البته مال دیروزه 😅

عوزش کردم

واکنش اونایی که الان بیدارند

دم ادمینمونم گرم پارت ۲ اینو درست کرده بزاریمو تا فردا صبح دیگه

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

سلام دوستان ! در قسمت قبلی آموزش، با نحوه پخش فایل‌های WAV آشنا شدیم. حالا در قسمت دوم، به بررسی نحوه ایجاد بوق سیستم با استفاده از کتابخانه winsound و نکات حرفه‌ای بیشتری خواهیم پرداخت. 🎓🔊

ایجاد بوق سیستم:
با استفاده از تابع winsound.Beep می‌توانید یک بوق با فرکانس و مدت زمان مشخص ایجاد کنید. این تابع دو آرگومان می‌گیرد:
1. فرکانس بوق (به هرتز)
2. مدت زمان بوق (به میلی‌ثانیه)

نوشتن کد:

import winsound

# ایجاد بوق سیستم
def beep_sound(frequency, duration):
    """
    ایجاد بوق سیستم با فرکانس و مدت زمان مشخص

    پارامترها:
    frequency (int): فرکانس بوق به هرتز (Hz)
    duration (int): مدت زمان بوق به میلی‌ثانیه (ms)
    """
    try:
        winsound.Beep(frequency, duration)
        print(f"بوق با فرکانس {frequency} هرتز و مدت زمان {duration} میلی‌ثانیه ایجاد شد.")
    except RuntimeError as e:
        print(f"خطا در ایجاد بوق: {e}")

# فرکانس و مدت زمان بوق
beep_frequency = 1000  # فرکانس به هرتز
beep_duration = 1000   # مدت زمان به میلی‌ثانیه

# ایجاد بوق سیستم
beep_sound(beep_frequency, beep_duration)

توضیحات کد:

- تابع beep_sound:
- این تابع یک بوق با فرکانس و مدت زمان مشخص ایجاد می‌کند.
- از winsound.Beep برای ایجاد بوق استفاده می‌شود.
- frequency فرکانس بوق به هرتز و duration مدت زمان بوق به میلی‌ثانیه است.

    def beep_sound(frequency, duration):
        """
        ایجاد بوق سیستم با فرکانس و مدت زمان مشخص

        پارامترها:
        frequency (int): فرکانس بوق به هرتز (Hz)
        duration (int): مدت زمان بوق به میلی‌ثانیه (ms)
        """
        try:
            winsound.Beep(frequency, duration)
            print(f"بوق با فرکانس {frequency} هرتز و مدت زمان {duration} میلی‌ثانیه ایجاد شد.")
        except RuntimeError as e:
            print(f"خطا در ایجاد بوق: {e}")
    

مثال‌های بهتر:

- مثال 1: ایجاد بوق هشدار با فرکانس بالا

    beep_sound(2000, 500)  # بوق با فرکانس 2000 هرتز و مدت زمان 500 میلی‌ثانیه
    

- مثال 2: ایجاد بوق با فرکانس پایین و مدت زمان طولانی

    beep_sound(500, 2000)  # بوق با فرکانس 500 هرتز و مدت زمان 2000 میلی‌ثانیه
    

نکات

- فرکانس‌های معتبر: فرکانس بوق باید بین 37 تا 32767 هرتز باشد.
- مدت زمان بوق: مدت زمان بوق به میلی‌ثانیه تنظیم می‌شود و می‌تواند هر مقدار مثبتی باشد.
- مدیریت خطا: همیشه از مدیریت خطا استفاده کنید تا مشکلات احتمالی را به درستی مدیریت کنید.

جمع‌بندی:

در این آموزش دو قسمتی، با استفاده از کتابخانه داخلی winsound در پایتون، نحوه پخش فایل‌های WAV و ایجاد بوق سیستم را یاد گرفتیم. این کتابخانه ساده ولی کاربردی می‌تواند در پروژه‌های مختلف برای اضافه کردن صدا به برنامه‌ها مفید باشد.

[اموزشای بیشتر توی کانال ما]

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

ا

اینهمه همستر انگشت کردین این بیلاخ زیر پستای منو هم انگشت کنید دیگه

💡 آموزش کتابخانه SQLAlchemy برای کار با پایگاه داده در پایتون 🐍💾

SQLAlchemy چیست؟ 🤔
SQLAlchemy یک کتابخانه پایتون است که امکانات فراوانی برای کار با پایگاه داده‌ها فراهم می‌کند. این کتابخانه به شما امکان می‌دهد تا به سادگی با پایگاه داده‌های مختلف مانند SQLite، MySQL، PostgreSQL و Oracle ارتباط برقرار کنید و عملیات‌های مختلفی مانند ایجاد جداول، درج، ویرایش و حذف داده‌ها را انجام دهید.

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

pip install sqlalchemy

قابلیت‌های کلیدی SQLAlchemy 🌟

1. تعریف مدل‌ها با ORM (Object-Relational Mapping) 🗃️
SQLAlchemy به شما امکان می‌دهد تا مدل‌های پایگاه داده خود را با استفاده از کلاس‌های پایتون تعریف کنید.

2. ساخت و مدیریت جداول 📊
به راحتی می‌توانید جداول پایگاه داده را ایجاد، تغییر و حذف کنید.

3. انجام عملیات‌های CRUD (Create, Read, Update, Delete) 📝
SQLAlchemy امکان انجام عملیات‌های مختلف روی داده‌ها را به صورت ساده و روان فراهم می‌کند.

4. انجام کوئری‌های پیچیده 🔄
شما می‌توانید کوئری‌های پیچیده SQL را با استفاده از SQLAlchemy به صورت ساده‌تری بنویسید و اجرا کنید.

مثال‌های کاربردی با SQLAlchemy 📚

ایجاد یک جدول و درج داده 📝

توضیح: در این مثال، ما ابتدا یک موتور ارتباطی با پایگاه داده SQLite ایجاد می‌کنیم، سپس یک کلاس مدل تعریف می‌کنیم که نشان‌دهنده یک جدول در پایگاه داده است. در نهایت، جدول را ایجاد کرده و داده‌ها را در آن درج می‌کنیم.

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Sequence
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# ایجاد موتور ارتباطی با پایگاه داده SQLite
engine = create_engine('sqlite:///example.db', echo=True)

# تعریف یک کلاس پایه برای مدل‌ها
Base = declarative_base()

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

# ایجاد جداول در پایگاه داده
Base.metadata.create_all(engine)

# ایجاد یک جلسه برای انجام عملیات‌های CRUD
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# درج داده در جدول
new_user = User(name='Ali', age=30)
session.add(new_user)
session.commit()

در این مثال:
- ابتدا موتور ارتباطی با پایگاه داده SQLite ایجاد می‌شود.
- سپس یک کلاس مدل به نام User تعریف می‌شود که نشان‌دهنده یک جدول با ستون‌های id، name و age است.
- جداول بر اساس مدل‌ها در پایگاه داده ایجاد می‌شوند.
- یک جلسه ایجاد شده و داده جدیدی در جدول درج می‌شود.

انجام یک کوئری برای بازیابی داده‌ها 📋

توضیح: در این مثال، ما یک کوئری ساده برای بازیابی تمام کاربران از جدول users انجام می‌دهیم.

# بازیابی تمام کاربران از جدول
users = session.query(User).all()

# نمایش کاربران
for user in users:
    print(f'ID: {user.id}, Name: {user.name}, Age: {user.age}')

در این مثال:
- از جلسه استفاده می‌شود تا تمام کاربران از جدول users بازیابی شوند.
- سپس اطلاعات کاربران نمایش داده می‌شود.

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

امیدوارم این معرفی برای شما مفید باشد! 😊

[لینک کانالمون]

#برنامه‌نویسی #پایتون #SQLAlchemy #پایگاه‌داده #ORM #تلگرام_آموزشی

اموزش کتابخانه(SQLALCHEMY)

📚 آموزش جامع کتابخانه Spacy در پایتون 🐍

سلام دوستان! امروز می‌خواهیم درباره‌ی یکی از کتابخانه‌های قدرتمند پردازش زبان طبیعی (NLP) در پایتون به نام Spacy صحبت کنیم. این کتابخانه ابزارهای متعددی برای کار با متن و تجزیه و تحلیل زبان طبیعی فراهم می‌کند. بیایید با هم یاد بگیریم! 🚀

1. نصب Spacy 📦

ابتدا باید کتابخانه Spacy را نصب کنیم. برای این کار از دستور زیر استفاده کنید:

pip install spacy

2. دانلود مدل زبانی 🗣️

Spacy برای پردازش زبان نیاز به مدل‌های زبانی دارد. برای مثال، برای زبان انگلیسی از مدل زیر استفاده می‌کنیم:

python -m spacy download en_core_web_sm

3. شروع کار با Spacy 🌟

پس از نصب Spacy و دانلود مدل زبانی، می‌توانیم کار خود را آغاز کنیم. ابتدا کتابخانه را وارد کرده و مدل زبانی را بارگذاری می‌کنیم:

import spacy

# بارگذاری مدل زبانی انگلیسی
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

4. پردازش متن 📝

حالا می‌توانیم متنی را با استفاده از مدل زبانی پردازش کنیم:

text = "Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion"
doc = nlp(text)

📌 توضیح:
- text متنی است که می‌خواهیم پردازش کنیم.
- doc شیء‌ای است که متن پردازش شده را در بر می‌گیرد.

5. استخراج اطلاعات 📊

می‌توانیم اطلاعات مختلفی را از متن استخراج کنیم، مثل کلمات، ریشه کلمات، برچسب‌های دستوری و موجودیت‌های نام‌دار:

5.1. استخراج کلمات و برچسب‌های دستوری

for token in doc:
    print(token.text, token.pos_, token.dep_)

📌 توضیح:
- token.text کلمه را نمایش می‌دهد.
- token.pos_ برچسب دستوری کلمه را نمایش می‌دهد.
- token.dep_ وابستگی نحوی کلمه را نمایش می‌دهد.

5.2. استخراج موجودیت‌های نام‌دار

for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_)

📌 توضیح:
- ent.text موجودیت نام‌دار را نمایش می‌دهد.
- ent.label_ نوع موجودیت را نمایش می‌دهد.

6. توکنیزه کردن متن 🍰

توکنیزه کردن یعنی شکستن متن به واحدهای کوچکتر (کلمات و جملات). Spacy این کار را به سادگی انجام می‌دهد:

for token in doc:
    print(token.text)

📌 توضیح:
- این کد هر کلمه (توکن) در متن را نمایش می‌دهد.

7. Lemmatization (ریشه‌یابی) 🌱

ریشه‌یابی یعنی تبدیل کلمات به شکل پایه‌شان. برای مثال، تبدیل running به run:

for token in doc:
    print(token.text, token.lemma_)

📌 توضیح:
- token.lemma_ ریشه کلمه را نمایش می‌دهد.

8. تجزیه و تحلیل نحوی 🌐

Spacy می‌تواند ساختار نحوی جملات را تحلیل کند:

for token in doc:
    print(token.text, token.head.text, token.dep_)

📌 توضیح:
- token.head.text کلمه ریشه در وابستگی نحوی را نمایش می‌دهد.
- token.dep_ نوع وابستگی نحوی را نمایش می‌دهد.

9. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار 📍

موجودیت‌های نام‌دار شامل اسامی افراد، مکان‌ها، سازمان‌ها و ... می‌شوند. Spacy می‌تواند این موجودیت‌ها را شناسایی کند:

for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_, ent.start_char, ent.end_char)

📌 توضیح:
- ent.text موجودیت نام‌دار را نمایش می‌دهد.
- ent.label_ نوع موجودیت را نمایش می‌دهد.
- ent.start_char و ent.end_char مکان شروع و پایان موجودیت در متن را نمایش می‌دهند.

10. تفاوت توابع و کلاس‌ها 📚

توابع به ما کمک می‌کنند که بخش‌هایی از کد را جداگانه تعریف کرده و هر زمان که خواستیم، از آنها استفاده کنیم. اما کلاس‌ها مجموعه‌ای از داده‌ها و توابع مرتبط هستند که برای مدل‌سازی اشیاء واقعی و رفتارهای آنها استفاده می‌شوند.


امیدوارم این آموزش برای شما مفید بوده باشد! 🌟 حتماً تمرین کنید و سوالات خود را در کامنت‌ها بپرسید. موفق باشید!

🔗 [کانال تلگرام ما]

#پایتون #آموزش #Spacy #پردازش_زبان_طبیعی #NLP #برنامه‌نویسی #توسعه‌دهندگان #مبتدیان

📢 آخرین اخبار پایتون - ژوئن ۲۰۲۴ 🐍

۱. پایان عمر پایتون ۳.۷:
نسخه ۳.۷ پایتون که در ژوئن ۲۰۱۸ منتشر شده بود، به پایان عمر خود رسید. از این به بعد، دیگر به‌روزرسانی‌های امنیتی برای این نسخه ارائه نخواهد شد. پیشنهاد می‌شود که به نسخه‌های جدیدتر مثل پایتون ۳.۱۱ یا ۳.۱۲ مهاجرت کنید تا از به‌روزرسانی‌های منظم و ویژگی‌های جدید بهره‌مند شوید

۲. انتشار Pydantic 2:
نسخه دوم کتابخانه محبوب Pydantic منتشر شد. این نسخه با بهبودهای عملکردی چشم‌گیر و ویژگی‌های جدید مانند "حالت سختگیرانه" و "جدول تبدیل رسمی" همراه است که اعتبارسنجی داده‌ها را سریع‌تر و قابل‌اعتمادتر می‌کند. این کتابخانه حالا تا ۵۰ برابر سریع‌تر از نسخه‌های قبلی

۳. انتخاب مدیر جدید امنیت در PSF:
Seth Michael Larson به عنوان اولین مدیر امنیت در محل اقامت (Security Developer in Residence) در بنیاد نرم‌افزار پایتون (PSF) انتخاب شد. او مسئول ارتقای امنیت در اکوسیستم پایتون و اجرای ممیزی‌های امنیتی است

۴. ابزار جدید Astral برای بسته‌بندی پایتون در Rust:
شرکت Astral ابزار جدیدی به نام "uv" معرفی کرده است که با هدف جایگزینی ابزارهای موجود مثل pip و pip-tools طراحی شده است. این ابزار با استفاده از Rust توسعه یافته و تا صد برابر سریع‌تر از ابزارهای موجود است

۵. معرفی قابلیت‌های جدید در CPython:
در راستای بهبود امنیت، CPython اکنون شامل اسناد SBOM (Software Bill of Materials) برای بسته‌های همراه است که می‌تواند در کد منبع CPython در GitHub یافت شود. این اسناد به شفافیت بیشتر در مورد وابستگی‌های نرم‌افزاری کمک می‌کنند

۶. انتخاب اعضای جدید هیئت مدیره PSF:
اعضای جدید و بازگشته به هیئت مدیره بنیاد نرم‌افزار پایتون انتخاب شدند. این تغییرات نشان‌دهنده تعهد مداوم به توسعه جامعه پایتون و ارتقای این زبان برنامه‌نویسی است

۷. بهبود مستندات و آموزش‌ها در پایتون:
تلاش‌های زیادی برای بهبود مستندات پایتون و فراهم کردن آموزش‌های جامع‌تر برای توسعه‌دهندگان جدید صورت گرفته است. این اقدامات شامل ارائه مقالات و راهنماهای جدید در زمینه‌های مختلف برنامه‌نویسی پایتون است

🔗 [برای اطلاعات بیشتر اینجا کلیک کنید]

#اخبار_پایتون #برنامه‌نویسی #Pydantic #Python3.7 #امنیت #ابزارهای_جدید

🔴از امشب میزارم پس اموزشاشو

شروع دوره بک اند با پایتون

شروع آموزش جامع بک‌اند با پایتون

سلام به همه همراهان عزیز! 👋
با افتخار اعلام می‌کنیم که دوره جدیدی از آموزش‌های تخصصی و جامع بک‌اند با پایتون را به صورت متنی در کانال تلگرام خود آغاز کرده‌ایم. این دوره طراحی شده تا شما را از سطح مبتدی به سطح پیشرفته در برنامه‌نویسی بک‌اند برساند. اگر علاقه‌مند به یادگیری پایتون و توسعه بک‌اند هستید، این دوره برای شماست! 🚀

چرا این دوره؟

✅ پایتون: زبانی قدرتمند و محبوب
پایتون یکی از پرکاربردترین زبان‌های برنامه‌نویسی است که به دلیل سادگی و امکانات گسترده‌اش برای توسعه بک‌اند بسیار محبوب است.

✅ آموزش قدم به قدم
هر پارت شامل توضیحات دقیق و مثال‌های کاربردی است تا شما بتوانید به راحتی مفاهیم را درک کنید و در پروژه‌های خود به کار ببرید.

✅ جامع و کاربردی
این دوره شامل مباحث پایه تا پیشرفته است، از نصب ابزارها و محیط‌های توسعه گرفته تا ایجاد API‌های پیشرفته و استقرار پروژه‌ها.

سرفصل‌های دوره:

1. معرفی و نصب ابزارها 📦
2. اصول برنامه‌نویسی با پایتون 🐍
3. کار با فایل‌ها و دیتابیس‌ها 🗄️
4. ایجاد اولین API با Flask 🌐
5. توسعه API پیشرفته با Flask 🚀
6. مدیریت پایگاه داده با SQLAlchemy 🗃️
7. مدیریت پروژه و کار با Git 🌳
8. تست و ارزیابی کد 🧪
9. استقرار پروژه 🌍
10. امنیت در بک‌اند 🔒

همراه ما باشید!

این فرصت عالی را از دست ندهید و همراه ما باشید تا به دنیای جذاب بک‌اند با پایتون وارد شوید. هر روز منتظر یک پارت جدید از این آموزش جذاب باشید. 🚀

🔗 لینک کانال تلگرام: [https://t.iss.one/hamidpython123]

#پایتون #بک_اند #برنامه_نویسی #آموزش #Python #Backend #Programming #آموزش_پایتون #توسعه_وب #API #Flask #SQLAlchemy #امنیت_وب #دیتابیس #Git

پارت ۱: معرفی و نصب ابزارها

سلام به همه! 👋 امروز با اولین پارت از آموزش جامع بک‌اند با پایتون در خدمت شما هستیم. این پارت شامل مقدمه‌ای بر بک‌اند و نصب ابزارهای مورد نیاز خواهد بود. 🚀

مقدمه‌ای بر بک‌اند و اهمیت آن:
بک‌اند به قسمت سرور و منطق کسب‌وکار یک وب‌سایت یا برنامه اطلاق می‌شود. این قسمت شامل مدیریت دیتابیس، احراز هویت کاربران، پردازش درخواست‌ها و ارسال پاسخ به کاربران است. بک‌اند نقش حیاتی در عملکرد صحیح و ایمن یک برنامه دارد. 🌐

چرا پایتون؟
پایتون یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا، خوانا و قدرتمند است که به دلیل سادگی و جامعه کاربری بزرگ، برای توسعه بک‌اند بسیار محبوب است. 🚀

نصب ابزارهای مورد نیاز 📦

برای شروع به کار با پایتون و توسعه بک‌اند، ابتدا باید ابزارهای زیر را نصب کنید:

1. نصب پایتون:
- به وب‌سایت رسمی پایتون [python.org]
بروید و آخرین نسخه پایتون را دانلود و نصب کنید.

2. نصب یک ویرایشگر کد:
- می‌توانید از هر ویرایشگر متنی استفاده کنید، اما پیشنهاد ما Visual Studio Code یا PyCharm است.
- [دانلود Visual Studio Code]
- [دانلود PyCharm]

3. راه‌اندازی محیط مجازی:
محیط مجازی به شما اجازه می‌دهد تا بسته‌ها و کتابخانه‌های پایتون را به صورت جداگانه برای هر پروژه مدیریت کنید. برای ایجاد یک محیط مجازی دستور زیر را در ترمینال وارد کنید:

   python -m venv myenv
   

سپس محیط مجازی را فعال کنید:
- در ویندوز:

     myenv\Scripts\activate
     

- در مک یا لینوکس:

     source myenv/bin/activate
     

شروع کار با پایتون

1. ایجاد یک پروژه جدید:
- یک پوشه جدید برای پروژه خود بسازید و وارد آن شوید.
- محیط مجازی را در این پوشه ایجاد و فعال کنید.

2. نصب بسته‌های مورد نیاز:
- برای نصب بسته‌های مورد نیاز از pip استفاده کنید. به عنوان مثال، برای نصب Flask (یک فریمورک وب محبوب برای پایتون):

     pip install Flask
     

3. ایجاد اولین برنامه:
- یک فایل جدید به نام app.py ایجاد کنید و کد زیر را در آن قرار دهید:

     from flask import Flask

     app = Flask(__name__)

     @app.route('/')
     def hello_world():
         return 'Hello, World!'

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

4. اجرای برنامه:
- در ترمینال دستور زیر را وارد کنید تا برنامه اجرا شود:

     python app.py
     

- اکنون می‌توانید به مرورگر خود بروید و به آدرس

https://127.0.0.1:5000/

بروید و پیام "Hello, World!" را مشاهده کنید. 🎉

نتیجه‌گیری

در این پارت، با مقدمات بک‌اند، دلایل انتخاب پایتون، نصب ابزارهای مورد نیاز و راه‌اندازی اولین برنامه خود آشنا شدید. در پارت بعدی به اصول برنامه‌نویسی با پایتون خواهیم پرداخت. منتظر باشید! 🚀

[لینک کانال تلگرام ما]

#پایتون #بک_اند #برنامه_نویسی #آموزش #Python #Backend #Programming

❓️نظرتون در مورد این پارت چیه🧐

[آموزش پایتون]

پارت ۲: اصول اولیه بک‌اند با پایتون

سلام دوستان عزیز! 👋

در این پارت از آموزش جامع بک‌اند با پایتون، به اصول اولیه برنامه‌نویسی بک‌اند می‌پردازیم. این مباحث شامل مدیریت داده‌ها، کار با دیتابیس‌ها و اصول طراحی API می‌شود. 🚀

مدیریت داده‌ها و کار با دیتابیس‌ها 🗄️
یکی از مهم‌ترین بخش‌های بک‌اند، مدیریت داده‌هاست. این شامل ذخیره‌سازی، بازیابی، به‌روزرسانی و حذف داده‌ها از دیتابیس‌ها می‌شود. دیتابیس‌ها به دو نوع اصلی تقسیم می‌شوند: SQL و NoSQL.

1. دیتابیس‌های SQL:
- SQL (Structured Query Language) یک زبان استاندارد برای مدیریت و دسترسی به دیتابیس‌های رابطه‌ای است. دیتابیس‌های معروف SQL شامل MySQL، PostgreSQL و SQLite هستند.
- مثال اتصال به SQLite:

     import sqlite3

     conn = sqlite3.connect('example.db')
     cursor = conn.cursor()

     cursor.execute('''CREATE TABLE users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)''')
     conn.commit()
     conn.close()
     

2. دیتابیس‌های NoSQL:
- دیتابیس‌های NoSQL برای مدیریت داده‌های بدون ساختار و مقیاس‌پذیری بالا طراحی شده‌اند. دیتابیس‌های معروف NoSQL شامل MongoDB، Cassandra و Redis هستند.
- مثال اتصال به MongoDB:

     from pymongo import MongoClient

     client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
     db = client['example_db']
     collection = db['users']

     collection.insert_one({"name": "Ali", "age": 25})
     

اصول طراحی API 📡
API (Application Programming Interface) به برنامه‌ها اجازه می‌دهد با یکدیگر ارتباط برقرار کنند. APIها می‌توانند برای ارسال و دریافت داده‌ها بین سرور و کلاینت استفاده شوند.

1. RESTful API:
- REST (Representational State Transfer) یک سبک معماری برای طراحی APIهاست که از HTTP برای ارسال و دریافت داده‌ها استفاده می‌کند. عملیات اصلی در RESTful API شامل GET (دریافت داده‌ها)، POST (ایجاد داده‌ها)، PUT (به‌روزرسانی داده‌ها) و DELETE (حذف داده‌ها) است.
- مثال ایجاد یک RESTful API با Flask:

     from flask import Flask, jsonify, request

     app = Flask(__name__)

     @app.route('/users', methods=['GET'])
     def get_users():
         users = [{"name": "Ali", "age": 25}]
         return jsonify(users)

     @app.route('/users', methods=['POST'])
     def add_user():
         new_user = request.get_json()
         return jsonify(new_user), 201

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

ادامه مسیر 🚀
شما اکنون با اصول اولیه برنامه‌نویسی بک‌اند آشنا شده‌اید. در پارت بعدی، به جزئیات بیشتر در زمینه ایجاد و مدیریت APIها و کار با فریمورک‌های پیشرفته‌تر می‌پردازیم.

🔗 [لینک کانال تلگرام]

#پایتون #بک_اند #SQL #NoSQL #API

🥺یه بیلاخ زیر اینا بزنید 🥺

[اموزش پایتون]