده‌ای می‌تواند کاهش نمایی را مدل‌سازی کند.

۳. کدنویسی معادله دیفرانسیل 📜

در این مرحله، معادله دیفرانسیل را با استفاده از SciPy حل خواهیم کرد. ابتدا باید کد زیر را در فایل پایتون خود بنویسید:

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

# تعریف ثابت
k = 0.3

# تعریف تابع معادله دیفرانسیل
def model(y, t):
    dydt = -k * y
    return dydt

# شرایط اولیه
y0 = 5

# تعریف بازه زمانی
t = np.linspace(0, 20, 100)

# حل معادله دیفرانسیل
solution = odeint(model, y0, t)

# رسم نمودار
plt.plot(t, solution)
plt.xlabel('زمان (t)')
plt.ylabel('y(t)')
plt.title('حل معادله دیفرانسیل')
plt.grid(True)
plt.show()

۴. توضیحات ✏️

1. وارد کردن کتابخانه‌ها: با استفاده از import، کتابخانه‌های مورد نیاز را وارد کردیم.
2. تعریف تابع مدل: تابع model معادله دیفرانسیل را تعریف می‌کند.
3. تعریف شرایط اولیه و بازه زمانی: شرایط اولیه و بازه زمانی برای حل معادله دیفرانسیل تعیین می‌شود.
4. حل معادله دیفرانسیل: با استفاده از odeint معادله دیفرانسیل حل می‌شود.
5. رسم نمودار: با استفاده از matplotlib نمودار حل معادله دیفرانسیل رسم می‌شود.

برای مشاهده آموزش‌های بیشتر و کاربردی، به کانال ما "Python3" مراجعه کنید: [Python3]

#پایتون #معادله_دیفرانسیل #آموزش_پایتون #برنامه‌نویسی

پارت ۳: پیاده‌سازی پروژه واقعی با معادله دیفرانسیل

در این پارت، با استفاده از معادلات دیفرانسیل، یک پروژه واقعی را پیاده‌سازی خواهیم کرد. فرض کنید می‌خواهیم مدل‌سازی کنیم که چگونه دما در یک سیستم گرمایشی کاهش می‌یابد. این یک مثال کاربردی از معادله دیفرانسیل ساده است.

۱. تعریف مسئله پروژه 🔍

ما می‌خواهیم معادله دیفرانسیل زیر را پیاده‌سازی کنیم که نشان‌دهنده کاهش دما در یک سیستم گرمایشی است:

dT/dt = -k * (T - T_ambient)

که در آن:
- T دمای سیستم است.
- T_ambient دمای محیط است.
- k یک ثابت مثبت است که سرعت کاهش دما را مشخص می‌کند.

۲. نوشتن کد پایتون برای پروژه 📜

در این مرحله، کد پایتون را برای حل معادله دیفرانسیل و شبیه‌سازی تغییرات دما می‌نویسیم. ابتدا کد زیر را در فایل پایتون خود قرار دهید:

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

# پارامترها
k = 0.1  # ثابت کاهش دما
T_ambient = 20  # دمای محیط

# تابع معادله دیفرانسیل
def model(T, t):
    dTdt = -k * (T - T_ambient)
    return dTdt

# شرایط اولیه
T0 = 100  # دمای اولیه سیستم

# بازه زمانی
t = np.linspace(0, 50, 200)

# حل معادله دیفرانسیل
solution = odeint(model, T0, t)

# رسم نمودار
plt.plot(t, solution)
plt.xlabel('زمان (ثانیه)')
plt.ylabel('دما (درجه سانتی‌گراد)')
plt.title('کاهش دما در سیستم گرمایشی')
plt.grid(True)
plt.show()

۳. توضیحات کد 📝

1. تعریف پارامترها: مقادیر ثابت‌های k و T_ambient را مشخص می‌کنیم.
2. تعریف تابع مدل: تابع model معادله دیفرانسیل را پیاده‌سازی می‌کند و نرخ تغییر دما را محاسبه می‌کند.
3. تعریف شرایط اولیه و بازه زمانی: شرایط اولیه برای دما و بازه زمانی شبیه‌سازی تعیین می‌شود.
4. حل معادله دیفرانسیل: با استفاده از odeint، معادله دیفرانسیل حل می‌شود.
5. رسم نمودار: نمودار تغییرات دما بر اساس زمان رسم می‌شود تا روند کاهش دما را مشاهده کنیم.

۴. نتیجه‌گیری 🎯

با اجرای این کد، می‌توانید مشاهده کنید که چگونه دما در طول زمان کاهش می‌یابد و به دمای محیط نزدیک می‌شود. این مثال نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از معادلات دیفرانسیل برای مدل‌سازی پدیده‌های واقعی استفاده کرد.

برای دیدن آموزش‌های بیشتر و کاربردی، به کانال ما "Python3" مراجعه کنید: [Python3]

#پروژه_پایتون #معادله_دیفرانسیل #آموزش_پایتون #مدل‌سازی

امتهانم تموم شد از این به بعد میتونم پست بزارم براتون 😀

البته میدونم فرقی براتون نداره و منو به هیچ چیزی نمی‌گیرید 😢

🟢 4 خبر مهم Python امروز 🟢

1. انتشار Python 3.13 RC2
نسخه آزمایشی دوم Python 3.13 منتشر شد. این نسخه تمرکز ویژه‌ای بر بهبود عملکرد و امکانات جدید زبان دارد. همچنین، سیستم مدیریت خطا در این نسخه تقویت شده است و قبل از انتشار نسخه نهایی قابل تست است.
⚙️ #Python3 #RC2 #PerformanceBoost

2. معرفی ابزار مدیریت وابستگی‌های جدید به نام uv
ابزار جدید uv که توسط تیم سازنده Ruff ساخته شده است، به عنوان یک جایگزین سریع‌تر و قوی‌تر برای ابزارهای مدیریت پکیج پایتون مثل pip معرفی شد. این ابزار که با زبان Rust نوشته شده، سرعت بسیار بیشتری دارد و در حال تبدیل شدن به یک استاندارد جدید برای توسعه‌دهندگان پایتون است.
⚡️ #uv #PythonTools #RustPowered

3. نتایج نظرسنجی 2023 توسعه‌دهندگان پایتون
نظرسنجی امسال نشان می‌دهد که توسعه وب و علم داده همچنان محبوب‌ترین حوزه‌های استفاده از پایتون هستند. همچنین افزایش علاقه به خودکارسازی و هوش مصنوعی در میان توسعه‌دهندگان پایتون به چشم می‌خورد.
📊 #PythonSurvey #WebDevelopment #DataScience

4. اعلام برنامه‌های PyCon US 2024
برنامه کامل کنفرانس PyCon 2024 که در پیتسبورگ برگزار خواهد شد، اعلام شد. این کنفرانس با ثبت تعداد بی‌سابقه‌ای از پیشنهادات سخنرانی و حضور سخنرانان کلیدی، در ماه می برگزار خواهد شد.
🎤 #PyConUS2024 #PythonCommunity #KeynoteSpeakers

(اینجا کلیک کن تا بیشتر بدونی)

#پایتون #اخبار_پایتون #مدیریت_پکیج #هوش_مصنوعی #PyCon

آموزش: شروع کار با SymPy برای محاسبات نمادین ریاضی


🔍 مقدمه:
ماژول SymPy یکی از ابزارهای قدرتمند و کمتر شناخته شده پایتون برای محاسبات نمادین ریاضی است. برخلاف دیگر کتابخانه‌های ریاضی مانند numpy که برای محاسبات عددی استفاده می‌شود، SymPy برای انجام محاسبات نمادین، مثل دیفرانسیل و انتگرال، حل معادلات جبری، و حتی جبر خطی به کار می‌رود. این کتابخانه به شما اجازه می‌دهد به جای عدد، با نمادهای ریاضی کار کنید و نتایج به صورت کاملاً دقیق و نه تقریبی به دست آورید.

بخش ۱: نصب و تنظیم SymPy
اولین گام برای شروع کار، نصب SymPy است. برای نصب آن، کافی است دستور زیر را اجرا کنید:

pip install sympy

پس از نصب، با اجرای کد زیر می‌توانید کتابخانه را وارد کنید:

import sympy as sp

بخش ۲: ایجاد و کار با نمادهای ریاضی

یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های SymPy، توانایی کار با نمادهای ریاضی است. به جای استفاده از اعداد، شما می‌توانید متغیرهای ریاضی را به عنوان نماد معرفی کنید.

مثال: تعریف متغیرهای ریاضی

x, y = sp.symbols('x y')

# محاسبه جمع و ضرب نمادین
expr = x + 2 * y
print(expr)

توضیح:
در اینجا، ما دو متغیر x و y را به صورت نمادین تعریف کردیم و یک عبارت ساده ایجاد کردیم.

بخش ۳: مشتق و انتگرال نمادین

یکی از کاربردهای مهم SymPy، محاسبه مشتق و انتگرال به صورت نمادین است.

مثال: محاسبه مشتق

# محاسبه مشتق تابع x**3 + 2*x
expr = x**3 + 2*x
derivative = sp.diff(expr, x)
print(derivative)

نتیجه:
خروجی 3*x**2 + 2 خواهد بود که نشان‌دهنده مشتق نمادین این تابع است.

مثال: محاسبه انتگرال

# محاسبه انتگرال تابع x**2
integral = sp.integrate(x**2, x)
print(integral)

نتیجه:
خروجی x**3/3 خواهد بود که انتگرال نمادین تابع را نشان می‌دهد.

بخش ۴: حل معادلات جبری

SymPy می‌تواند معادلات جبری را به صورت نمادین حل کند.

مثال: حل معادله درجه دوم

# حل معادله x**2 - 5*x + 6 = 0
solutions = sp.solve(x**2 - 5*x + 6, x)
print(solutions)

نتیجه:
خروجی [2, 3] خواهد بود که دو ریشه این معادله را نشان می‌دهد.

بخش ۵: سری تیلور و تقریب‌های ریاضی

SymPy قابلیت محاسبه سری تیلور توابع ریاضی را دارد. سری تیلور تقریب چندجمله‌ای یک تابع است.

مثال: سری تیلور تابع سینوس در نقطه ۰

taylor_series = sp.series(sp.sin(x), x, 0, 6)
print(taylor_series)

نتیجه:
خروجی به شکل x - x**3/6 + x**5/120 + O(x**6) خواهد بود که نشان‌دهنده تقریب سری تیلور تا مرتبه ۵ برای سینوس اسبخش ۶: جبر خطی و ماتریس‌هاها**

SymPy امکان کار با ماتریس‌ها و انجام محاسبات جبر خطی مانند دترمینان، وارون، و مقادیر ویژه را نیز فراهم می‌کنمثال: ایجاد یک ماتریس و محاسبه دترمینانان**

# تعریف یک ماتریس
matrix = sp.Matrix([[1, 2], [3, 4]])

# محاسبه دترمینان
det = matrix.det()
print(det)

**نتیجه:**
خروجی -2 خواهد بود که نشان‌دهنده دترمینان این ماتریبخش ۷: کاربرد SymPy در حل معادلات دیفرانسیلرانسیل**

SymPy به شما این امکان را می‌دهد که معادلات دیفرانسیل را به صورت نمادین حلمثال: حل معادله دیفرانسیل سادهل ساده**

# تعریف متغیرها
f = sp.Function('f')
eq = sp.Eq(f(x).diff(x, x) - 3*f(x), 0)

# حل معادله
solution = sp.dsolve(eq, f(x))
print(solution)

**نتیجه:**
خروجی C1*exp(sqrt(3)*x) + C2*exp(-sqrt(3)*x) خواهد بود که جواب کلی این معادله دیفرانسیل است.


SymPy یکی از کتابخانه‌های بسیار قدرتمند پایتون برای محاسبات نمادین است که در بسیاری از شاخه‌های علمی، مهندسی و ریاضیات کاربرد دارد. از حل معادلات جبری تا مشتق، انتگرال و حتی حل معادلات دیفرانسیل، این ماژول ابزارهایی قدرتمند را در اختیار شما قرار می‌دهد. با توجه به توانایی‌های گسترده SymPy، می‌توان از آن برای انجام بسیاری از کارهای پیچیده ریاضی و مهندسی استفاده کرد.

👈بزن رو ابن متن تا بیشتر بدونی👉

#پایتون #ریاضیات #sympy #محاسبات_نمادین #مشتق #انتگرال #آموزش_پایتون