Python3
200 subscribers
100 photos
6 videos
26 files
518 links
🎓 آموزش و پروژه‌های Python
آموزش‌های کاربردی و پروژه‌های عملی Python برای همه سطوح. 🚀
Download Telegram
📚 استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای کنترل سخت‌افزار

کنترل سخت‌افزار با پایتون یکی از جذاب‌ترین و مفیدترین کاربردهای این زبان محبوب است. با استفاده از کتابخانه‌های مختلف پایتون، می‌تونید به راحتی دستگاه‌ها و سنسورهای مختلف رو کنترل کنید. بیایید چند نمونه از این کتابخانه‌ها رو با هم بررسی کنیم.

# 1. RPi.GPIO برای Raspberry Pi
اگر از رزبری پای استفاده می‌کنید، کتابخانه RPi.GPIO یکی از بهترین گزینه‌هاست. این کتابخانه به شما اجازه می‌دهد پین‌های GPIO رو کنترل کنید.
import RPi.GPIO as GPIO
import time

GPIO.setmode(GPIO.BCM)
GPIO.setup(18, GPIO.OUT)

while True:
GPIO.output(18, GPIO.HIGH)
time.sleep(1)
GPIO.output(18, GPIO.LOW)
time.sleep(1)

# 2. pySerial برای ارتباط سریال
برای ارتباط با دستگاه‌های سریال مثل آردوینو، می‌تونید از کتابخانه pySerial استفاده کنید.
import serial

ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', 9600)

while True:
line = ser.readline()
print(line.decode('utf-8').strip())

# 3. Adafruit CircuitPython برای سنسورها و ماژول‌های مختلف
کتابخانه‌های Adafruit CircuitPython برای کار با سنسورها و ماژول‌های مختلف بسیار عالی هستند. برای مثال، برای استفاده از سنسور دما و رطوبت DHT22:
import adafruit_dht
import board

dhtDevice = adafruit_dht.DHT22(board.D4)

while True:
try:
temperature = dhtDevice.temperature
humidity = dhtDevice.humidity
print(f"Temp: {temperature:.1f} C Humidity: {humidity:.1f}% ")
except RuntimeError as error:
print(error.args[0])

نتیجه‌گیری
با استفاده از این کتابخانه‌ها می‌تونید پروژه‌های جذاب و کاربردی ایجاد کنید. پس حتما امتحانشون کنید! 😉

[اینم کانال ماست]

#پایتون #برنامه_نویسی #سخت_افزار #آموزش #تکنولوژی #آردوینو #رزبری_پای #تلگرام
👍3
📢📢 اطلاعیه مهم برای برنامه‌نویسان پایتون: معرفی ابزار UV 🚀

UV یک نصب‌کننده بسته‌های پایتون است که به عنوان جایگزینی برای pip و pip-tools طراحی شده است.
این ابزار با زبان Rust نوشته شده و از نظر سرعت، عملکرد بی‌نظیری دارد؛ به طور میانگین 8 تا 10 برابر سریع‌تر از pip است و در حالت‌های خاص می‌تواند تا 115 برابر سریع‌تر عمل کند!
طراحی UV به گونه‌ای است که به راحتی می‌تواند در پروژه‌های موجود جایگزین pip شود؛ بدون نیاز به تغییرات عمده در فرآیندهای کاری شما.

💡 ویژگی‌های کلیدی UV:
- 🚀 سرعت بسیار بالا در نصب و حل وابستگی‌ها
- 🔄 جایگزین ساده و بدون دردسر برای pip و pip-tools
- 🔒 مدیریت پایدار و مطمئن وابستگی‌ها
- 💼 یک ابزار کامل و جامع برای مدیریت پروژه‌های پایتون

🔧 نصب UV:
pip install uv
📌 UV به عنوان گامی در جهت رسیدن به یک "Cargo برای پایتون" طراحی شده است؛ یک مدیر بسته و پروژه جامع که استفاده از آن سریع، قابل اعتماد و آسان است.

[برای اطلاعات بروز از پایتون تو کانال من عضو شید ]

#پایتون #برنامه_نویسی #ابزار_جدید #مدیریت_بسته #UV #pip #Rust #سرعت_بالا
👍4
🟥نظری دارین چطوری بهترش کنم اموزشامو ؟
یا همین خوبه؟

[خاستی پی وی بگی اینجاس](@PythonProTalk)
👍3
برم ناهار برگردم ساختمان داده بزارم 🚶‍♂️‍➡️فعلا
📚 آموزش ساختمان داده‌ها در پایتون 🚀

سلام دوستان! امروز می‌خوام یه سری آموزش درباره ساختمان داده‌ها (Data Structures) بهتون بدم. ساختمان داده‌ها از پایه‌های مهم علم کامپیوتر هستن و برای هر برنامه‌نویسی ضروری‌ان. 🌟

🔢 لیست‌ها (Lists)
لیست‌ها یکی از پرکاربردترین ساختمان داده‌ها در پایتون هستند. با استفاده از لیست‌ها می‌توانیم مجموعه‌ای از آیتم‌ها را نگهداری کنیم. لیست‌ها می‌توانند شامل انواع مختلف داده‌ها باشند و قابلیت اضافه کردن، حذف کردن و دسترسی به عناصر را به راحتی فراهم می‌کنند.

مثال:
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(my_list)
# خروجی: [1, 2, 3, 4, 5]

my_list.append(6)
print(my_list)
# خروجی: [1, 2, 3, 4, 5, 6]

my_list.remove(3)
print(my_list)
# خروجی: [1, 2, 4, 5, 6]

print(my_list[2])
# خروجی: 4

کاربردها:
- ذخیره‌سازی مجموعه‌ای از داده‌ها: مثلاً لیستی از نام‌ها یا اعداد.
- دسترسی و تغییر سریع داده‌ها: اضافه و حذف عناصر در لیست به سادگی انجام می‌شود.
- پیاده‌سازی سایر ساختمان داده‌ها: لیست‌ها می‌توانند برای پیاده‌سازی ساختمان داده‌های پیچیده‌تر مانند پشته و صف استفاده شوند.

🧵 پشته‌ها (Stacks)
پشته‌ها ساختمان داده‌ای هستند که بر اساس اصل "آخرین ورودی، اولین خروجی" (LIFO) کار می‌کنند. یعنی آخرین عنصری که وارد پشته می‌شود، اولین عنصری است که خارج می‌شود.

مثال:
stack = []
stack.append(1)
stack.append(2)
print(stack)
# خروجی: [1, 2]

stack.pop()
print(stack)
# خروجی: [1]

stack.append(3)
print(stack)
# خروجی: [1, 3]

کاربردها:
- پیاده‌سازی فراخوانی‌های بازگشتی: ذخیره‌سازی متغیرها و حالت‌های موقت در هنگام اجرای توابع بازگشتی.
- مدیریت صفحات مرورگر: بازگشت به صفحه قبلی با استفاده از پشته.
- بررسی تعادل پرانتزها: در تجزیه و تحلیل کدها و معادلات ریاضی.

🌲 درخت‌ها (Trees)
درخت‌ها ساختاری سلسله‌مراتبی دارند و برای نمایش روابط سلسله‌مراتبی استفاده می‌شوند. هر درخت از گره‌هایی (Nodes) تشکیل شده که هر گره می‌تواند صفر یا چند فرزند (Child) داشته باشد.

مثال:
class Node:
def __init__(self, key):
self.left = None
self.right = None
self.val = key

root = Node(1)
root.left = Node(2)
root.right = Node(3)
print(root.val) # 1
print(root.left.val) # 2
print(root.right.val) # 3

کاربردها:
- مدیریت داده‌های سلسله‌مراتبی: مانند ساختار فایل‌ها در سیستم عامل‌ها.
- جستجوی سریع: استفاده از درخت‌های جستجو دودویی برای جستجو و درج سریع داده‌ها.
- تجزیه و تحلیل عبارات ریاضی: استفاده از درخت‌های تجزیه برای محاسبه عبارات ریاضی.

🔄 صف‌ها (Queues)
صف‌ها بر اساس اصل "اولین ورودی، اولین خروجی" (FIFO) کار می‌کنند. یعنی اولین عنصری که وارد صف می‌شود، اولین عنصری است که خارج می‌شود.

مثال:
from collections import deque
queue = deque([1, 2, 3])
queue.append(4)
queue.popleft()
print(queue)
# خروجی: deque([2, 3, 4])

کاربردها:
- مدیریت صف‌های پردازش: مانند صف چاپگرها یا صف پردازش کارها در سیستم‌عامل.
- مدیریت درخواست‌های وب: صف‌بندی درخواست‌های وب برای پردازش.
- پیاده‌سازی الگوریتم‌های مسیریابی: مانند الگوریتم BFS در گراف‌ها.

🔍 هش‌مپ‌ها (Hash Maps)
هش‌مپ‌ها برای ذخیره‌سازی جفت‌های کلید و مقدار استفاده می‌شوند و دسترسی سریع به داده‌ها را فراهم می‌کنند.

مثال:
hash_map = {}
hash_map['key1'] = 'value1'
print(hash_map['key1'])
# خروجی: value1

کاربردها:
- ذخیره‌سازی و بازیابی سریع داده‌ها: استفاده از کلید برای دسترسی به مقادیر به صورت سریع.
- پیاده‌سازی حافظه کش: ذخیره‌سازی نتایج محاسبات برای دسترسی سریع‌تر در آینده.
- مدیریت کاربران و جلسات: ذخیره‌سازی اطلاعات کاربری و جلسات در سیستم‌های وب.

📊 گراف‌ها (Graphs)
گراف‌ها مجموعه‌ای از رئوس (Nodes) و یال‌ها (Edges) هستند که ارتباط بین رئوس را نشان می‌دهند.

مثال:
graph = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['A', 'D', 'E'],
'C': ['A', 'F'],
'D': ['B'],
'E': ['B', 'F'],
'F': ['C', 'E']
}

کاربردها:
- مدیریت شبکه‌های اجتماعی: نمایش ارتباطات بین کاربران.
- مسیریابی و ناوبری: استفاده از گراف‌ها برای یافتن کوتاه‌ترین مسیرها در نقشه‌ها.
- تحلیل شبکه‌ها: تحلیل شبکه‌های ارتباطی و جریان‌های داده.

[inam kanal ma]

#پایتون #برنامه_نویسی #ساختمان_داده #آموزش
👍21
☝️اینم ساختمان داده که گفتم☝️🏢
سوال:
فرض کنید تابع زیر برای پیدا کردن تعداد مسیرهای ممکن از بالا سمت چپ به پایین سمت راست یک ماتریس
𝑚 × 𝑛 m×n استفاده می‌شود. کدام گزینه به درستی این تابع را تکمیل می‌کند تا کار کند
Anonymous Quiz
38%
A) dp[i-1][j] + dp[i][j-1]
23%
B) dp[i-1][j] * dp[i][j-1]
23%
C) max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])
15%
D) min(dp[i-1][j], dp[i][j-1])
🤔2
def unique_paths(m, n):
dp = [[1] * n for _ in range(m)]
for i in range(1, m):
for j in range(1, n):
dp[i][j] = ___
return dp[m-1][n-1]
📢🔍 #آموزش_کامل_استفاده_از_uv برای پایتون 🔍📢

سلام برنامه‌نویسان عزیز! امروز با شما هستیم تا یک ابزار جدید و قدرتمند برای مدیریت پکیج‌های پایتون به نام uv را معرفی کنیم. این ابزار توسط شرکت Astral توسعه داده شده و جایگزین pip و pip-tools شده است. با استفاده از uv، نصب و مدیریت پکیج‌های پایتون سریع‌تر و کارآمدتر می‌شود. 🚀🔧

🎯 نصب و راه‌اندازی uv

1. دانلود و نصب uv:
ابتدا uv را از [صفحه رسمی uv](https://astral.sh/uv) دانلود کنید. برای سیستم‌عامل خود نسخه مناسب را انتخاب کنید.


   curl -L https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2. افزودن uv به مسیر (Path):
پس از نصب، مطمئن شوید که uv به مسیر (Path) شما اضافه شده است تا بتوانید از هرجای سیستم آن را اجرا کنید.

🎯 استفاده از uv برای نصب پکیج‌ها

1. نصب یک پکیج:
برای نصب یک پکیج با استفاده از uv، از دستور زیر استفاده کنید:


   uv install <package-name>

مثلا برای نصب numpy:


   uv install numpy

2. نصب از فایل requirements:
اگر لیستی از پکیج‌ها در یک فایل requirements.txt دارید، می‌توانید همه آن‌ها را به راحتی نصب کنید:


   uv install -r requirements.txt

3. نصب پکیج‌های محلی:
برای نصب یک پکیج محلی، به سادگی مسیر آن را مشخص کنید:


   uv install /path/to/package

🎯 مدیریت محیط‌های مجازی با uv

1. ایجاد یک محیط مجازی:
برای ایجاد یک محیط مجازی جدید، از دستور زیر استفاده کنید:


   uv env create

2. فعال کردن محیط مجازی:
برای فعال کردن محیط مجازی ایجاد شده:


   source uv-env/bin/activate

3. غیرفعال کردن محیط مجازی:
برای غیرفعال کردن محیط مجازی:


   deactivate

🎯 قابلیت‌های پیشرفته uv

1. استفاده از کش جهانی:
uv از یک کش جهانی برای سرعت بخشیدن به فرآیند نصب استفاده می‌کند. این کش به صورت خودکار مدیریت می‌شود و نیاز به پیکربندی خاصی ندارد.

2. پشتیبانی از وابستگی‌های Git و URL:
uv می‌تواند پکیج‌ها را مستقیماً از مخازن Git یا URL‌های مشخص شده نصب کند:


   uv install git+https://github.com/user/repo.git

3. پشتیبانی از نصب‌های editable:
برای نصب یک پکیج به صورت editable (در حال توسعه):


   uv install -e .

🎯 آینده uv و Rye

🔄 Astral همچنین در حال توسعه و ادغام uv با پروژه Rye است، که هدف آن تبدیل شدن به یک ابزار جامع برای مدیریت پروژه‌های پایتون مشابه Cargo در زبان Rust می‌باشد. منتظر به‌روزرسانی‌های بیشتری از این پروژه هیجان‌انگیز باشید!

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

برای اطلاعات بیشتر و جزئیات کامل به [صفحه رسمی uv]مراجعه کنید.

#پایتون #مدیریت_پکیج #uv #توسعه_نرم‌افزار #ابزار_برنامه‌نویسی #برنامه‌نویسی_پایتون #آموزش_پایتون
👍3
📢🔍 #مزایای_uv نسبت به pip و سایر ابزارهای مدیریت پکیج 🔍📢

سلام برنامه‌نویسان عزیز! امروز با شما هستیم تا در مورد مزایای استفاده از ابزار جدید uv در مقایسه با pip و سایر ابزارهای مدیریت پکیج در پایتون صحبت کنیم. 🚀🔧

🌟 مزایای uv نسبت به pip

1. سرعت بالا:
uv به طور قابل توجهی سریع‌تر از pip و pip-tools است. این ابزار تا ۱۰ برابر سریع‌تر از pip بدون استفاده از کش و تا ۱۱۵ برابر سریع‌تر با استفاده از کش عمل می‌کند. این افزایش سرعت به دلیل استفاده از زبان Rust برای پیاده‌سازی و بهینه‌سازی‌های پیشرفته در مدیریت وابستگی‌ها است. ⚡️

2. مدیریت کش جهانی:
uv از یک کش جهانی برای ذخیره پکیج‌ها استفاده می‌کند، که باعث کاهش زمان نصب و کاهش پهنای باند مورد نیاز می‌شود. این کش به صورت خودکار مدیریت می‌شود و نیاز به تنظیمات خاصی ندارد. 🌐

3. پشتیبانی از ویژگی‌های پیشرفته:
uv از ویژگی‌های پیشرفته‌ای مانند نصب پکیج‌ها از Git، URL، وابستگی‌های محلی، و نصب‌های editable پشتیبانی می‌کند. این ابزار همچنین قابلیت مدیریت محیط‌های مجازی را به صورت بومی فراهم می‌کند. 🛠

4. سازگاری بالا:
uv به گونه‌ای طراحی شده که با APIهای pip و pip-tools سازگار باشد، بنابراین می‌توان آن را بدون نیاز به تغییرات عمده در پروژه‌های موجود استفاده کرد. همچنین، uv با سیستم‌عامل‌های مختلف از جمله لینوکس، ویندوز و macOS سازگار است. 🖥

5. تک باینری و نصب آسان:
uv به صورت یک باینری مستقل عرضه می‌شود که نصب و استفاده از آن را بسیار آسان می‌کند. این ویژگی باعث می‌شود که uv بسیار کاربرپسند و قابل حمل باشد. 📦

6. پشتیبانی از استراتژی‌های مختلف حل وابستگی:
uv امکان انتخاب استراتژی‌های مختلف حل وابستگی را فراهم می‌کند و می‌تواند وابستگی‌ها را بر اساس نسخه‌های مختلف پایتون مدیریت کند. 🔄

7. مدیریت و یکپارچه‌سازی پروژه‌ها:
uv بخشی از یک چشم‌انداز بزرگ‌تر برای تبدیل شدن به یک ابزار جامع برای مدیریت پروژه‌ها و پکیج‌های پایتون است، مشابه Cargo در زبان Rust. این ویژگی‌ها شامل مدیریت نسخه‌ها، وابستگی‌ها، و ابزارهای ساخت پروژه می‌شود. 🚧

برای اطلاعات بیشتر و جزئیات کامل به [صفحه رسمی uv]مراجعه کنید.

#پایتون #مدیریت_پکیج #uv #توسعه_نرم‌افزار #ابزار_برنامه‌نویسی #برنامه‌نویسی_پایتون #آموزش_پایتون
👍2
آموزش کتابخانه Theano برای پایتون 🐍

📌 Theano یک کتابخانه پایتون برای محاسبات عددی است که به ویژه برای یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود. این کتابخانه توسط تیم تحقیقاتی دانشگاه مونترال توسعه یافته است و اولین بار در سال 2008 معرفی شد. نسخه پایدار نهایی آن 1.0.5 در سپتامبر 2017 منتشر شد.

ویژگی‌های کلیدی Theano 📊

- محاسبات کارآمد: محاسبات عددی با کارایی بالا، به ویژه برای GPU.
- دیفرانسیل‌گیری خودکار: محاسبه خودکار گرادیان‌ها برای بهینه‌سازی مدل‌ها.
- سازگاری با NumPy: استفاده آسان از آرایه‌های NumPy.
- پشتیبانی از توزیع و پردازش موازی: استفاده از توان پردازشی GPU و CPU به صورت همزمان.

## نصب کتابخانه Theano 🚀
ابتدا باید کتابخانه را نصب کنید. برای این کار از دستور زیر استفاده کنید:

pip install theano

ایجاد یک مدل ساده 📈
در این بخش، یک مدل ساده با استفاده از Theano ایجاد می‌کنیم. این مدل دو عدد را با هم جمع می‌کند.

توضیحات کد:
import theano
import theano.tensor as T

# تعریف متغیرها
x = T.dscalar('x')
y = T.dscalar('y')

# تعریف تابع
z = x + y

# کامپایل کردن تابع
f = theano.function([x, y], z)

# استفاده از تابع
result = f(2, 3)
print(result) # خروجی: 5

🔹 تعریف متغیرها: در این قسمت، دو متغیر ورودی x و y با نوع dscalar (عدد اعشاری) تعریف شده‌اند.
🔹 تعریف تابع: تابع z به صورت جمع دو متغیر x و y تعریف شده است.
🔹 کامپایل کردن تابع: تابع f با استفاده از theano.function کامپایل شده است که ورودی‌های x و y را گرفته و z را محاسبه می‌کند.
🔹 استفاده از تابع: با فراخوانی f(2, 3)، تابع جمع دو عدد 2 و 3 را محاسبه و نتیجه 5 را برمی‌گرداند.

پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده 🧠
در این قسمت، یک شبکه عصبی ساده با Theano ایجاد می‌کنیم.

توضیحات کد:
import numpy as np

# تعریف متغیرهای ورودی و وزن‌ها
X = T.dmatrix('X')
W = theano.shared(np.random.randn(2, 1), name='W')
b = theano.shared(0., name='b')

# تعریف تابع شبکه عصبی
output = T.nnet.sigmoid(T.dot(X, W) + b)

# کامپایل کردن تابع
predict = theano.function([X], output)

# ورودی نمونه
X_sample = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# پیش‌بینی
predictions = predict(X_sample)
print(predictions)

🔹 تعریف متغیرهای ورودی و وزن‌ها: متغیر X به صورت ماتریس (dmatrix) تعریف شده است. وزن‌ها W و بایاس b نیز به صورت shared تعریف شده‌اند که به شبکه عصبی اجازه می‌دهد که آنها را در طول آموزش تغییر دهد.
🔹 تعریف تابع شبکه عصبی: تابع output با استفاده از sigmoid از theano.tensor.nnet تعریف شده است که خروجی شبکه عصبی را محاسبه می‌کند.
🔹 کامپایل کردن تابع: تابع predict با استفاده از theano.function کامپایل شده است که ورودی X را گرفته و خروجی شبکه را محاسبه می‌کند.
🔹 ورودی نمونه: یک نمونه ورودی X_sample به صورت آرایه‌ای از NumPy تعریف شده است.
🔹 پیش‌بینی: با فراخوانی predict(X_sample)، پیش‌بینی شبکه عصبی برای ورودی‌های نمونه محاسبه و نتیجه نمایش داده می‌شود.

نتیجه‌گیری
کتابخانه Theano ابزار قدرتمندی برای انجام محاسبات ریاضی پیچیده و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین است. با استفاده از این آموزش، شما می‌توانید شروع به کار با این کتابخانه کنید و پروژه‌های خود را بهبود بخشید.

[اینم کانال منه]

#Theano #Python #MachineLearning #DeepLearning #DataScience #آموزش_پایتون #یادگیری_ماشین #شبکه_عصبی
5
جالب بود ریاکشن بزن
👍5
کد مورس امروز همستر:


!!HAMSTER!!

H (....)
A (.-)
M (--)
S (...)
T (-)
E (.)
R (.-.)

ری اکشن بزن زیرش
👍2👎2
🌟 آیا می‌دانستید؟ 🌟

در پایتون، می‌توانید با استفاده از شرط در لیست‌سازی، لیست‌های جالب و پیچیده ایجاد کنید! این ویژگی به شما اجازه می‌دهد تا به راحتی لیست‌هایی بسازید که فقط حاوی عناصری هستند که شرایط خاصی را برآورده می‌کنند. 🎉🐍

مثال:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
even_numbers = [num for num in numbers if num % 2 == 0]
print(even_numbers) # خروجی: [2, 4, 6, 8, 10]

به همین سادگی می‌توانید لیست‌هایی فیلتر شده و جالب ایجاد کنید! 🔍
[https://t.iss.one/hamidpython123]


#Python #Programming
3👍2
📚 آموزش کتابخانه Bottle در پایتون 🚀 - پارت ۱

مقدمه
کتابخانه Bottle یکی از سبک‌ترین فریم‌ورک‌های وب در پایتون است که برای توسعه سریع اپلیکیشن‌های وب کوچک و APIها استفاده می‌شود. این کتابخانه در یک فایل واحد ارائه می‌شود و به هیچ وابستگی خارجی نیاز ندارد.

نصب
برای نصب Bottle می‌توانید از pip استفاده کنید:
pip install bottle

راه‌اندازی اولیه
ایجاد یک اپلیکیشن ساده که پیام "Hello World!" را نمایش می‌دهد:
from bottle import Bottle, run  # وارد کردن Bottle و run

app = Bottle() # ایجاد یک نمونه از کلاس Bottle

@app.route('/hello') # تعریف مسیر /hello
def hello():
return "Hello World!" # وقتی مسیر /hello درخواست شود، این پیام برگردانده می‌شود

run(app, host='localhost', port=8080) # راه‌اندازی سرور در localhost با پورت 8080

توضیحات:
این مثال یک اپلیکیشن ساده ایجاد می‌کند که پیام "Hello World!" را هنگام دسترسی به مسیر /hello نمایش می‌دهد.

مسیریابی (Routing)
@app.route('/hello/<name>')  # تعریف مسیر با پارامتر متغیر name
def greet(name):
return f"Hello, {name}!" # برگرداندن پیام شخصی‌سازی شده

توضیحات:
این مثال نشان می‌دهد که چگونه می‌توانید مسیرهایی با پارامترهای متغیر تعریف کنید و از آن‌ها در پاسخ‌ها استفاده کنید.

درخواست‌ها و پاسخ‌ها (Requests and Responses)
from bottle import request, response  # وارد کردن request و response

@app.route('/info') # تعریف مسیر /info
def info():
user_agent = request.headers.get('User-Agent') # دریافت User-Agent از هدر درخواست
response.content_type = 'application/json' # تنظیم نوع محتوای پاسخ به JSON
return {"user_agent": user_agent} # برگرداندن User-Agent به صورت JSON

توضیحات:
این مثال نشان می‌دهد که چگونه می‌توانید به هدرهای درخواست دسترسی داشته باشید و نوع محتوای پاسخ را تنظیم کنید.

فرم‌ها و داده‌ها (Forms and Data)
@app.route('/login', method='POST')  # تعریف مسیر /login با روش POST
def login():
username = request.forms.get('username') # دریافت نام کاربری از فرم
password = request.forms.get('password') # دریافت رمز عبور از فرم
if username == 'admin' and password == 'secret': # بررسی نام کاربری و رمز عبور
return "Welcome, admin!" # در صورت صحت، پیام خوش‌آمدگویی برگردانده می‌شود
return "Invalid credentials!" # در غیر این صورت، پیام خطا برگردانده می‌شود

توضیحات:
این مثال نحوه دریافت داده‌ها از فرم‌های HTML و بررسی آن‌ها را نشان می‌دهد.

ادامه در پارت ۲...

#Bottle #Python #WebDevelopment #Coding #Programming #Technology
👍4🆒1
📚 آموزش کتابخانه Bottle در پایتون 🚀 - پارت ۲

قالب‌ها (Templates)
استفاده از قالب‌ها برای جدا کردن منطق برنامه از نمایش داده‌ها:
from bottle import template  # وارد کردن template

@app.route('/hello/<name>') # تعریف مسیر با پارامتر متغیر name
def greet(name):
return template('<b>Hello {{name}}</b>!', name=name) # استفاده از قالب برای نمایش نام

توضیحات:
این مثال نشان می‌دهد که چگونه می‌توانید از قالب‌ها برای جدا کردن منطق برنامه از نمایش داده‌ها استفاده کنید.

مدیریت خطاها (Error Handling)
مدیریت خطاهای HTTP و نمایش پیام‌های سفارشی:
@app.error(404)  # مدیریت خطای 404
def error404(error):
return 'Nothing here, sorry!' # نمایش پیام سفارشی برای خطای 404

توضیحات:
این مثال نشان می‌دهد که چگونه می‌توانید خطاهای HTTP را مدیریت کرده و پیام‌های سفارشی نمایش دهید.

استاتیک فایل‌ها (Static Files)
سرویس‌دهی به فایل‌های استاتیک مانند تصاویر، CSS، و جاوااسکریپت:
@app.route('/static/<filename>')  # تعریف مسیر برای فایل‌های استاتیک
def server_static(filename):
return static_file(filename, root='/path/to/static/files') # سرویس‌دهی به فایل‌های استاتیک

توضیحات:
این مثال نحوه سرویس‌دهی به فایل‌های استاتیک مانند تصاویر، CSS، و جاوااسکریپت را نشان می‌دهد.

پلاگین‌ها (Plugins)
استفاده از پلاگین‌ها برای افزودن قابلیت‌های اضافی به اپلیکیشن:
from bottle.ext import sqlalchemy  # وارد کردن پلاگین SQLAlchemy
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Sequence # وارد کردن ابزارهای SQLAlchemy
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base # وارد کردن declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker # وارد کردن sessionmaker

Base = declarative_base() # ایجاد پایه دیتابیس
engine = create_engine('sqlite:///:memory:', echo=True) # ایجاد موتور دیتابیس SQLite
Session = sessionmaker(bind=engine) # ایجاد سازنده جلسه

class User(Base): # تعریف مدل User
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, Sequence('user_id_seq'), primary_key=True)
name = Column(String(50))

app.install(sqlalchemy.Plugin(engine, Base.metadata, create=True)) # نصب پلاگین SQLAlchemy

@app.route('/user/<name>') # تعریف مسیر با پارامتر متغیر name
def add_user(db, name):
user = User(name=name) # ایجاد کاربر جدید
db.add(user) # افزودن کاربر به دیتابیس
db.commit() # ذخیره تغییرات در دیتابیس
return f"User {name} added!" # برگرداندن پیام تأیید

توضیحات:
این مثال نحوه استفاده از پلاگین SQLAlchemy برای مدیریت دیتابیس را نشان می‌دهد.

نتیجه‌گیری
کتابخانه Bottle با سادگی و انعطاف‌پذیری بالای خود، انتخاب مناسبی برای توسعه سریع و آسان اپلیکیشن‌های وب کوچک و سرویس‌های RESTful است. 🚀

[اینم کانال ما]

#Bottle #Python #WebDevelopment #Coding #Programming #Technology
👍3
🌟 سایت‌های برگزاری کنفرانس‌های بین‌المللی پایتون 🌟

اگر به دنبال شرکت در کنفرانس‌ها و جلسات بین‌المللی پایتون هستید، این سایت‌ها را از دست ندهید! 🌐🐍

1. PyCon: بزرگترین کنفرانس پایتون در جهان، با برگزاری جلسات متعدد در نقاط مختلف دنیا.
🔗 [PyCon]

2. EuroPython: یکی از بزرگترین کنفرانس‌های پایتون در اروپا، با جامعه‌ای فعال و پرشور.
🔗 [EuroPython]

3. PyData: سری کنفرانس‌هایی که بر استفاده از پایتون در علم داده و تحلیل داده‌ها متمرکز است.
🔗 [PyData]

4. DjangoCon: کنفرانسی مختص چارچوب Django، مناسب برای توسعه‌دهندگان وب.
🔗 [DjangoCon]

5. SciPy Conference: کنفرانسی برای جامعه علمی که از پایتون برای محاسبات علمی استفاده می‌کنند.
🔗 [SciPy Conference]

این کنفرانس‌ها فرصت‌های بی‌نظیری برای یادگیری و شبکه‌سازی فراهم می‌کنند. 🎉

[اینم برا کانال ما]

#Python #Programming #Conferences
2👍1
🌟 ترفند پیشرفته پایتون برای حرفه‌ای‌ها 🌟

آیا می‌دانستید می‌توانید با استفاده از کتابخانه functools و تابع lru_cache سرعت اجرای کدهای خود را به طرز چشم‌گیری افزایش دهید؟ 🚀🐍

lru_cache (Least Recently Used Cache) به شما امکان می‌دهد تا نتایج محاسبات پرهزینه را ذخیره کنید و در فراخوانی‌های بعدی، به جای محاسبه مجدد، از نتایج ذخیره شده استفاده کنید.

مثال:
from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(50))

با این ترفند، تابع fibonacci بسیار سریع‌تر اجرا می‌شود زیرا نتایج محاسبات قبلی را به خاطر می‌سپارد! ⚡️📈

این ترفند می‌تواند در بهینه‌سازی کدهای پیچیده و محاسباتی بسیار موثر باشد. 🎉
[اینم کانال ما]

#Python #Programming #AdvancedTips
👍4
📣حوضه‌های برنامه‌نویسی پر ترفدار ‼️

1. توسعه وب (Web Development) 🌐
- میزان درآمد: توسعه‌دهندگان وب با تجربه می‌توانند درآمد بالایی داشته باشند، به ویژه اگر در فناوری‌های مانند Django و Flask مسلط باشند.
- تقاضا: بازار کار برای توسعه وب همیشه پررونق بوده و همچنان در حال رشد است.

2. علم داده و هوش مصنوعی (Data Science & AI) 📊
- میزان درآمد: داده‌های مرتبط با علم داده و هوش مصنوعی به دلیل تحلیل پیچیده داده‌ها، درآمد بالایی دارند. کارشناسان با تجربه در این زمینه معمولاً حقوق خوبی دریافت می‌کنند.
- تقاضا: تقاضا برای تخصص‌های مانند تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی به شدت افزایش یافته است.

3. توسعه نرم‌افزار (Software Development) 🖥️
- میزان درآمد: برنامه‌نویسان نرم‌افزار با تجربه می‌توانند حقوق بسیار خوبی دریافت کنند، به خصوص در صنایعی مانند توسعه اپلیکیشن‌های موبایل یا نرم‌افزارهای تخصصی.
- تقاضا: با توسعه تکنولوژی و افزایش استفاده از نرم‌افزارها، تقاضا برای برنامه‌نویسان نرم‌افزار همواره بالا بوده است.

4. امنیت اطلاعات (Cybersecurity) 🔒
- میزان درآمد: حوزه امنیت اطلاعات به دلیل اهمیت بالای امنیت در دنیای دیجیتال، درآمد بالایی دارد و بسته به تخصص و تجربه، کارشناسان می‌توانند درآمد قابل توجهی داشته باشند.
- تقاضا: با افزایش تهدیدات امنیتی، تقاضا برای کارشناسان امنیت اطلاعات رو به افزایش است.

5. بلاک‌چین (Blockchain) ⛓️
- میزان درآمد: برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان بلاک‌چین معمولاً درآمد خوبی دارند، زیرا این فناوری در بسیاری از صنایع مورد استفاده قرار می‌گیرد.
- تقاضا: با گسترش استفاده از بلاک‌چین در مختلف صنایع، تقاضا برای توسعه‌دهندگان بلاک‌چین رو به افزایش است.

6. انتقال و پردازش داده (Big Data) 📈
- میزان درآمد: کارشناسان انتقال و پردازش داده معمولاً به دلیل پیچیدگی و حجم بالای داده‌ها درآمد قابل توجهی دارند.
- تقاضا: با افزایش حجم داده‌ها، تقاضا برای کارشناسان انتقال و پردازش داده همچنان به روند صعودی خود ادامه می‌دهد.

این حوضه‌ها فرصت‌های شغلی بسیار خوبی را فراهم می‌کنند و باعث می‌شوند که پروژه‌های کانال تلگرام شما نیز موفق و پرکشش باشند! 🚀

[اینم کانال ما]


#برنامه_نویسی #شغل_برنامه_نویسی
👍5🍾1