🌟 TechSavvy Algorithms: The Ultimate Recommendation System! 🌟

👨‍💻 Introducing the Most Advanced Collaborative Filtering System 👩‍💻

In today's world, recommendation systems are an essential part of many online services. From online stores to streaming services for movies and music, these systems are used to enhance user experience and boost engagement.

💡 TechSavvy Algorithms is an advanced recommendation system based on Collaborative Filtering, utilizing cutting-edge techniques and optimization algorithms to provide accurate and personalized recommendations.

📚 Features and Applications of TechSavvy Algorithms:

1. Advanced Collaborative Filtering Techniques:
- Leverage user data to identify common patterns and deliver precise suggestions.

2. Efficient Data Processing:
- Prepare and normalize data to maximize recommendation accuracy.

3. Scalable SVD Model Training:
- Employ Singular Value Decomposition (SVD) to reduce data dimensions and extract key features.

4. Personalized Recommendations:
- Suggest new movies, products, or content based on users' interests and preferences.

📈 How You Can Utilize This Source Code:
- Online Stores: Recommend related products based on previous purchases.
- Streaming Services: Suggest new movies and music to users.
- Social Networks: Recommend new friends or content based on user interests.

🚀 TechSavvy Algorithms helps you improve user experience with precise and personalized suggestions, giving you a competitive edge. By incorporating this advanced algorithm into your projects, you can elevate your offerings and exceed user expectations.

📚 Get and Use This Source Code:
We're offering this powerful and valuable source code for free. Download it now and start enhancing your projects!

👉👉click👈👈

#Programming #Algorithms #RecommendationSystem #TechSavvy #Python #MachineLearning #OpenSource #FreeCode

📚 برنامه کامل دوره آموزش پایتون از 0 تا 100

خوشحالیم که به دوره جامع آموزش پایتون از 0 تا 100 پیوستید. 🎉 این دوره برای تمامی سطوح طراحی شده و شما را از پایه تا پیشرفته به دنیای برنامه‌نویسی با پایتون می‌برد. در این پست، برنامه کامل دوره و موضوعات هر پارت را معرفی می‌کنیم. می‌توانید با کلیک روی هر موضوع، به لینک مربوطه دسترسی پیدا کنید.


1. [نصب و راه‌اندازی پایتون]
2. [متغیرها و انواع داده‌ها]
3. [عملیات ریاضی و منطقی]
4. [دستورات شرطی]
5. [لیست‌ها و تاپل‌ها]
6. [دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها]
7. [حلقه‌ها]
8. [توابع]
9. [مدیریت فایل]
10. [مدیریت استثناء‌ها]
11. [مفاهیم پایه OOP]
12. [وراثت و پلی‌مورفیسم]
13. [ماژول‌ها و پکیج‌ها]
14. [کتابخانه‌های استاندارد پایتون]
15. [پروژه 1 - مدیریت مخاطبین]
16. [پروژه 2 - ماشین حساب پیشرفته]
17. [Decorators و Generators]
18. [مدیریت حافظه و Garbage Collection]
19. [معرفی Flask]
20. [معرفی Django]
21. [معرفی Pandas]
22. [معرفی NumPy]
23. [پروژه نهایی - تحلیل داده‌ها]
24. [جمع‌بندی و منابع بیشتر]


با دنبال کردن این دوره، شما به تسلط کامل بر پایتون خواهید رسید و قادر خواهید بود پروژه‌های کاربردی و پیشرفته را اجرا کنید. هر پارت شامل توضیحات کامل، مثال‌ها و تمرین‌های عملی است که به شما کمک می‌کند تا مفاهیم را به خوبی درک کرده و در عمل به کار ببرید.

به زودی لینک‌های هر پارت در دسترس قرار خواهند گرفت تا به راحتی بتوانید به تمامی مطالب دسترسی داشته باشید. از همراهی شما سپاسگزاریم و امیدواریم این دوره برای شما مفید و لذت‌بخش باشد. 🚀

#پایتون #آموزش_پایتون #برنامه_نویسی #دوره_آموزشی #Python #Programming #PythonCourse

پارت ۱: آموزش ماژول python-telegram-bot

✨ ۱. معرفی ربات‌های تلگرام و کاربردهای آن‌ها

ربات‌های تلگرام ابزارهایی هستند که به کاربران امکان تعامل خودکار با سرویس‌های مختلف را می‌دهند. از ربات‌ها می‌توان برای ارسال اطلاعیه‌ها، جمع‌آوری داده‌ها، بازی‌ها و حتی فروش محصولات استفاده کرد.

✨ ۲. نصب کتابخانه python-telegram-bot

برای شروع، نیاز داریم که کتابخانه python-telegram-bot را نصب کنیم. دستور زیر را در ترمینال یا CMD وارد کنید:

pip install python-telegram-bot

✨ ۳. ایجاد ربات جدید در تلگرام و دریافت توکن

برای ساخت ربات جدید، مراحل زیر را دنبال کنید:

1. به تلگرام بروید و با @BotFather صحبت کنید.
2. دستور /newbot را ارسال کنید و دستورالعمل‌ها را دنبال کنید.
3. توکن (Token) رباتتان را دریافت کنید.

✨ ۴. نوشتن یک ربات ساده برای پاسخ به دستورات /start و /help

وارد کردن کتابخانه‌ها و تعریف توکن:

from telegram import Update
from telegram.ext import Updater, CommandHandler, MessageHandler, Filters, CallbackContext

TOKEN = 'YOUR_BOT_TOKEN'

تعریف دستورات ربات:

def start(update: Update, context: CallbackContext) -> None:
    update.message.reply_text('سلام! به ربات من خوش آمدید.')

def help_command(update: Update, context: CallbackContext) -> None:
    update.message.reply_text('چطور می‌توانم به شما کمک کنم؟')

تعریف هندلر پیام‌ها:

برای پاسخ دادن به پیام‌های متنی کاربران، نیاز به یک هندلر پیام داریم.

def echo(update: Update, context: CallbackContext) -> None:
    update.message.reply_text(update.message.text)

راه‌اندازی و اجرای ربات:

حالا باید ربات را پیکربندی کنیم تا دستورات و هندلر پیام‌ها را بشناسد و اجرا کند.

def main():
    updater = Updater(TOKEN)

    dispatcher = updater.dispatcher

    dispatcher.add_handler(CommandHandler("start", start))
    dispatcher.add_handler(CommandHandler("help", help_command))
    dispatcher.add_handler(MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, echo))

    updater.start_polling()
    updater.idle()

if __name__ == '__main__':
    main()

این کد رباتی ایجاد می‌کند که به دستورات /start و /help پاسخ می‌دهد و هر پیام متنی که دریافت کند را به همان صورت برمی‌گرداند. 🎉

امیدوارم از این آموزش لذت برده باشید! برای دیدن آموزش‌های بیشتر، کانال ما را دنبال کنید.
[کانال تلگرام]

#پایتون #آموزش_پایتون #ربات_تلگرام #برنامه_نویسی #python #telegram_bot

پارت ۲: مدیریت پیام‌ها و دستورات

✨ ۱. ایجاد هندلرهای مختلف برای دستورات مختلف (مثل /start, /help)

برای هر دستور، می‌توان یک هندلر تعریف کرد که به پیام‌های مربوطه پاسخ دهد. برای مثال، هندلرهای /start و /help را به صورت زیر تعریف می‌کنیم:

def start(update: Update, context: CallbackContext) -> None:
    update.message.reply_text('سلام! به ربات من خوش آمدید.')

def help_command(update: Update, context: CallbackContext) -> None:
    update.message.reply_text('چطور می‌توانم به شما کمک کنم؟')

✨ ۲. مدیریت پیام‌های متنی کاربران و پاسخ‌دهی به آن‌ها

با استفاده از یک هندلر پیام می‌توانیم پیام‌های متنی کاربران را دریافت کرده و به آن‌ها پاسخ دهیم:

def echo(update: Update, context: CallbackContext) -> None:
    update.message.reply_text(update.message.text)

✨ ۳. استفاده از فیلترها برای تشخیص نوع پیام‌ها

فیلترها می‌توانند برای تشخیص نوع خاصی از پیام‌ها استفاده شوند. برای مثال، فیلتر Filters.text & ~Filters.command فقط پیام‌های متنی غیر دستوری را انتخاب می‌کند:

dispatcher.add_handler(MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, echo))

✨ ۴. راه‌اندازی و اجرای ربات

همانطور که در پارت ۱ توضیح داده شد، ربات را پیکربندی کرده و اجرا می‌کنیم:

def main():
    updater = Updater(TOKEN)

    dispatcher = updater.dispatcher

    dispatcher.add_handler(CommandHandler("start", start))
    dispatcher.add_handler(CommandHandler("help", help_command))
    dispatcher.add_handler(MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, echo))

    updater.start_polling()
    updater.idle()

if __name__ == '__main__':
    main()

این کد به ربات اجازه می‌دهد تا به دستورات /start و /help پاسخ دهد و هر پیام متنی غیر دستوری را بازتاب دهد. 🎉

امیدوارم از این آموزش لذت برده باشید! برای دیدن آموزش‌های بیشتر، کانال ما را دنبال کنید.
[کانال تلگرام]

#پایتون #آموزش_پایتون #ربات_تلگرام #برنامه_نویسی #python #telegram_bot

پارت ۳: استفاده از پایگاه داده

✨ ۱. نصب و راه‌اندازی SQLite

برای ذخیره اطلاعات کاربران و داده‌های ربات، می‌توان از پایگاه داده SQLite استفاده کرد. ابتدا کتابخانه sqlite3 را که به صورت پیش‌فرض در پایتون موجود است، وارد می‌کنیم:

import sqlite3

✨ ۲. اتصال ربات به پایگاه داده

ابتدا باید یک پایگاه داده ایجاد کنیم و سپس به آن متصل شویم. برای این کار، یک فایل پایگاه داده به نام bot_database.db ایجاد می‌کنیم:

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

✨ ۳. ایجاد جداول مورد نیاز

جدول‌هایی که نیاز داریم را ایجاد می‌کنیم. برای مثال، جدولی برای ذخیره اطلاعات کاربران:

cursor.execute('''
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
        user_id INTEGER PRIMARY KEY,
        username TEXT,
        first_name TEXT,
        last_name TEXT
    )
''')
conn.commit()

✨ ۴. ذخیره اطلاعات کاربران

هنگامی که یک کاربر جدید با ربات تعامل می‌کند، اطلاعات او را در پایگاه داده ذخیره می‌کنیم. این کار را می‌توانیم در هندلر دستور /start انجام دهیم:

def start(update: Update, context: CallbackContext) -> None:
    user = update.message.from_user
    cursor.execute('''
        INSERT OR IGNORE INTO users (user_id, username, first_name, last_name)
        VALUES (?, ?, ?, ?)
    ''', (user.id, user.username, user.first_name, user.last_name))
    conn.commit()
    update.message.reply_text('سلام! به ربات من خوش آمدید.')

✨ ۵. بازیابی اطلاعات از پایگاه داده

برای بازیابی اطلاعات کاربران از پایگاه داده، می‌توانیم یک تابع تعریف کنیم. برای مثال، تابعی که لیست کاربران را برمی‌گرداند:

def get_users():
    cursor.execute('SELECT * FROM users')
    return cursor.fetchall()

✨ ۶. به‌روزرسانی و حذف اطلاعات

برای به‌روزرسانی و حذف اطلاعات نیز می‌توانیم توابع مشابهی تعریف کنیم. برای مثال، به‌روزرسانی نام کاربری یک کاربر:

def update_username(user_id, new_username):
    cursor.execute('''
        UPDATE users
        SET username = ?
        WHERE user_id = ?
    ''', (new_username, user_id))
    conn.commit()

✨ راه‌اندازی و اجرای ربات

در نهایت، کد کامل ربات با اتصال به پایگاه داده به شکل زیر خواهد بود:

import sqlite3
from telegram import Update
from telegram.ext import Updater, CommandHandler, MessageHandler, Filters, CallbackContext

TOKEN = 'YOUR_BOT_TOKEN'

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

cursor.execute('''
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
        user_id INTEGER PRIMARY KEY,
        username TEXT,
        first_name TEXT,
        last_name TEXT
    )
''')
conn.commit()

def start(update: Update, context: CallbackContext) -> None:
    user = update.message.from_user
    cursor.execute('''
        INSERT OR IGNORE INTO users (user_id, username, first_name, last_name)
        VALUES (?, ?, ?, ?)
    ''', (user.id, user.username, user.first_name, user.last_name))
    conn.commit()
    update.message.reply_text('سلام! به ربات من خوش آمدید.')

def help_command(update: Update, context: CallbackContext) -> None:
    update.message.reply_text('چطور می‌توانم به شما کمک کنم؟')

def echo(update: Update, context: CallbackContext) -> None:
    update.message.reply_text(update.message.text)

def main():
    updater = Updater(TOKEN)

    dispatcher = updater.dispatcher

    dispatcher.add_handler(CommandHandler("start", start))
    dispatcher.add_handler(CommandHandler("help", help_command))
    dispatcher.add_handler(MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, echo))

    updater.start_polling()
    updater.idle()

if __name__ == '__main__':
    main()

این کد رباتی ایجاد می‌کند که به دستورات /start و /help پاسخ می‌دهد و اطلاعات کاربران را در یک پایگاه داده SQLite ذخیره می‌کند. 🎉

امیدوارم از این آموزش لذت برده باشید! برای دیدن آموزش‌های بیشتر، کانال ما را دنبال کنید.
[کانال تلگرام]

#پایتون #آموزش_پایتون #ربات_تلگرام #برنامه_نویسی #python #telegram_bot

☝️☝️ادامه کد بالا☝️☝️

updater.start_polling()
    updater.idle()

if name == 'main':
    main()

این کد به ربات اجازه می‌دهد تا عکس، ویدئو ارسال کند و پیام‌هایی با دکمه‌های تعاملی ایجاد کند که کاربران می‌توانند آن‌ها را انتخاب کنند. 🎉

امیدوارم از این آموزش لذت برده باشید! برای دیدن آموزش‌های بیشتر، کانال ما را دنبال کنید.
[کانال تلگرام]

#پایتون #آموزش_پایتون #ربات_تلگرام #برنامه_نویسی #python #telegram_bot

☝️☝️ادامه کد بالا☝️☝️

def get_age(update: Update, context: CallbackContext) -> int:
    context.user_data['age'] = update.message.text
    update.message.reply_text(f"نام شما: {context.user_data['name']}\nسن شما: {context.user_data['age']}")
    return ConversationHandler.END

def cancel(update: Update, context: CallbackContext) -> int:
    update.message.reply_text('مکالمه لغو شد.')
    return ConversationHandler

.END

conv_handler = ConversationHandler(
    entry_points=[CommandHandler('start_convo', start_conversation)],
    states={
        NAME: [MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, get_name)],
        AGE: [MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, get_age)],
    },
    fallbacks=[CommandHandler('cancel', cancel)],
)

def main():
    updater = Updater(TOKEN)

    dispatcher = updater.dispatcher

    dispatcher.add_handler(CommandHandler("start", start))
    dispatcher.add_handler(CommandHandler("help", help_command))
    dispatcher.add_handler(CommandHandler("users", list_users))
    dispatcher.add_handler(CommandHandler("schedule", schedule_message))
    dispatcher.add_handler(CommandHandler("secret", secret_command))
    dispatcher.add_handler(MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, echo))
    dispatcher.add_handler(CallbackQueryHandler(button))
    dispatcher.add_handler(conv_handler)
    dispatcher.add_error_handler(error)

    updater.start_polling()
    updater.idle()

if name == 'main':
    main()

این کد رباتی را ایجاد می‌کند که قابلیت‌های پیشرفته‌ای مانند ارسال پیام‌های چندرسانه‌ای، مکالمات تعاملی، پیام‌های زمان‌بندی‌شده و مدیریت خطاها دارد. 🎉

امیدوارم از این آموزش لذت برده باشید! برای دیدن آموزش‌های بیشتر، کانال ما را دنبال کنید.
[کانال تلگرام]

#پایتون #آموزش_پایتون #ربات_تلگرام #برنامه_نویسی #python #telegram_bot

📅 اخبار پایتون - ۸ اوت ۲۰۲۴

با سلام به همه دوستداران پایتون! امروز در تاریخ ۸ اوت ۲۰۲۴، آخرین و مهم‌ترین اخبار مربوط به دنیای پایتون را برای شما گردآوری کرده‌ایم. از انتشار نسخه‌های جدید گرفته تا دستاوردهای بزرگ در جامعه پایتون، همه اینجا هستند! 🎉

۱. انتشار پایتون 3.12.1 🚀

اولین خبر مهم، انتشار نسخه 3.12.1 از پایتون است. این نسخه بهبودهای قابل توجهی در عملکرد و بهینه‌سازی حافظه دارد. همچنین، برخی از باگ‌های گزارش شده در نسخه قبلی رفع شده‌اند. این به‌روزرسانی به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که از آخرین امکانات پایتون با بهره‌وری بیشتر استفاده کنند.

۲. معرفی PyScript 2.0 برای توسعه وب 🔥

پلتفرم PyScript که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا از پایتون در توسعه وب استفاده کنند، نسخه 2.0 خود را معرفی کرده است. این نسخه با بهبودهای فراوان در عملکرد، پشتیبانی از فریم‌ورک‌های وب محبوب، و امکانات جدیدی مانند تعامل بهتر با جاوااسکریپت، توجه بسیاری از توسعه‌دهندگان وب را به خود جلب کرده است.

۳. افزوده شدن PyTorch به استانداردهای پایتون 3.13 🤖

خبر بزرگ برای جامعه هوش مصنوعی! کتابخانه PyTorch به عنوان یک استاندارد رسمی در پایتون 3.13 افزوده خواهد شد. این تغییر به توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی امکان می‌دهد که به سادگی از امکانات پیشرفته این کتابخانه قدرتمند در پروژه‌های خود استفاده کنند.

۴. افزایش محبوبیت FastAPI در توسعه وب 🖥️

FastAPI به سرعت در حال تبدیل شدن به یکی از فریم‌ورک‌های محبوب توسعه وب در جامعه پایتون است. گزارش‌های اخیر نشان می‌دهد که FastAPI با افزایش 35 درصدی در استفاده در سال 2024، به یکی از انتخاب‌های اصلی توسعه‌دهندگان برای ساخت API‌های مدرن و کارا تبدیل شده است.

۵. بهبود امنیت در پکیج‌های PyPI 🔒

در پاسخ به افزایش نگرانی‌ها درباره امنیت در پکیج‌های PyPI، تیم PyPI اقدامات جدیدی برای بهبود امنیت معرفی کرده است. از جمله این اقدامات می‌توان به احراز هویت چندمرحله‌ای (MFA) و بررسی خودکار کدهای پکیج‌های جدید اشاره کرد. این تغییرات به توسعه‌دهندگان اطمینان بیشتری در استفاده از پکیج‌های موجود در PyPI می‌دهد.

۶. توسعه ابزارهای پشتیبانی از پایتون در رباتیک 🤖

در حوزه رباتیک، ابزارهای پشتیبانی از پایتون همچنان در حال گسترش هستند. کتابخانه‌های جدیدی برای کنترل و برنامه‌ریزی ربات‌ها معرفی شده‌اند که به کاربران امکان می‌دهند تا ربات‌های خود را با استفاده از پایتون به سادگی برنامه‌ریزی و کنترل کنند. این تغییرات باعث رشد سریع پایتون در جامعه رباتیک شده است.

۷. معرفی پلتفرم جدید یادگیری آنلاین با محوریت پایتون 🎓

در راستای افزایش علاقه‌مندان به یادگیری پایتون، یک پلتفرم جدید یادگیری آنلاین معرفی شده است که به کاربران امکان می‌دهد تا با استفاده از دوره‌های آموزشی تعاملی و پروژه‌های واقعی، مهارت‌های خود را در پایتون بهبود بخشند. این پلتفرم شامل دوره‌های مبتدی تا پیشرفته و همچنین حوزه‌های مختلفی مانند علم داده، هوش مصنوعی، و توسعه وب است.

(🚩اینجا کلیک کن تا بیشتر یاد بگیری🚩)

#Python #پایتون #اخبار_پایتون #توسعه_نرم‌افزار #فریم‌ورک_وب #هوش_مصنوعی #رباتیک #آموزش_پایتون #امنیت_نرم‌افزار

ادامه کد ☝️

# تعریف ذرات و نیروها
particle = Particle(0.0, 0.0, 1.0)
force = 10.0
time = 1.0

# اعمال نیرو و شبیه‌سازی حرکت ذره
for i in range(10):
    particle.apply_force(force, time)
    print(f"Time: {i*time}s, Position: {particle.position}, Velocity: {particle.velocity}")

استفاده از الگوریتم‌ها در هوش مصنوعی 🤖

الگوریتم‌های محاسباتی پیشرفته یکی از اجزای اصلی هوش مصنوعی هستند. به عنوان مثال، الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی و یادگیری از داده‌ها استفاده می‌شوند. یکی از الگوریتم‌های پایه‌ای در این زمینه، الگوریتم نزول گرادیان (Gradient Descent) است که برای به حداقل رساندن تابع هزینه در مسائل یادگیری ماشین استفاده می‌شود.

import numpy as np

def gradient_descent(X, y, learning_rate=0.01, iterations=1000):
    m = len(y)
    theta = np.zeros(X.shape[1])
    for i in range(iterations):
        gradients = (1/m) * np.dot(X.T, (np.dot(X, theta) - y))
        theta -= learning_rate * gradients
    return theta

# مثال با داده‌های مصنوعی
X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])
y = np.array([6, 8, 9, 11])
theta = gradient_descent(X, y)

print(f"Optimized Parameters: {theta}")

بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای کارایی بالا 🔄

برای کاربردهای سنگین مانند شبیه‌سازی‌های پیچیده و یا الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بهینه‌سازی کد برای کارایی بالا اهمیت زیادی دارد. از جمله روش‌های بهینه‌سازی می‌توان به استفاده از کتابخانه‌های محاسباتی بهینه مانند NumPy، اجرای موازی (parallel processing)، و بهینه‌سازی حافظه اشاره کرد.

(🚩اینجا کلیک کن تا بیشتر یاد بگیری🚩)

#Algorithms #Computational_Programming #MachineLearning #AI #Python #برنامه‌نویسی #الگوریتم #شبیه‌سازی #محاسبات_پیشرفته #هوش_مصنوعی

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

پارت ۱: مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) 🌐🤖

در این قسمت به کاربردها، ضرورت و مزایای الگوریتم CNN می‌پردازیم.

۱. شبکه عصبی کانولوشنی چیست؟ 🤔
شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) نوعی از شبکه‌های عصبی مصنوعی هستند که برای تحلیل داده‌های پیچیده مانند تصاویر و ویدئوها طراحی شده‌اند. این شبکه‌ها با استفاده از لایه‌های مختلف کانولوشنی قادرند ویژگی‌های مهم تصاویر را شناسایی کنند. CNN ها با تقلید از نحوه پردازش اطلاعات در مغز انسان، به شناسایی الگوها و ویژگی‌های خاص تصاویر می‌پردازند.

۲. کاربردهای الگوریتم CNN 📸🧠
- تشخیص تصویر: یکی از اصلی‌ترین کاربردهای CNN، شناسایی و دسته‌بندی تصاویر است. به‌طور مثال، در تشخیص چهره‌ها در تصاویر یا شناسایی اشیاء.
- پردازش ویدئو: در تحلیل ویدئوها، CNN ها برای شناسایی حرکت، شناسایی اشیاء متحرک و تحلیل لحظه به لحظه تصاویر کاربرد دارند.
- پزشکی: در تصاویر پزشکی مانند اسکن‌های MRI، سی‌تی‌اسکن‌ها و رادیوگرافی‌ها، برای شناسایی ناهنجاری‌ها و بیماری‌ها مانند تومورها یا بیماری‌های قلبی.
- خودروهای خودران: در صنعت خودروهای خودران برای تشخیص موانع، علائم رانندگی، مسیرها و شناسایی عابران پیاده.

۳. چرا از CNN استفاده می‌کنیم؟ ❓
در مقایسه با سایر الگوریتم‌ها، CNN‌ها برای پردازش تصاویر بسیار کارآمدتر هستند زیرا خود به‌طور خودکار ویژگی‌های تصاویر را استخراج و شناسایی می‌کنند. این ویژگی به‌ویژه در پردازش داده‌های پیچیده و حجیم مانند تصاویر پزشکی یا ویدئوها مفید است. علاوه بر این، به دلیل استفاده از ساختار لایه‌ای، CNN ها قادرند اطلاعات را به‌طور دقیق و با سرعت بالا پردازش کنند.

۴. مزایای CNN 🏆
- دقت بالا: توانایی شناسایی دقیق ویژگی‌ها و الگوهای پیچیده در تصاویر.
- کاهش نیاز به پردازش دستی: برخلاف دیگر الگوریتم‌ها که نیاز به استخراج ویژگی‌های دستی دارند، CNN خود به‌طور اتوماتیک ویژگی‌ها را استخراج می‌کند.
- مقیاس‌پذیری: با افزایش حجم داده‌ها، عملکرد CNN‌ها به خوبی مقیاس‌پذیر است و می‌توانند در تحلیل داده‌های بزرگ به‌خوبی عمل کنند.
- زمان اجرا سریعتر: به‌دلیل استفاده از فیلترهای کانولوشن و تکنیک‌های مختلف مانند pooling، این شبکه‌ها قادر به پردازش سریعتر تصاویر هستند.

این‌ها تنها بخشی از کاربردها و مزایای شبکه‌های عصبی کانولوشنی هستند. در قسمت‌های بعدی، با نحوه پیاده‌سازی CNN در پایتون آشنا خواهیم شد.



برای دریافت آموزش‌های بیشتر و پیاده‌سازی کامل CNN در پایتون، به کانال تلگرام ما بپیوندید! 💬
🔗 [لینک کانال تلگرام]

#AI #DeepLearning #CNN #Python

پارت ۳: پیاده‌سازی شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) در پایتون با استفاده از Keras 🖥️🚀

در این قسمت، به نحوه پیاده‌سازی شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) در پایتون با استفاده از کتابخانه Keras خواهیم پرداخت. Keras یک کتابخانه قدرتمند و کاربرپسند است که برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شود.

۱. آماده‌سازی محیط کاری 🧑‍💻
قبل از شروع به کدنویسی، ابتدا باید کتابخانه‌های مورد نیاز را نصب کنیم. اگر Keras و TensorFlow را هنوز نصب نکردید، از دستورات زیر استفاده کنید:

pip install tensorflow

پس از نصب، می‌توانید از Keras برای ساخت مدل CNN استفاده کنید.

۲. ساختار مدل CNN در Keras 🔧
در اینجا ساختار یک مدل CNN ساده با استفاده از Keras را توضیح می‌دهیم:

۲.۱. وارد کردن کتابخانه‌ها
ابتدا باید کتابخانه‌های مورد نیاز را وارد کنیم:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

۲.۲. ساخت مدل
حالا یک مدل ساده CNN ایجاد می‌کنیم که شامل لایه‌های کانولوشن، پولوینگ و کاملاً متصل است:

# ساخت مدل Sequential
model = Sequential()

# لایه کانولوشن اول
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))

# لایه پولوینگ اول
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# لایه کانولوشن دوم
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

# لایه پولوینگ دوم
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# لایه فلتن (Flatten) برای تبدیل داده‌های دوبعدی به یک‌بعدی
model.add(Flatten())

# لایه کاملاً متصل اول
model.add(Dense(128, activation='relu'))

# لایه خروجی (برای دسته‌بندی)
model.add(Dense(10, activation='softmax'))  # فرض بر اینکه 10 کلاس داریم

۲.۳. کامپایل مدل
پس از ساخت مدل، باید آن را کامپایل کنیم. در این مرحله، الگوریتم بهینه‌سازی و معیار ارزیابی انتخاب می‌شود:

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

۳. آموزش مدل CNN 📈
حالا که مدل ساخته و کامپایل شد، می‌توانیم آن را با داده‌های خود آموزش دهیم. فرض کنید که داده‌های شما در دو متغیر X_train (ویژگی‌ها) و y_train (برچسب‌ها) ذخیره شده است:

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

این دستور مدل را برای ۱۰ دوره آموزش می‌دهد و در هر دوره، داده‌ها را به صورت بچ‌های ۳۲تایی وارد شبکه می‌کند.

۴. ارزیابی مدل 📊
پس از آموزش مدل، می‌توانیم آن را با داده‌های آزمایشی ارزیابی کنیم تا دقت مدل را بسنجیم:

test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f"Test Accuracy: {test_acc}")

۵. استفاده از مدل برای پیش‌بینی 🧩
در نهایت، برای پیش‌بینی یک تصویر جدید از مدل استفاده می‌کنیم:

predictions = model.predict(new_image)

این دستور احتمال‌های پیش‌بینی شده برای کلاس‌های مختلف را برمی‌گرداند.

۶. نتیجه‌گیری
در این قسمت، با پیاده‌سازی یک مدل ساده CNN در پایتون آشنا شدیم. در قسمت‌های بعدی، می‌توانید به موارد پیشرفته‌تر مانند تنظیمات بهینه‌سازی و تکنیک‌های افزایش دقت مدل بپردازید.



برای دریافت آموزش‌های بیشتر در زمینه یادگیری عمیق و پیاده‌سازی مدل‌های پیشرفته‌تر CNN، به کانال تلگرام ما بپیوندید! 💬
🔗 [لینک کانال ]

#DeepLearning #CNN #Python #Keras

مدیریت خودکار حافظه در پایتون 🧠💡

در پایتون، مدیریت حافظه به‌صورت خودکار انجام می‌شود. یعنی برخلاف زبان‌های سطح پایین مثل C و C++، نیازی به تخصیص یا آزادسازی دستی حافظه نیست و این کار به لطف سیستم مدیریت حافظه خودکار انجام می‌شود. این سیستم شامل شمارش ارجاعات و جمع‌آوری زباله‌ها می‌باشد. بیایید به‌صورت کامل این دو مکانیزم را بررسی کنیم:



🔹 بخش اول: شمارش ارجاعات (Reference Counting)
پایتون از شمارش ارجاعات برای مدیریت حافظه استفاده می‌کند. هر شی در پایتون دارای یک شمارشگر است که تعداد ارجاعات به آن شی را نشان می‌دهد. وقتی مقدار شمارش ارجاعات به صفر برسد، یعنی دیگر هیچ بخشی از برنامه به آن شی نیاز ندارد و پایتون می‌تواند حافظه آن را آزاد کند.

چطور شمارش ارجاعات کار می‌کند؟
- هر زمان که یک متغیر به شی‌ای اشاره می‌کند، شمارش ارجاعات آن شی افزایش می‌یابد.
- وقتی ارجاعی حذف می‌شود، شمارش ارجاعات کاهش می‌یابد.
- زمانی که شمارش به صفر برسد، پایتون حافظه را آزاد می‌کند.

مثال:

a = [1, 2, 3]
b = a  # شمارش ارجاعات به شی لیست افزایش می‌یابد
del a  # شمارش ارجاعات کاهش می‌یابد

مزیت‌ها:
- *سریع و کارآمد*: شمارش ارجاعات بسیار سریع است و به‌صورت همزمان با اجرای برنامه انجام می‌شود.

چالش‌ها:
- *حلقه‌های مرجع*: اگر دو یا چند شی به صورت چرخه‌ای به یکدیگر ارجاع دهند، ممکن است باعث شود که حافظه هرگز آزاد نشود؛ چون شمارش ارجاعات آن‌ها هیچ وقت به صفر نمی‌رسد.



🔹 بخش دوم: جمع‌آوری زباله‌ها (Garbage Collection)
پایتون از یک سیستم جمع‌آوری زباله‌های دورانی برای پاکسازی حافظه اشیاء بدون ارجاع استفاده می‌کند که شمارش ارجاعات به تنهایی قادر به آزادسازی آن‌ها نیست.

چطور جمع‌آوری زباله‌ها کار می‌کند؟
- حلقه‌های مرجع: برای حل مشکل حلقه‌های مرجع، پایتون از جمع‌آوری زباله‌ها استفاده می‌کند. این مکانیزم دوره‌ای اجرا شده و حلقه‌های ارجاعی را شناسایی و آزاد می‌کند.
- ماژول gc: پایتون از ماژول داخلی gc برای اجرای جمع‌آوری زباله استفاده می‌کند. این ماژول به‌طور خودکار در پس‌زمینه کار می‌کند.

مثال: اجرای دستی جمع‌آوری زباله‌ها

import gc

gc.collect()  # اجرای دستی جمع‌آوری زباله

مزیت‌ها:
- *حذف حلقه‌های مرجع*: این مکانیزم باعث می‌شود که حافظه اشیائی که در حلقه‌های مرجع هستند آزاد شود.



🔹 بهینه‌سازی حافظه: بهترین تمرین‌ها
برای بهینه‌سازی استفاده از حافظه، این نکات را در نظر بگیرید:

1. پاکسازی متغیرهای غیرضروری: متغیرهایی که دیگر نیازی به آن‌ها ندارید را با del حذف کنید تا شمارش ارجاعات کاهش یابد.
2. کپی‌های غیرضروری را حذف کنید: از کپی‌های سطحی و عمیق تنها در مواقع نیاز استفاده کنید.
3. ماژول gc: می‌توانید در برنامه‌های طولانی‌مدت و پیچیده، با gc.collect() حافظه را بهینه کنید.
4. Weak References: در مواقعی که نیازی به جلوگیری از جمع‌آوری زباله ندارید، از weak referenceها استفاده کنید.



🔹 جمع‌بندی 📜
مدیریت خودکار حافظه در پایتون به لطف شمارش ارجاعات و جمع‌آوری زباله‌ها انجام می‌شود. این سیستم به شما اجازه می‌دهد که بدون نگرانی از مدیریت دستی حافظه، برنامه‌هایی قابل اعتماد و بهینه بسازید. به کمک نکات بالا و ابزارهایی مثل gc می‌توانید مدیریت حافظه را بهتر درک کرده و از آن بهینه‌تر استفاده کنید.


برای آموزش‌های بیشتر و مباحث حرفه‌ای‌تر برنامه‌نویسی، به کانال ما بپیوندید 📢
🔗 [لینک کانال تلگرام]

#PythonMemory #MemoryManagement #GarbageCollection #Python

پارت 1: آموزش SQL با پایتون (پایه)

👨‍💻 SQL یا Structured Query Language زبان استانداردی برای کار با پایگاه‌های داده است که به ما اجازه می‌دهد داده‌ها را ایجاد، خواندن، بروزرسانی و حذف کنیم (CRUD operations). در این پارت، می‌خواهیم SQL را در پایتون به کمک کتابخانه sqlite3 یاد بگیریم. این کتابخانه برای کار با پایگاه داده‌های SQLite در پایتون بسیار مفید است و در اکثر سیستم‌ها به صورت پیش‌فرض نصب شده است.

1️⃣ شروع کار با sqlite3

برای شروع، باید ابتدا کتابخانه sqlite3 را وارد کنیم:

import sqlite3

بعد از وارد کردن کتابخانه، برای اتصال به یک پایگاه داده، از تابع connect() استفاده می‌کنیم:

# اتصال به پایگاه داده (اگر فایل پایگاه داده وجود نداشته باشد، ساخته می‌شود)
conn = sqlite3.connect('example.db')

# ایجاد یک cursor برای اجرای دستورات SQL
cursor = conn.cursor()

در کد بالا:
- example.db نام فایل پایگاه داده است.
- اگر فایل پایگاه داده با این نام وجود نداشته باشد، به صورت خودکار ایجاد خواهد شد.
- cursor یک شی است که می‌توان از آن برای اجرای دستورات SQL استفاده کرد.

2️⃣ ایجاد یک جدول جدید

برای ایجاد یک جدول در پایگاه داده، از دستور SQL CREATE TABLE استفاده می‌کنیم. فرض کنید می‌خواهیم یک جدول برای ذخیره اطلاعات کاربر مانند نام، سن و ایمیل ایجاد کنیم:

# ایجاد یک جدول جدید
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
                    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                    name TEXT,
                    age INTEGER,
                    email TEXT)''')

# ذخیره تغییرات در پایگاه داده
conn.commit()

در این کد:
- IF NOT EXISTS به این معناست که اگر جدول قبلاً ایجاد شده باشد، دوباره ایجاد نمی‌شود.
- id یک ستون است که به عنوان کلید اصلی (Primary Key) برای هر رکورد استفاده می‌شود و به طور خودکار افزایش می‌یابد (AUTOINCREMENT).

3️⃣ وارد کردن داده‌ها در جدول

حالا که جدول خود را ایجاد کرده‌ایم، می‌توانیم داده‌ها را به آن وارد کنیم. از دستور SQL INSERT INTO استفاده می‌کنیم:

# وارد کردن داده‌ها در جدول
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age, email) VALUES (?, ?, ?)", ('Ali', 25, '[email protected]'))

# ذخیره تغییرات
conn.commit()

در این کد:
- ?ها به عنوان جایگزین برای مقادیر استفاده می‌شوند و از تزریق SQL جلوگیری می‌کنند.
- مقادیر به صورت یک‌تایپ در لیست وارد می‌شوند.

4️⃣ خواندن داده‌ها از جدول

برای خواندن داده‌ها از جدول، از دستور SQL SELECT استفاده می‌کنیم:

# خواندن داده‌ها از جدول
cursor.execute("SELECT * FROM users")
rows = cursor.fetchall()

# نمایش داده‌ها
for row in rows:
    print(row)

در این کد:
- SELECT * FROM users تمام داده‌های جدول users را انتخاب می‌کند.
- fetchall() تمام نتایج را به صورت یک لیست از تاپل‌ها برمی‌گرداند.

5️⃣ بستن اتصال

پس از انجام تمام عملیات، بهتر است که اتصال به پایگاه داده را ببندیم:

# بستن اتصال به پایگاه داده
conn.close()

📚 خلاصه پارت 1:
- یاد گرفتیم که چطور به پایگاه داده متصل شویم.
- نحوه ایجاد یک جدول و وارد کردن داده‌ها را بررسی کردیم.
- چطور داده‌ها را از پایگاه داده بخوانیم.
- در نهایت اتصال به پایگاه داده را بستیم.

🔜 در پارت بعدی، به بررسی دستورات پیشرفته‌تر SQL و نحوه بروزرسانی و حذف داده‌ها خواهیم پرداخت.

#SQL #Python #SQLite #Database

پارت 2: آموزش SQL با پایتون (بروزرسانی و حذف داده‌ها)

👨‍💻 در پارت اول با نحوه ایجاد جدول، وارد کردن داده‌ها و خواندن داده‌ها از پایگاه داده آشنا شدیم. حالا در این پارت به بررسی دستورات بروزرسانی و حذف داده‌ها در پایگاه داده خواهیم پرداخت.

1️⃣ بروزرسانی داده‌ها (UPDATE)

اگر بخواهیم داده‌ای را که قبلاً وارد کرده‌ایم، تغییر دهیم، از دستور **UPDATE** استفاده می‌کنیم. مثلاً فرض کنید می‌خواهیم سن کاربری که نامش "Ali" است را تغییر دهیم.

# بروزرسانی داده‌ها
cursor.execute("UPDATE users SET age = ? WHERE name = ?", (30, 'Ali'))

# ذخیره تغییرات
conn.commit()

در این کد:
- SET age = ? به این معناست که مقدار سن تغییر می‌کند.
- WHERE name = ? مشخص می‌کند که فقط رکوردهایی که نام آن‌ها "Ali" است تغییر خواهند کرد.
- مانند قبل، برای جلوگیری از تزریق SQL از ? استفاده کرده‌ایم و مقادیر را به صورت پارامتر می‌فرستیم.

2️⃣ حذف داده‌ها (DELETE)

برای حذف داده‌ها از پایگاه داده، از دستور **DELETE** استفاده می‌کنیم. فرض کنید می‌خواهیم رکورد کاربری که نامش "Ali" است را حذف کنیم.

# حذف داده‌ها
cursor.execute("DELETE FROM users WHERE name = ?", ('Ali',))

# ذخیره تغییرات
conn.commit()

در این کد:
- DELETE FROM users تمام داده‌ها را از جدول users حذف می‌کند.
- WHERE name = ? به این معناست که فقط رکوردهایی که نام آن‌ها "Ali" است حذف می‌شوند.

⚠️ توجه داشته باشید که دستور DELETE بدون استفاده از WHERE، تمام رکوردها را حذف می‌کند. پس باید حتماً دقت کنید که از WHERE به درستی استفاده کنید تا فقط رکوردهای مورد نظر حذف شوند.

3️⃣ حذف تمام داده‌ها از جدول (Truncate)

اگر بخواهیم تمام داده‌ها را از یک جدول حذف کنیم، می‌توانیم اDELETEDELETE** استفاده کنیم بدون اینکه شرطی بگذاریم یا اDROP**DROP** برای حذف جدول استفاده کنیم.

# حذف تمام داده‌ها از جدول
cursor.execute("DELETE FROM users")

# ذخیره تغییرات
conn.commit()

یا برای حذف ساختار جدول و داده‌ها:

# حذف جدول از پایگاه داده
cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS users")

# ذخیره تغییرات
conn.commit()

در اینجا:
- DELETE FROM users تمام داده‌ها را از جدول حذف می‌کند، اما ساختار جدول باقی می‌ماند.
- DROP TABLE IF EXISTS users جدول users را به طور کامل حذف می‌کند، حتی اگر داده‌ها داخل آن باشند.

4️⃣ جستجوی داده‌ها با شرط‌های مختلف

برای جستجوی داده‌ها به صورت خاص‌تر، می‌توانیم اSELECTSELECT** با شرط‌های مختلWHERE*WHERE**، **LIKE**، و **ORDER BY** استفاده کنیم. به عنوان مثال، فرض کنید می‌خواهیم کاربران را بر اساس سن مرتب کنیم:

# جستجو و مرتب‌سازی داده‌ها
cursor.execute("SELECT * FROM users ORDER BY age DESC")
rows = cursor.fetchall()

# نمایش داده‌ها
for row in rows:
    print(row)

در این کد:
- ORDER BY age DESC داده‌ها را بر اساس سن به صورت نزولی مرتب می‌کند.
- برای مرتب‌سازی صعودی از ASC استفاده می‌شود که به طور پیش‌فرض است.

5️⃣ بستن اتصال

در نهایت، پس از انجام عملیات‌های مورد نظر، باید اتصال به پایگاه داده را ببندیم:

# بستن اتصال به پایگاه داده
conn.close()

📚 **خلاصه پارت 2**:
- در این پارت یاد گرفتیم که چگونه UPDATE با دستور **UPDATE** بروزرسانی کنیم.
- نحوه حذف DELETE با دستور **DELETE** بررسی کردیم.
- برای حذف تمام داده‌ها یا DELETEز دDROP*DELETE** و **DROP** استفاده کردیم.
- یاد گرفتیم که چگونه داده‌ها را جستجو کرده و مرتب کنیم.

🔜 در صورتی که بخواهید در مورد SQL بیشتر یاد بگیرید، می‌توانید به مستندات رسمی SQL یا آموزش‌های پیشرفته‌تر مراجعه کنید.

#SQL #Python #SQLite #Database

هشینگ یک تکنیک فوق‌العاده قدرتمند است که می‌تواند سرعت دسترسی به داده‌ها را به طور چشم‌گیری افزایش دهد. با استفاده از هش‌مپ‌ها و هشینگ، می‌توانید پایگاه داده‌های بزرگ را به‌راحتی مدیریت کنید و از جست‌وجوهای خطی و زمان‌بر جلوگیری کنید. این روش در دنیای داده‌های بزرگ و سیستم‌های پیچیده به‌طور گسترده‌ای استفاده می‌شود و می‌تواند به شما کمک کند که حتی با سیستم‌های معمولی، از سرعت بالای پردازش داده‌ها بهره‌مند شوید.



امیدوارم که این آموزش برای شما مفید بوده باشد! 🌟 اگر سوالی دارید یا نیاز به توضیحات بیشتر دارید، حتماً در کامنت‌ها مطرح کنید. 💬


🌟 برای یادگیری بیشتر و آموزش‌های جذاب‌تر به کانال ما بپیوندید!

#هشینگ #برنامه_نویسی #Python #کامپیوتر #پایگاه_داده #الگوریتم #پیشرفت #تکنولوژی

تبدیل فایل Py به EXE

بعضی اوقات لازم هست که فایل پایتونی‌مون رو تبدیل به یک فایل EXE کنیم تا راحت بتونیم اجراش کنیم. برای این کار ابزارهای زیادی هست، ولی یکی از راحت‌ترین و بی‌دردسرترین روش‌ها استفاده از cx_Freeze هست. حالا بریم ببینیم چطوری میشه ازش استفاده کرد.

خب طبیعی هست که اول باید ابزار رو نصب کنیم. توی ترمینال این دستور رو می‌زنیم:
pip install cx_Freeze
بعد از نصب، باید یه فایل بسازیم به اسم setup.py که قراره تنظیمات تبدیل پروژه رو توش بنویسیم. اگه برنامه‌مون ساده‌ست این کد کفایت می‌کنه:
from cx_Freeze import setup, Executable

setup(
    name="اسم برنامه",
    version="ورژن برنامه",
    description="یک توضیح درباره برنامه",
    executables=[Executable("main.py")]
)
ولی اگه برنامه‌مون از کتابخونه‌های گرافیکی استفاده می‌کنه، اون وقت فایل setup.py باید یک ذره فرق داشته باشه:
from cx_Freeze import setup, Executable
import sys

base = None
if sys.platform == "win32":
    base = "Win32GUI"

setup(
    name="اسم برنامه",
    version="ورژن",
    description="توضیحات",
    executables=[Executable("main.py", base=base)]
)
نکته مهم: فایلی که می‌خواهید تبدیلش کنید باید اسمش main.py باشه. البته می‌تونید اسم دیگه هم بدید، ولی اون موقع باید توی قسمت Executable اسم دقیق فایل رو بنویسید.
حالا ترمینال رو باز کنید، وارد مسیر اون فایل شید و این دستور رو بزنید:
python setup.py build
یه پوشه به اسم build ساخته می‌شه که داخل‌ش نسخه‌ی EXE برنامه‌ هست😉


یک روش ساده‌تر هم هست که دیگه نیاز به فایل setup نداره.
که دستورش این هست:
cxfreeze --script hello.py --target-dir dist
اینجوری مستقیم فایل EXE ساخته می‌شه و نیاز به فایل setup.py نیست.
البته توی صفحه رسمی‌ش سوییچ‌های دیگه هم گذاشته شده که می‌تونید ازشون استفاده کنید:
https://cx-freeze.readthedocs.io/en/stable/script.html

🔖 #Python, #پایتون

👤 @Amir_123_ka

💎 Channel:
https://t.iss.one/programming_languages390