🚀 آموزش منطق در توابع پایتون

توابع در پایتون بخش اساسی برنامه‌نویسی هستند که به ما کمک می‌کنند تا کدهای خود را سازمان‌دهی و مدیریت کنیم. با استفاده از توابع، می‌توانیم کدهای خود را به قسمت‌های کوچکتر و قابل فهم‌تر تقسیم کنیم. در این آموزش، به بررسی منطق در توابع می‌پردازیم و نحوه استفاده از آن را با مثال‌های عملی توضیح می‌دهیم.

تعریف تابع
تابع در پایتون با استفاده از کلمه کلیدی def تعریف می‌شود. ساختار کلی یک تابع به شکل زیر است:

def name_of_function(parameters):
    # body of the function
    return result

پارامترها و آرگومان‌ها
پارامترها متغیرهایی هستند که در تعریف تابع ذکر می‌شوند و آرگومان‌ها مقادیری هستند که هنگام فراخوانی تابع به آن ارسال می‌شوند. به عنوان مثال:

def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")

greet("Alice")

در اینجا، name پارامتر و "Alice" آرگومان است.

منطق در توابع
منطق در توابع به معنای استفاده از ساختارهای شرطی و حلقه‌ها برای تصمیم‌گیری و تکرار در داخل توابع است. این بخش شامل موارد زیر است:

1. استفاده از ساختارهای شرطی
ساختارهای شرطی مانند if, elif و else به ما اجازه می‌دهند تا بر اساس شرایط خاص تصمیم‌گیری کنیم. به عنوان مثال:

def check_number(num):
    if num > 0:
        return "Positive"
    elif num < 0:
        return "Negative"
    else:
        return "Zero"

2. استفاده از حلقه‌ها
حلقه‌ها به ما امکان تکرار انجام یک سری عملیات را می‌دهند. به عنوان مثال:

def print_numbers(n):
    for i in range(1, n+1):
        print(i)

بازگشت مقادیر
تابع می‌تواند مقداری را بازگرداند که با استفاده از کلمه کلیدی return مشخص می‌شود. به عنوان مثال:

def add(a, b):
    return a + b

result = add(3, 5)
print(result)  # Output: 8

توابع بازگشتی
توابع بازگشتی توابعی هستند که خود را فراخوانی می‌کنند. این توابع برای حل مسائل تکراری مانند فاکتوریل یا فیبوناچی مفید هستند. به عنوان مثال:

def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n - 1)

print(factorial(5))  # Output: 120

توابع لامبدا
توابع لامبدا توابع ناشناس هستند که با استفاده از کلمه کلیدی lambda تعریف می‌شوند. این توابع برای عملیات‌های کوتاه و ساده مفید هستند. به عنوان مثال:

square = lambda x: x * x
print(square(4))  # Output: 16

🚩(بزن اینجا تا بیشتر یاد بگیری)🚩

#پایتون #آموزش #برنامه‌نویسی #توابع #کدنویسی

🚀 آموزش تعامل و ارتباط بین توابع در پایتون

در برنامه‌نویسی، تعامل و ارتباط بین توابع یکی از مفاهیم کلیدی برای ایجاد کدهای تمیز و قابل فهم است. با تعریف و استفاده مناسب از توابع، می‌توان کدها را به بخش‌های کوچکتر و قابل مدیریت‌تر تقسیم کرد و از قابلیت‌های بازاستفاده و تست پذیری آن‌ها بهره‌برد. در این آموزش، به بررسی نحوه تعامل و ارتباط بین توابع در پایتون خواهیم پرداخت.

تعریف توابع مستقل
ابتدا توابع ساده و مستقل را تعریف می‌کنیم. این توابع هر کدام یک وظیفه خاص را انجام می‌دهند. به عنوان مثال:

def add(a, b):
    return a + b

def subtract(a, b):
    return a - b

فراخوانی توابع از داخل دیگر توابع
یکی از مهمترین روش‌های ارتباط بین توابع، فراخوانی یک تابع از داخل تابع دیگر است. این کار باعث می‌شود که کدها قابل استفاده مجدد و مرتب باشند. به عنوان مثال:

def calculate(a, b):
    sum_result = add(a, b)
    subtract_result = subtract(a, b)
    return sum_result, subtract_result

result = calculate(10, 5)
print(result)  # Output: (15, 5)

ارسال توابع به عنوان آرگومان
در پایتون، توابع می‌توانند به عنوان آرگومان به دیگر توابع ارسال شوند. این ویژگی به ما امکان می‌دهد که رفتار توابع را تغییر دهیم. به عنوان مثال:

def apply_operation(a, b, operation):
    return operation(a, b)

result_add = apply_operation(10, 5, add)
result_subtract = apply_operation(10, 5, subtract)
print(result_add)      # Output: 15
print(result_subtract) # Output: 5

توابع بازگشتی
توابع بازگشتی توابعی هستند که خود را فراخوانی می‌کنند. این نوع توابع برای حل مسائل پیچیده و تکراری بسیار مفید هستند. به عنوان مثال:

def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n - 1)

print(factorial(5))  # Output: 120

توابع داخلی (Nested Functions)
توابع داخلی یا توابع تو در تو، توابعی هستند که داخل توابع دیگر تعریف می‌شوند. این توابع تنها در داخل تابع خارجی قابل دسترسی هستند. به عنوان مثال:

def outer_function(text):
    def inner_function():
        print(text)
    inner_function()

outer_function("Hello from nested function!")  # Output: Hello from nested function!

🚩(بزن اینجا تا بیشتر یاد بگیری)🚩

#پایتون #آموزش #برنامه‌نویسی #توابع #تعامل_توابع #کدنویسی

🚀 آموزش استیتمینت‌های تو در تو و اسکوپ‌ها در پایتون


استیتمینت‌های تو در تو (Nested Statements) و مفهوم اسکوپ‌ها (Scopes) در پایتون از اهمیت بالایی برخوردارند و درک صحیح آن‌ها می‌تواند به شما کمک کند تا کدهای خود را بهتر سازماندهی و دیباگ کنید. در این آموزش، به بررسی این مفاهیم و کاربردهای آن‌ها در برنامه‌نویسی پایتون می‌پردازیم.

استیتمینت‌های تو در تو

استیتمینت‌های تو در تو به معنای قرار دادن یک ساختار کنترلی در داخل یک ساختار کنترلی دیگر است. این کار به ما اجازه می‌دهد تا تصمیم‌گیری‌ها و تکرارها را به صورت چندلایه و پیچیده‌تر انجام دهیم.

مثال با if تو در تو

age = 25
if age >= 18:
    print("You are an adult.")
    if age >= 65:
        print("You are a senior citizen.")
    else:
        print("You are not a senior citizen.")
else:
    print("You are not an adult.")

در این مثال، دو شرط if به صورت تو در تو استفاده شده‌اند. شرط دوم تنها در صورتی اجرا می‌شود که شرط اول برقرار باشمثال با

حلقه‌های تو در تو

for i in range(3):
    for j in range(2):
        print(f"i: {i}, j: {j}")

در این مثال، دو حلقه for به صورت تو در تو استفاده شده‌اند. هر بار که حلقه بیرونی اجرا می‌شود، حلقه داخلی به طور کامل اجرا می‌شو

اسکوپ ها

اسکوپ‌ها محدوده‌هایی هستند که در آن‌ها متغیرها تعریف و دسترسی پیدا می‌کنند. در پایتون، چهار نوع اسکوپ وجود دارد:

1. Local Scope: متغیرهایی که در داخل یک تابع تعریف می‌شوند.
2. Enclosing Scope: متغیرهایی که در تابعی تو در تو تعریف می‌شوند.
3. Global Scope: متغیرهایی که در سطح ماژول (فایل) تعریف می‌شوند.
4. Built-in Scope: متغیرهای پیش‌فرض پایتون که همیشه در دسترس هستنمثال با اسکوپ محلیلی**

def my_function():
    local_var = "I am local"
    print(local_var)

my_function()
# print(local_var)  # این خط خطا می‌دهد چون متغیر local_var در اسکوپ محلی تعریف شده است

مثال با اسکوپ محصور

def outer_function():
    outer_var = "I am outer"

    def inner_function():
        inner_var = "I am inner"
        print(outer_var)
        print(inner_var)

    inner_function()
    # print(inner_var)  # این خط خطا می‌دهد چون متغیر inner_var در اسکوپ داخلی تعریف شده است

outer_function()

مثال با اسکوپ جهانی

global_var = "I am global"

def my_function():
    print(global_var)

my_function()
print(global_var)

تغییر متغیرهای سراسری در داخل تابع

برای تغییر متغیرهای سراسری در داخل یک تابع، باید از کلمه کلیدی global استفاده کنید:

counter = 0

def increase_counter():
    global counter
    counter += 1

increase_counter()
print(counter)  # Output: 1

🚩(بزن اینجا تا بیشتر یاد بگیری)🚩

#پایتون #آموزش #برنامه‌نویسی #توابع #اسکوپ #استیتمینت_تو_در_تو #کدنویسی

🚀 آموزش آرگومان‌ها و کی‌ورد آرگومان‌ها در توابع پایتون


در برنامه‌نویسی با پایتون، توابع می‌توانند مقادیر ورودی (آرگومان) دریافت کنند که به آن‌ها کمک می‌کنند تا عملیات‌های خاصی را انجام دهند. این آرگومان‌ها می‌توانند به صورت موقعیتی (Positional Arguments) یا کی‌وردی (Keyword Arguments) ارسال شوند. در این آموزش، به بررسی هر دو نوع آرگومان و نحوه استفاده از آن‌ها می‌پردازیم.

آرگومان‌های موقعیتی (Positional Arguments)

آرگومان‌های موقعیتی بر اساس موقعیت خود در فراخوانی تابع، مقادیر خود را به پارامترهای مربوطه منتقل می‌کنند. به عنوان مثال:

def greet(name, age):
    print(f"Hello, {name}. You are {age} years old.")

greet("Alice", 30)

در اینجا، "Alice" و 30 به ترتیب به پارامترهای name و age منتقل می‌شوند.

کی‌ورد آرگومان‌ها (Keyword Arguments)

کی‌ورد آرگومان‌ها به شما اجازه می‌دهند که مقادیر را به پارامترهای خاصی اختصاص دهید، بدون توجه به موقعیت آن‌ها در فراخوانی تابع. به عنوان مثال:

greet(age=30, name="Alice")

در اینجا، حتی اگر ترتیب آرگومان‌ها متفاوت باشد، مقادیر به پارامترهای صحیح منتقل می‌شوند.

آرگومان‌های پیش‌فرض (Default Arguments)

شما می‌توانید برای پارامترهای تابع مقادیر پیش‌فرض تعیین کنید. اگر آرگومانی ارسال نشود، مقدار پیش‌فرض استفاده می‌شود:

def greet(name, age=25):
    print(f"Hello, {name}. You are {age} years old.")

greet("Bob")
greet("Alice", 30)

در این مثال، برای Bob مقدار پیش‌فرض 25 استفاده می‌شود، در حالی که برای Alice مقدار 30 که به صورت آرگومان ارسال شده است، استفاده می‌شود.

آرگومان‌های متغیر (Variable-length Arguments)

پایتون اجازه می‌دهد که توابع، تعداد متغیری از آرگومان‌ها را دریافت کنند. این کار با استفاده از *args و **kwargs انجام می‌شود.

args

args به شما امکان می‌دهد که تعداد متغیری از آرگومان‌های موقعیتی را به تابع ارسال کنید:

def print_numbers(*args):
    for number in args:
        print(number)

print_numbers(1, 2, 3, 4, 5)

kwargs

**kwargs به شما امکان می‌دهد که تعداد متغیری از کی‌ورد آرگومان‌ها را به تابع ارسال کنید:

def print_info(**kwargs):
    for key, value in kwargs.items():
        print(f"{key}: {value}")

print_info(name="Alice", age=30, city="New York")

ترکیب آرگومان‌ها

شما می‌توانید ترکیبی از آرگومان‌های موقعیتی، کی‌ورد آرگومان‌ها و آرگومان‌های متغیر را در یک تابع استفاده کنید. ترتیب تعریف پارامترها مهم است: پارامترهای موقعیتی، سپس *args، سپس پارامترهای کی‌وردی و در نهایت **kwargs:

def combined_example(pos1, pos2, *args, kw1="default1", kw2="default2", **kwargs):
    print(f"pos1: {pos1}, pos2: {pos2}")
    print("args:", args)
    print(f"kw1: {kw1}, kw2: {kw2}")
    print("kwargs:", kwargs)

combined_example(1, 2, 3, 4, 5, kw1="value1", extra1="extra_value1", extra2="extra_value2")

🚩(بزن اینجا تا بیشتر یاد بگیری)🚩

#پایتون #آموزش #برنامه‌نویسی #توابع #آرگومان #کی‌ورد_آرگومان #کدنویسی

آشنایی با معماری میکروسرویس‌ها 🛠️

سلام دوستان! امروز قصد داریم با یکی از معماری‌های برنامه‌نویسی که توسعه نرم‌افزار را متحول کرده است، آشنا شویم. اگر به دنبال بهبود عملکرد و قابلیت مقیاس‌پذیری برنامه‌های خود هستید، این مطلب برای شماست. 🚀

مقدمه 📘
در دنیای توسعه نرم‌افزار، انتخاب معماری مناسب برای برنامه‌ها می‌تواند تأثیر بزرگی بر کارایی و نگهداری آن‌ها داشته باشد. یکی از معماری‌های محبوب و مدرن، معماری میکروسرویس‌ها است. این معماری به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد برنامه‌های خود را به اجزای کوچکتر و مستقلی تقسیم کنند که هر کدام وظایف مشخص و مستقلی دارند.

درباره معماری میکروسرویس‌ها 🧩
میکروسرویس‌ها یک سبک معماری است که در آن یک برنامه به مجموعه‌ای از سرویس‌های کوچک و مستقل تقسیم می‌شود. این سرویس‌ها می‌توانند به طور جداگانه توسعه، استقرار و مدیریت شوند. هر سرویس یک بخش خاص از قابلیت‌های کلی برنامه را پیاده‌سازی می‌کند و از طریق پروتکل‌های سبک و استاندارد مانند HTTP/REST یا پیام‌رسان‌ها با دیگر سرویس‌ها ارتباط برقرار می‌کند. 🗂️

ویژگی‌های کلیدی میکروسرویس‌ها:
1. استقلال سرویس‌ها 🛠️: هر سرویس می‌تواند به طور مستقل توسعه و به‌روزرسانی شود، بدون تأثیر بر سایر سرویس‌ها.
2. توسعه مستقل 💻: تیم‌های مختلف می‌توانند به صورت مستقل بر روی سرویس‌های جداگانه کار کنند و از زبان‌ها و ابزارهای مختلف استفاده کنند.
3. استقرار مستقل 🚀: هر سرویس می‌تواند به طور جداگانه استقرار یابد و نیاز به هماهنگی با سایر سرویس‌ها ندارد.
4. مقیاس‌پذیری افقی 📈: سرویس‌ها می‌توانند بر اساس نیاز به طور مستقل مقیاس‌پذیر شوند تا بار کاری بیشتری را تحمل کنند.
5. تحمل خطا ⚠️: خطا در یک سرویس باعث اختلال در کل سیستم نمی‌شود، بلکه تنها بر سرویس مورد نظر تأثیر می‌گذارد.

موارد استفاده از میکروسرویس‌ها 📈
1. قابلیت مقیاس‌پذیری 🔄: هر سرویس می‌تواند به طور مستقل مقیاس‌پذیر شود تا بار کاری بیشتری را تحمل کند.
2. توسعه و استقرار مستقل 🚀: تیم‌های مختلف می‌توانند بر روی سرویس‌های جداگانه کار کنند و آن‌ها را به طور مستقل استقرار دهند.
3. بهبود قابلیت نگهداری 🔧: با جدا کردن وظایف به سرویس‌های کوچک‌تر، یافتن و رفع اشکال‌ها آسان‌تر می‌شود.
4. استفاده بهینه از منابع 💡: سرویس‌ها می‌توانند بر اساس نیازهای خاص خود از منابع مختلف استفاده کنند.
5. انعطاف‌پذیری بیشتر 🤹‍♂️: با امکان استفاده از فناوری‌ها و زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف برای هر سرویس، تیم‌ها می‌توانند از بهترین ابزارها برای هر بخش از پروژه استفاده کنند.

(🚩برای بیشتر یاد گرفتن اینجا کلیک کن🚩)

#میکروسرویس #توسعه_نرم_افزار #برنامه_نویسی #مهندسی_نرم_افزار #قابلیت_مقیاس‌پذیری #استقرار_مستقل #نگهداری_نرم_افزار #منابع_بهینه

آموزش استفاده از معماری میکروسرویس‌ها در پایتون 🛠️

سلام دوستان! امروز قصد داریم نحوه پیاده‌سازی معماری میکروسرویس‌ها در پایتون را به شما آموزش دهیم. اگر به دنبال بهبود عملکرد و مقیاس‌پذیری برنامه‌های خود هستید، این آموزش برای شماست. 🚀

مقدمه 📘
میکروسرویس‌ها به شما امکان می‌دهند برنامه‌های خود را به مجموعه‌ای از سرویس‌های کوچک و مستقل تقسیم کنید. هر سرویس می‌تواند به طور جداگانه توسعه، استقرار و مدیریت شود. در این آموزش، یک مثال ساده از پیاده‌سازی میکروسرویس‌ها در پایتون را با استفاده از فریم‌ورک Flask نشان خواهیم داد.

قدم اول: نصب نیازمندی‌ها 🛠️
ابتدا باید فریم‌ورک Flask را نصب کنیم. این فریم‌ورک به ما کمک می‌کند تا به سادگی سرویس‌های خود را ایجاد کنیم.

pip install flask

قدم دوم: ایجاد سرویس اول 🌐
بیایید یک سرویس ساده برای مدیریت کاربران ایجاد کنیم. این سرویس شامل دو endpoint است: یکی برای دریافت لیست کاربران و دیگری برای اضافه کردن کاربر جدید.

# user_service.py
from flask import Flask, jsonify, request

app = Flask(__name__)

# لیست کاربران در حافظه موقت
users = []

@app.route('/users', methods=['GET'])
def get_users():
    """دریافت لیست تمامی کاربران"""
    return jsonify(users)

@app.route('/users', methods=['POST'])
def add_user():
    """اضافه کردن کاربر جدید به لیست"""
    user = request.get_json()
    users.append(user)
    return jsonify(user), 201

if __name__ == '__main__':
    # اجرای سرویس در پورت 5001
    app.run(port=5001)

توضیحات کد:
- get_users endpoint برای دریافت لیست تمامی کاربران استفاده می‌شود. این endpoint لیست کاربران را به صورت JSON برمی‌گرداند.
- add_user endpoint برای اضافه کردن کاربر جدید به لیست استفاده می‌شود. کاربر جدید از داده‌های ارسال شده به صورت JSON دریافت و به لیست کاربران اضافه می‌شود.

قدم سوم: ایجاد سرویس دوم 🌐
حالا یک سرویس دیگر برای مدیریت محصولات ایجاد می‌کنیم. این سرویس شامل دو endpoint است: یکی برای دریافت لیست محصولات و دیگری برای اضافه کردن محصول جدید.

# product_service.py
from flask import Flask, jsonify, request

app = Flask(__name__)

# لیست محصولات در حافظه موقت
products = []

@app.route('/products', methods=['GET'])
def get_products():
    """دریافت لیست تمامی محصولات"""
    return jsonify(products)

@app.route('/products', methods=['POST'])
def add_product():
    """اضافه کردن محصول جدید به لیست"""
    product = request.get_json()
    products.append(product)
    return jsonify(product), 201

if __name__ == '__main__':
    # اجرای سرویس در پورت 5002
    app.run(port=5002)

توضیحات کد:
- get_products endpoint برای دریافت لیست تمامی محصولات استفاده می‌شود. این endpoint لیست محصولات را به صورت JSON برمی‌گرداند.
- add_product endpoint برای اضافه کردن محصول جدید به لیست استفاده می‌شود. محصول جدید از داده‌های ارسال شده به صورت JSON دریافت و به لیست محصولات اضافه می‌شود.

قدم چهارم: اجرای سرویس‌ها 🚀
برای اجرای سرویس‌ها، هر کدام را در یک ترمینال جداگانه اجرا کنید:

python user_service.py
python product_service.py

قدم پنجم: ارتباط بین سرویس‌ها 🔄
برای ارتباط بین سرویس‌ها، می‌توانید از پروتکل‌های HTTP استفاده کنید. در اینجا یک مثال ساده از فراخوانی یک سرویس از طریق HTTP نشان داده می‌شود.

# example_call.py
import requests

# اضافه کردن کاربر جدید
user = {"name": "John Doe", "email": "[email protected]"}
response = requests.post('https://localhost:5001/users', json=user)
print("Added User:", response.json())

# اضافه کردن محصول جدید
product = {"name": "Laptop", "price": 1200}
response = requests.post('https://localhost:5002/products', json=product)
print("Added Product:", response.json())

توضیحات کد:
- ابتدا یک درخواست POST به endpoint /users برای اضافه کردن کاربر جدید ارسال می‌شود. سپس نتیجه درخواست چاپ می‌شود.
- سپس یک درخواست POST به endpoint /products برای اضافه کردن محصول جدید ارسال می‌شود. نتیجه درخواست نیز چاپ می‌شود.


در این آموزش، نحوه پیاده‌سازی معماری میکروسرویس‌ها در پایتون با استفاده از فریم‌ورک Flask را یاد گرفتیم. این معماری به شما امکان می‌دهد برنامه‌های خود را به سرویس‌های کوچکتر و مستقلی تقسیم کنید که هر کدام به طور جداگانه توسعه و مدیریت می‌شوند. با این کار، مقیاس‌پذیری و نگهداری برنامه‌های خود را بهبود خواهید داد.

(🚩اینجا کلیک کن تا بیشتر یاد بگیری🚩)

#میکروسرویس #پایتون #توسعه_نرم‌افزار #برنامه_نویسی #فلَسک #قابلیت_مقیاس‌پذیری #آموزش

🔍 سه دانستنی جالب درباره کارهای مخفی با پایتون 🐍

1. استفاده از پایتون برای پنهان‌سازی اطلاعات در تصاویر 📸
آیا می‌دانستید که با استفاده از پایتون می‌توانید اطلاعات را به طور مخفی در تصاویر ذخیره کنید؟ این تکنیک به نام استگانوگرافی (Steganography) شناخته می‌شود. با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Pillow و numpy می‌توانید داده‌های متنی یا باینری را به طور نامحسوس در پیکسل‌های تصویر قرار دهید. برای مثال، می‌توانید از این تکنیک برای مخفی کردن پیام‌های خصوصی در تصاویر استفاده کنید.

from PIL import Image
import numpy as np

def encode_image(image_path, message, output_path):
    image = Image.open(image_path)
    binary_message = ''.join(format(ord(i), '08b') for i in message) + '00000000'
    pixels = np.array(image)
    flat_pixels = pixels.flatten()

    for i in range(len(binary_message)):
        flat_pixels[i] = (flat_pixels[i] & 0b11111110) | int(binary_message[i])
    
    new_image = Image.fromarray(flat_pixels.reshape(pixels.shape))
    new_image.save(output_path)

# استفاده
encode_image('input.png', 'Hidden Message', 'output.png')

2. استفاده از پایتون برای ساخت برنامه‌های مدیریت منابع سیستم 🛠️
پایتون می‌تواند برای ایجاد برنامه‌های مدیریت منابع سیستم به کار رود. برای مثال، با استفاده از کتابخانه psutil می‌توانید به راحتی اطلاعات مربوط به استفاده از CPU، حافظه، و دیسک را دریافت و نظارت کنید. این اطلاعات می‌تواند برای نظارت بر سلامت سیستم یا حتی برای ایجاد داشبوردهای سفارشی مفید باشد.

import psutil

def system_info():
    print(f"CPU Usage: {psutil.cpu_percent()}%")
    print(f"Memory Usage: {psutil.virtual_memory().percent}%")
    print(f"Disk Usage: {psutil.disk_usage('/').percent}%")

# استفاده
system_info()

3. پنهان‌سازی کد پایتون به عنوان اسکریپت‌های اجرایی بدون نیاز به نصب Python 🕵️‍♂️
با استفاده از ابزارهایی مانند PyInstaller، می‌توانید کد پایتون خود را به یک فایل اجرایی (مثلاً .exe برای ویندوز) تبدیل کنید. این روش به شما امکان می‌دهد تا برنامه‌های پایتونی خود را بدون نیاز به نصب Python در سیستم مقصد اجرا کنید. این تکنیک می‌تواند برای پخش برنامه‌های مخفی یا توزیع نرم‌افزار به شکلی امن و غیرقابل تغییر استفاده شود.

pyinstaller --onefile your_script.py

پایتون به دلیل انعطاف‌پذیری و قدرت بالای خود، امکانات زیادی را برای انجام کارهای خلاقانه و مخفی فراهم می‌آورد. از پنهان‌سازی اطلاعات در تصاویر تا نظارت بر منابع سیستم و ساخت برنامه‌های مستقل، پایتون ابزارهایی را برای توسعه‌دهندگان فراهم می‌آورد که در نگاه اول ممکن است نامشهود به نظر برسند.

(🚩برای دانستنی های بیشتر بزن رو این جمله🚩)

#پایتون #استگانوگرافی #مدیریت_منابع #کد_پنهان #آموزش_پایتون #دانستنی_ها

.

📅 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

🎉 ساخت الگوریتم محاسباتی پیشرفته

مقدمه 🚀

الگوریتم‌های محاسباتی پیشرفته به شما این امکان را می‌دهند تا عملیات پیچیده ریاضی و منطقی را به صورت بهینه و دقیق انجام دهید. این الگوریتم‌ها می‌توانند برای کاربردهای مختلفی از جمله محاسبات ریاضی پیشرفته در ماشین حساب‌های علمی، شبیه‌سازی‌های پیچیده در مدل‌سازی علمی و صنعتی، و یا به عنوان بخشی از هسته هوش مصنوعی استفاده شوند.

انتخاب ساختار داده مناسب 🧩

برای ساخت یک الگوریتم محاسباتی پیشرفته، انتخاب ساختار داده مناسب اولین قدم است. بسته به نوع محاسباتی که قرار است انجام شود، می‌توانید از ساختارهای داده مختلفی مانند آرایه‌ها، لیست‌ها، پشته‌ها (Stacks)، صف‌ها (Queues)، درخت‌ها (Trees)، و یا حتی گراف‌ها استفاده کنید.

به عنوان مثال، اگر الگوریتم شما نیاز به ارزیابی عبارات ریاضی دارد، استفاده از پشته برای مدیریت ترتیب عملیات (مانند روش شاتینگ یارد) می‌تواند مناسب باشد.

class Stack:
    def __init__(self):
        self.items = []

    def push(self, item):
        self.items.append(item)

    def pop(self):
        if not self.is_empty():
            return self.items.pop()
        return None

    def peek(self):
        if not self.is_empty():
            return self.items[-1]
        return None

    def is_empty(self):
        return len(self.items) == 0

پیاده‌سازی الگوریتم شاتینگ یارد برای ارزیابی عبارات ریاضی 📐

الگوریتم شاتینگ یارد یکی از روش‌های محبوب برای ارزیابی عبارات ریاضی با اولویت‌های مختلف (مانند جمع، تفریق، ضرب و تقسیم) است. این الگوریتم ابتدا عبارت را به صورت postfix (معکوس Polish notation) تبدیل کرده و سپس نتیجه نهایی را محاسبه می‌کند.

def shunting_yard(expression):
    precedence = {'+': 1, '-': 1, '*': 2, '/': 2}
    output = []
    operators = Stack()

    for token in expression.split():
        if token.isnumeric():
            output.append(token)
        elif token in precedence:
            while (not operators.is_empty() and
                   precedence.get(operators.peek(), 0) >= precedence[token]):
                output.append(operators.pop())
            operators.push(token)
        elif token == '(':
            operators.push(token)
        elif token == ')':
            while operators.peek() != '(':
                output.append(operators.pop())
            operators.pop()

    while not operators.is_empty():
        output.append(operators.pop())

    return output

def evaluate_postfix(expression):
    stack = Stack()
    for token in expression:
        if token.isnumeric():
            stack.push(int(token))
        else:
            b = stack.pop()
            a = stack.pop()
            if token == '+':
                stack.push(a + b)
            elif token == '-':
                stack.push(a - b)
            elif token == '*':
                stack.push(a * b)
            elif token == '/':
                stack.push(a / b)
    return stack.pop()

expression = "3 + 5 * ( 2 - 8 )"
postfix_expr = shunting_yard(expression)
result = evaluate_postfix(postfix_expr)

print(f"Expression: {expression}")
print(f"Postfix: {' '.join(postfix_expr)}")
print(f"Result: {result}")

استفاده از الگوریتم‌ها در شبیه‌سازی‌های علمی 🧪

الگوریتم‌های محاسباتی پیشرفته می‌توانند در شبیه‌سازی‌های علمی نیز به کار گرفته شوند. به عنوان مثال، شبیه‌سازی حرکت ذرات در فیزیک نیاز به الگوریتم‌های دقیق برای محاسبه نیروها، شتاب و موقعیت ذرات دارد. در اینجا نمونه‌ای از یک شبیه‌سازی ساده با استفاده از قوانین نیوتن را بررسی می‌کنیم.

class Particle:
    initit__(self, position, velocity, mass):
        self.position = position
        self.velocity = velocity
        self.mass = mass

    def apply_force(self, force, time):
        acceleration = force / self.mass
        self.velocity += acceleration * time
        self.position += self.velocity * time

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

🌟 موضوع: معماری ECS در بازی‌سازی

📚 مقدمه

معماری ECS (Entity-Component-System) یکی از الگوهای طراحی مدرن در برنامه‌نویسی بازی‌ها است که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا بازی‌های پیچیده و مقیاس‌پذیر بسازند. این معماری با جداسازی داده‌ها و منطق از یکدیگر، به ایجاد سیستم‌های انعطاف‌پذیر و قابل توسعه کمک می‌کند. حالا بیایید به شرح کامل این معماری بپردازیم.

🏛️ معماری ECS

معماری ECS به سه بخش اصلی تقسیم می‌شود:

1. Entity (موجودیت) 🌟

موجودیت‌ها شناسه‌هایی هستند که به اجسام در بازی اشاره می‌کنند. خود موجودیت‌ها هیچ داده یا عملکردی ندارند؛ آن‌ها فقط به عنوان حامل‌هایی برای کامپوننت‌ها عمل می‌کنند. هر موجودیت می‌تواند چندین کامپوننت مختلف داشته باشد که مشخص‌کننده ویژگی‌ها و رفتارهای آن است.

2. Component (کامپوننت) 🧩

کامپوننت‌ها داده‌های خالص هستند که ویژگی‌ها و خصوصیات موجودیت‌ها را تعریف می‌کنند. به عنوان مثال، یک کامپوننت Position ممکن است شامل مختصات X و Y باشد که مکان موجودیت را در دنیای بازی مشخص می‌کند. کامپوننت‌ها هیچ منطق یا رفتار خاصی ندارند؛ آن‌ها فقط به عنوان حامل داده‌ها عمل می‌کنند.

3. System (سیستم) 🛠️

سیستم‌ها منطق بازی را پیاده‌سازی می‌کنند و روی کامپوننت‌های خاصی عمل می‌کنند. هر سیستم به مجموعه‌ای از کامپوننت‌ها دسترسی دارد و عملیات مورد نیاز را روی داده‌های آن‌ها انجام می‌دهد. برای مثال، یک سیستم Physics ممکن است بر روی کامپوننت‌های Position و Velocity عمل کند و موقعیت موجودیت‌ها را بر اساس سرعت آن‌ها به‌روز کند.

📈 مزایای معماری ECS

معماری ECS مزایای زیادی دارد که در ادامه به برخی از آن‌ها اشاره می‌کنیم:

1. افزایش کارایی: با جداسازی داده‌ها و منطق، پردازش بازی به صورت موازی بهینه‌تر انجام می‌شود و کارایی بازی افزایش می‌یابد.
2. قابلیت انعطاف‌پذیری: کامپوننت‌ها به راحتی می‌توانند اضافه، حذف یا تغییر کنند بدون اینکه نیازی به تغییر در موجودیت‌ها یا سیستم‌ها باشد.
3. توسعه‌پذیری: با تقسیم وظایف به سیستم‌ها، هر سیستم به طور مستقل توسعه داده می‌شود که این امر فرآیند نگهداری و توسعه را ساده‌تر می‌کند.
4. قابلیت استفاده مجدد: کامپوننت‌ها و سیستم‌ها می‌توانند در موجودیت‌های مختلف استفاده شوند که این امر به کاهش پیچیدگی و افزایش قابلیت استفاده مجدد کمک می‌کند.

🔻[برای یاد گرفتن بیشتر اینجا کلیک کن]🔻

🎉 پیاده‌سازی معماری ECS در پایتون

مقدمه 🚀

معماری ECS به شما امکان می‌دهد تا اجزای مختلف بازی را به صورت ماژولار و مجزا از یکدیگر پیاده‌سازی کنید. در این معماری، موجودیت‌ها فقط شناسه‌هایی برای شناسایی اشیاء هستند، کامپوننت‌ها داده‌هایی هستند که به این موجودیت‌ها متصل می‌شوند، و سیستم‌ها وظیفه پردازش و به‌روزرسانی این داده‌ها را بر عهده دارند.

ایجاد ساختار اصلی ECS 🌟

ابتدا باید ساختار پایه‌ای برای معماری ECS را در پایتون پیاده‌سازی کنیم. برای شروع، سه کلاس اصلی برای Entity، Component، و System تعریف می‌کنیم.

class Entity:
    def __init__(self):
        self.id = id(self)

class Component:
    pass

class System:
    def __init__(self):
        self.entities = []

    def add_entity(self, entity):
        self.entities.append(entity)

    def update(self):
        raise NotImplementedError("You need to implement the update method!")

ایجاد موجودیت‌ها و کامپوننت‌ها 🧩

موجودیت‌ها فقط شناسه‌هایی برای شناسایی اشیاء در بازی هستند و به خودی خود هیچ داده یا عملکرد خاصی ندارند. برای ایجاد موجودیت‌های خاص، می‌توانیم کامپوننت‌های مختلفی ایجاد کنیم.

class PositionComponent(Component):
    def __init__(self, x=0, y=0):
        self.x = x
        self.y = y

class VelocityComponent(Component):
    def __init__(self, dx=0, dy=0):
        self.dx = dx
        self.dy = dy

ایجاد سیستم‌ها برای پردازش داده‌ها 🛠️

سیستم‌ها وظیفه پردازش داده‌های متصل به موجودیت‌ها را بر عهده دارند. برای مثال، یک سیستم فیزیک می‌تواند داده‌های موقعیت و سرعت موجودیت‌ها را به‌روزرسانی کند.

class PhysicsSystem(System):
    def update(self):
        for entity in self.entities:
            position = entity.get_component(PositionComponent)
            velocity = entity.get_component(VelocityComponent)

            if position and velocity:
                position.x += velocity.dx
                position.y += velocity.dy

اضافه کردن قابلیت مدیریت کامپوننت‌ها به موجودیت‌ها 🔧

برای اینکه موجودیت‌ها بتوانند کامپوننت‌ها را مدیریت کنند، باید متدهایی برای اضافه کردن و دریافت کامپوننت‌ها به کلاس Entity اضافه کنیم.

class Entity:
    def __init__(self):
        self.id = id(self)
        self.components = {}

    def add_component(self, component):
        self.components[component.__class__] = component

    def get_component(self, component_class):
        return self.components.get(component_class)

تست کردن معماری ECS 🎮

حالا که ساختار اصلی معماری ECS را پیاده‌سازی کردیم، می‌توانیم آن را تست کنیم. ابتدا چند موجودیت ایجاد کرده، کامپوننت‌های مربوطه را به آن‌ها اضافه می‌کنیم و سپس با استفاده از سیستم‌ها این موجودیت‌ها را به‌روزرسانی می‌کنیم.

# ایجاد سیستم فیزیک
physics_system = PhysicsSystem()

# ایجاد موجودیت‌ها
entity1 = Entity()
entity1.add_component(PositionComponent(0, 0))
entity1.add_component(VelocityComponent(1, 1))

entity2 = Entity()
entity2.add_component(PositionComponent(10, 10))
entity2.add_component(VelocityComponent(-1, -1))

# اضافه کردن موجودیت‌ها به سیستم فیزیک
physics_system.add_entity(entity1)
physics_system.add_entity(entity2)

# به‌روزرسانی موجودیت‌ها
for _ in range(5):
    physics_system.update()

    print(f"Entity1 Position: ({entity1.get_component(PositionComponent).x}, {entity1.get_component(PositionComponent).y})")
    print(f"Entity2 Position: ({entity2.get_component(PositionComponent).x}, {entity2.get_component(PositionComponent).y})")

توضیحات

1. Entity: موجودیت‌ها به عنوان حامل‌های کامپوننت‌ها عمل می‌کنند و شناسه یکتایی دارند.
2. Component: کامپوننت‌ها داده‌هایی هستند که به موجودیت‌ها متصل می‌شوند. به عنوان مثال، PositionComponent و VelocityComponent دو نمونه از این کامپوننت‌ها هستند.
3. System: سیستم‌ها وظیفه پردازش کامپوننت‌های متصل به موجودیت‌ها را بر عهده دارند. در مثال ما، PhysicsSystem یک سیستم فیزیک است که موقعیت موجودیت‌ها را بر اساس سرعت آن‌ها به‌روزرسانی می‌کند.

پارت ۱: مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌ها 📚

سلام دوستان! 🌟 در اولین پارت از سری آموزش‌های "مفاهیم پایه ساختمان داده‌ها" می‌خواهیم به تعریف و اهمیت ساختمان داده‌ها بپردازیم و با انواع مختلف آن‌ها آشنا شویم. 🚀

تعریف ساختمان داده‌ها 🏗️
ساختمان داده‌ها به روش‌هایی اشاره دارد که برای سازماندهی و ذخیره‌سازی داده‌ها در برنامه‌های کامپیوتری استفاده می‌شود. این روش‌ها به ما کمک می‌کنند تا بتوانیم داده‌ها را به صورت مؤثر و کارا مدیریت کنیم. 💾

اهمیت ساختمان داده‌ها 💡
ساختمان داده‌ها نقش بسیار مهمی در بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌ها دارند. با انتخاب صحیح ساختمان داده، می‌توانیم سرعت و کارایی برنامه‌های خود را بهبود بخشیم و در نتیجه تجربه کاربری بهتری ارائه دهیم. 🔍

انواع ساختمان داده‌ها 📂
ساختمان داده‌ها به طور کلی به دو دسته اصلی تقسیم می‌شوند:

1. ساختمان داده‌های خطی (Linear Data Structures):
- آرایه‌ها (Arrays): مجموعه‌ای از عناصر با اندازه ثابت که به صورت متوالی در حافظه ذخیره می‌شوند. 📏
- لیست‌های پیوندی (Linked Lists): مجموعه‌ای از نودها که هر نود شامل داده و یک اشاره‌گر به نود بعدی است. 🔗

2. ساختمان داده‌های غیرخطی (Non-linear Data Structures):
- درخت‌ها (Trees): ساختارهای داده‌ای که به صورت سلسله‌مراتبی سازماندهی شده‌اند. 🌳
- گراف‌ها (Graphs): مجموعه‌ای از نودها و یال‌ها که ارتباطات بین نودها را نشان می‌دهند. 🕸️

کاربردهای مختلف ساختمان داده‌ها ⚙️

ساختمان داده‌ها در بسیاری از الگوریتم‌ها و برنامه‌های کامپیوتری کاربرد دارند. برای مثال، آرایه‌ها برای ذخیره‌سازی داده‌های مرتب شده و لیست‌های پیوندی برای اضافه و حذف سریع داده‌ها مناسب هستند. درخت‌ها و گراف‌ها نیز برای مسائل پیچیده‌تری مانند مسیر یابی و ذخیره‌سازی داده‌های سلسله‌مراتبی استفاده می‌شوند. 🧩

به این ترتیب، ساختمان داده‌ها پایه و اساس بسیاری از الگوریتم‌های برنامه‌نویسی و سیستم‌های نرم‌افزاری هستند. در پارت‌های بعدی به بررسی پیچیدگی زمانی و مکانی، و همچنین آرایه‌ها و لیست‌های پیوندی خواهیم پرداخت. 🚀

برای شروع آماده باشید و به یاد داشته باشید، پایه‌گذاری درست به موفقیت‌های بزرگ‌تر منجر خواهد شد! 📈

(🔺️🔺️اینجا کلیک کن🔻🔻)


#ساختمان_داده‌ها #پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش #مفاهیم_پایه #الگوریتم #برنامه‌نویس

پارت ۲: پیچیدگی زمانی و مکانی (Big O) ⏳💾

سلام دوستان! 🌟 در این پارت از سری آموزش‌های "مفاهیم پایه ساختمان داده‌ها"، می‌خواهیم به یکی از مفاهیم کلیدی در برنامه‌نویسی و الگوریتم‌ها بپردازیم: پیچیدگی زمانی و مکانی! 🚀

مفهوم پیچیدگی زمانی و مکانی 📈
پیچیدگی زمانی و مکانی برای اندازه‌گیری کارایی الگوریتم‌ها استفاده می‌شود و به ما کمک می‌کند تا بفهمیم یک الگوریتم چقدر سریع و با چه مقدار حافظه اجرا می‌شود.

- پیچیدگی زمانی (Time Complexity): نشان می‌دهد که زمان اجرای الگوریتم چقدر به ورودی‌ها وابسته است. 🕒
- پیچیدگی مکانی (Space Complexity): نشان می‌دهد که مقدار حافظه مورد نیاز الگوریتم به چه اندازه وابسته است. 💾

مفهوم Big O 🔍
Big O (بزرگ O) یک نماد است که برای بیان پیچیدگی زمانی و مکانی استفاده می‌شود. این نماد به ما کمک می‌کند تا رشد عملکرد یک الگوریتم را با افزایش اندازه ورودی تحلیل کنیم.

برای مثال:
- O(1): زمان یا حافظه ثابت، مستقل از اندازه ورودی. ⌛
- O(n): زمان یا حافظه خطی، به اندازه ورودی وابسته است. 📈
- O(n^2): زمان یا حافظه مربعی، به مجذور اندازه ورودی وابسته است. 🧮

تحلیل چند مثال ساده 🧩
1. جستجو در آرایه: اگر یک الگوریتم نیاز به جستجوی یک عنصر در آرایه‌ای از اندازه \( n \) داشته باشد، پیچیدگی زمانی آن O(n) است. به این معنی که در بدترین حالت، باید تمام عناصر را بررسی کنیم. 🔍

2. مرتب‌سازی با الگوریتم Bubble Sort: این الگوریتم برای مرتب‌سازی لیستی از عناصر نیاز به O(n^2) زمان دارد، زیرا برای هر عنصر باید با دیگر عناصر مقایسه شود. 📊

اهمیت Big O در انتخاب ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها 🧠
شناخت پیچیدگی زمانی و مکانی به ما کمک می‌کند تا بهترین ساختمان داده و الگوریتم را برای مسائل مختلف انتخاب کنیم. انتخاب مناسب می‌تواند منجر به بهبود قابل توجه در سرعت و کارایی برنامه‌ها شود. 🌟

برای مثال، اگر نیاز به جستجوی سریع در یک مجموعه از داده‌ها دارید، استفاده از درخت‌های جستجوی دودویی که دارای پیچیدگی زمانی O(log n) هستند، می‌تواند مناسب‌تر از آرایه‌ها با پیچیدگی زمانی O(n) باشد. 🔢

با یادگیری و درک مفهوم Big O، می‌توانید الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌های مناسب را برای برنامه‌های خود انتخاب کنید و به بهینه‌سازی کدهای خود بپردازید. 🛠️

در پارت بعدی به بررسی آرایه‌ها و لیست‌های پیوندی خواهیم پرداخت و نحوه عملکرد این ساختمان داده‌ها را مورد بررسی قرار خواهیم داد. تا آن زمان، تمرین و مرور این مفاهیم را فراموش نکنید! 🚀

(🔺️🔺️اینجا کلیک کن🔻🔻)



#پیچیدگی_زمانی #پیچیدگی_مکانی #BigO #برنامه‌نویسی #ساختمان_داده‌ها #آموزش #پایتون #الگوریتم

پارت ۳: آرایه‌ها و لیست‌های پیوندی (مقدمه‌ای) 📊🔗

سلام دوستان! 🌟 در پارت سوم از سری آموزش‌های "مفاهیم پایه ساختمان داده‌ها"، به بررسی دو ساختمان داده‌ی مهم و پرکاربرد یعنی آرایه‌ها و لیست‌های پیوندی خواهیم پرداخت. 🚀

آرایه‌ها (Arrays) 📏
آرایه‌ها یکی از ساده‌ترین و پرکاربردترین ساختمان‌های داده‌ای هستند که برای ذخیره مجموعه‌ای از عناصر با نوع داده‌ی مشابه استفاده می‌شوند.

- تعریف: آرایه یک مجموعه از عناصر است که در حافظه به صورت متوالی ذخیره شده‌اند و هر عنصر با یک اندیس (Index) دسترسی دارد. 📍
- ویژگی‌ها:
- اندازه ثابت: پس از ایجاد آرایه، اندازه آن تغییر نمی‌کند. 🛠️
- دسترسی تصادفی سریع: با استفاده از اندیس می‌توان به هر عنصر به سرعت دسترسی پیدا کرد. 🚀

مثال:

# ایجاد یک آرایه از اعداد صحیح
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
print(arr[2])  # دسترسی به عنصر سوم (3)

لیست‌های پیوندی (Linked Lists) 🔗
لیست‌های پیوندی ساختاری انعطاف‌پذیرتر نسبت به آرایه‌ها هستند و برای ذخیره داده‌ها به صورت پویا و تغییرپذیر مناسب‌اند.

- تعریف: لیست پیوندی مجموعه‌ای از نودها است که هر نود شامل داده و یک اشاره‌گر به نود بعدی (و در برخی موارد، نود قبلی) است. 🌐
- ویژگی‌ها:
- اندازه پویا: می‌توان به راحتی نودها را اضافه یا حذف کرد. 🛠️
- دسترسی خطی: برای دسترسی به یک عنصر باید از ابتدا تا نود مورد نظر پیمایش کرد. 🕵️

مثال:

# تعریف یک نود ساده در لیست پیوندی
class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next = None

# ایجاد نودها و پیوند آنها
node1 = Node(1)
node2 = Node(2)
node1.next = node2
print(node1.next.data)  # دسترسی به داده نود دوم (2)

تفاوت‌های کلیدی بین آرایه‌ها و لیست‌های پیوندی ⚖️
- اندازه: آرایه‌ها اندازه ثابت دارند، در حالی که لیست‌های پیوندی اندازه پویا هستند. 📏🔧
- دسترسی: دسترسی به عناصر در آرایه‌ها به صورت تصادفی و سریع است، در حالی که در لیست‌های پیوندی باید از ابتدا تا عنصر مورد نظر پیمایش کنید. ⌛
- افزودن/حذف: در آرایه‌ها، افزودن یا حذف عناصر نیاز به جابجایی عناصر دارد، در حالی که در لیست‌های پیوندی این عملیات به راحتی با تغییر اشاره‌گرها انجام می‌شود. 🔄

در پارت بعدی، به بررسی عملیات پایه مانند جستجو، درج و حذف در آرایه‌ها و لیست‌های پیوندی خواهیم پرداخت و پیچیدگی زمانی این عملیات‌ها را بررسی خواهیم کرد. تا آن زمان، تمرین کنید و با این ساختمان داده‌ها آشنا شوید! 🚀

(🔺️🔺️اینجا کلیک کن🔻🔻)

#آرایه‌ها #لیست‌های_پیوندی #ساختمان_داده‌ها #برنامه‌نویسی #پایتون #آموزش #داده

پارت ۴: عملیات پایه بر روی آرایه‌ها و لیست‌ها 🔍✏️

سلام دوستان! 🌟 در پارت چهارم از سری آموزش‌های "مفاهیم پایه ساختمان داده‌ها"، به بررسی عملیات پایه‌ای مانند جستجو، درج، و حذف در آرایه‌ها و لیست‌های پیوندی خواهیم پرداخت. 🚀

عملیات پایه در آرایه‌ها 📏

1. جستجو 🔎
- توضیح: برای پیدا کردن یک عنصر خاص در آرایه، باید به صورت خطی و از ابتدا تا انتها جستجو کنید.
- پیچیدگی زمانی: O(n)، زیرا ممکن است نیاز به بررسی تمام عناصر باشد.

مثال:

   def linear_search(arr, target):
       for index, value in enumerate(arr):
           if value == target:
               return index
       return -1

   arr = [1, 2, 3, 4, 5]
   print(linear_search(arr, 3))  # خروجی: 2
   

2. درج 🆕
- توضیح: برای افزودن یک عنصر به آرایه، معمولاً نیاز به جابجایی عناصر دیگر برای باز کردن فضای جدید است.
- پیچیدگی زمانی: O(n)، به دلیل نیاز به جابجایی عناصر.

مثال:

   def insert_element(arr, index, element):
       arr.insert(index, element)
       return arr

   arr = [1, 2, 3, 4, 5]
   print(insert_element(arr, 2, 10))  # خروجی: [1, 2, 10, 3, 4, 5]
   

3. حذف ❌
- توضیح: برای حذف یک عنصر از آرایه، نیاز به جابجایی عناصر بعدی برای پر کردن فضای خالی است.
- پیچیدگی زمانی: O(n)، به دلیل نیاز به جابجایی عناصر.

مثال:

   def remove_element(arr, element):
       if element in arr:
           arr.remove(element)
       return arr

   arr = [1, 2, 3, 4, 5]
   print(remove_element(arr, 3))  # خروجی: [1, 2, 4, 5]
   

عملیات پایه در لیست‌های پیوندی 🔗

1. جستجو 🔍
- توضیح: برای پیدا کردن یک عنصر در لیست پیوندی، باید از نود ابتدایی شروع کرده و به ترتیب نودها را پیمایش کنید.
- پیچیدگی زمانی: O(n)، زیرا باید تمام نودها را بررسی کرد.

مثال:

   class Node:
       def __init__(self, data):
           self.data = data
           self.next = None

   def search_linked_list(head, target):
       current = head
       while current:
           if current.data == target:
               return True
           current = current.next
       return False

   head = Node(1)
   head.next = Node(2)
   head.next.next = Node(3)
   print(search_linked_list(head, 2))  # خروجی: True
   

2. درج 🆕
- توضیح: برای افزودن یک نود به لیست پیوندی، تنها کافی است اشاره‌گرهای نودها را تغییر دهید.
- پیچیدگی زمانی: O(1) برای افزودن در ابتدای لیست، O(n) برای افزودن در موقعیت خاص.

مثال:

   def insert_at_head(head, new_data):
       new_node = Node(new_data)
       new_node.next = head
       head = new_node
       return head

   head = Node(1)
   head = insert_at_head(head, 0)
   print(head.data)  # خروجی: 0
   

3. حذف ❌
- توضیح: برای حذف یک نود از لیست پیوندی، باید نود قبلی را پیدا کرده و اشاره‌گر آن را به نود بعدی تغییر دهید.
- پیچیدگی زمانی: O(1) برای حذف از ابتدای لیست، O(n) برای حذف از موقعیت خاص.

مثال:

   def delete_node(head, key):
       temp = head
       if temp is not None:
           if temp.data == key:
               head = temp.next
               temp = None
               return head
       while temp is not None:
           if temp.data == key:
               break
           prev = temp
           temp = temp.next
       if temp == None:
           return head
       prev.next = temp.next
       temp = None
       return head

   head = Node(1)
   head.next = Node(2)
   head.next.next = Node(3)
   head = delete_node(head, 2)
   

جمع‌بندی 🧩
در این پارت، عملیات پایه‌ای مانند جستجو، درج، و حذف را در آرایه‌ها و لیست‌های پیوندی بررسی کردیم و پیچیدگی زمانی هر یک را مورد توجه قرار دادیم. با درک این عملیات، می‌توانید تصمیمات بهتری در طراحی الگوریتم‌ها و انتخاب ساختمان داده‌ها بگیرید. 🚀

در پارت بعدی، به مرور و تمرین مفاهیم خواهیم پرداخت و چند مثال برای تثبیت مفاهیم خواهیم زد. تا آن زمان، تمرینات را انجام دهید و سوالات خود را آماده کنید! 🌟

(🔺️🔺️اینجا کلیک کن🔻🔻)

#آرایه‌ها #لیست‌های_پیوندی #عملیات_پایه #برنامه‌نویسی #ساختمان_داده‌ها #پایتون #آموزش

پارت ۵: مرور و تمرین 📚📝

سلام دوستان! 🌟 در پارت پنجم از سری آموزش‌های "مفاهیم پایه ساختمان داده‌ها"، قصد داریم به مرور مفاهیم و نکات کلیدی بپردازیم و با حل چند مثال و تمرین، این مفاهیم را به خوبی تثبیت کنیم. 🚀

مرور مفاهیم کلیدی 🔍

1. ساختمان داده‌ها 🏗️
- تعریف: روش‌هایی برای سازماندهی و ذخیره‌سازی داده‌ها به صورت مؤثر.
- انواع:
- خطی: آرایه‌ها و لیست‌های پیوندی.
- غیرخطی: درخت‌ها و گراف‌ها.

2. پیچیدگی زمانی و مکانی (Big O) 📈
- O(1): زمان ثابت.
- O(n): زمان خطی.
- O(n^2): زمان مربعی.
- اهمیت: کمک به انتخاب مناسب‌ترین ساختمان داده و الگوریتم.

3. آرایه‌ها 📏
- ویژگی‌ها: اندازه ثابت، دسترسی تصادفی سریع.
- عملیات: جستجو، درج، حذف.

4. لیست‌های پیوندی 🔗
- ویژگی‌ها: اندازه پویا، دسترسی خطی.
- عملیات: جستجو، درج، حذف.

تمرین‌ها 🏆

1. تمرین جستجو در آرایه 🔎
- مسئله: الگوریتمی بنویسید که تعداد تکرار یک عنصر خاص را در یک آرایه پیدا کند.
- کد پیشنهادی:

   def count_occurrences(arr, target):
       count = 0
       for element in arr:
           if element == target:
               count += 1
       return count

   arr = [1, 2, 3, 2, 4, 2, 5]
   print(count_occurrences(arr, 2))  # خروجی: 3
   

2. تمرین درج در لیست پیوندی 🆕
- مسئله: نودی جدید را با مقدار مشخص در انتهای لیست پیوندی اضافه کنید.
- کد پیشنهادی:

   class Node:
       def __init__(self, data):
           self.data = data
           self.next = None

   def append_node(head, new_data):
       new_node = Node(new_data)
       if head is None:
           return new_node
       last = head
       while last.next:
           last = last.next
       last.next = new_node
       return head

   head = Node(1)
   head = append_node(head, 2)
   head = append_node(head, 3)
   

3. تمرین حذف در آرایه ❌
- مسئله: تابعی بنویسید که تمام مقادیر تکراری را از یک آرایه حذف کند و آرایه جدید را برگرداند.
- کد پیشنهادی:

   def remove_duplicates(arr):
       return list(set(arr))

   arr = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
   print(remove_duplicates(arr))  # خروجی: [1, 2, 3, 4, 5]
   

4. تمرین جستجو در لیست پیوندی 🔍
- مسئله: تابعی بنویسید که نود با داده مشخص را پیدا کند و آن را حذف کند.
- کد پیشنهادی:

   def delete_node_by_value(head, value):
       temp = head
       if temp is not None and temp.data == value:
           return temp.next
       prev = None
       while temp is not None and temp.data != value:
           prev = temp
           temp = temp.next
       if temp is None:
           return head
       prev.next = temp.next
       temp = None
       return head

   head = Node(1)
   head.next = Node(2)
   head.next.next = Node(3)
   head = delete_node_by_value(head, 2)
   

جمع‌بندی 🧩
در این پارت، مفاهیم پایه‌ای ساختمان داده‌ها را مرور کردیم و با حل چند تمرین، این مفاهیم را به خوبی تثبیت کردیم. تمرین و تکرار این مسائل به شما کمک می‌کند تا درک بهتری از نحوه عملکرد ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها پیدا کنید. 🌟

در پارت بعدی، به ساخت یک پروژه عملی ساده خواهیم پرداخت که به شما کمک می‌کند مفاهیم را به صورت عملی پیاده‌سازی کنید. تا آن زمان، تمرینات را ادامه دهید و سوالات خود را آماده کنید! 🚀

(🔺️🔺️اینجا کلیک کن🔻🔻)


#مرور #تمرین #آرایه‌ها #لیست‌های_پیوندی #ساختمان_داده‌ها #پایتون #آموزش #برنامه‌نویسی