سلام دوستان عزیز! 👋

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

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

ممنونیم از همراهی و حمایت شما! 🌟

#بوست #حمایت #پایتون #آموزش_پایتون #برنامه_نویسی

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

تلویزیون بدون تبلیغ لینوکس 🐧
تازه تاسیس
@linux7563_tv

🚀 آموزش فریمورک Pyramid - پارت 1: مقدمه و نصب

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

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

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

pip install "pyramid==2.0"

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

برای ایجاد یک محیط مجازی:

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

سپس Pyramid را نصب کنید.

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

pcreate -s starter myproject

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


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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

pip install pyramid_chameleon

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

from pyramid.view import view_config

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

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

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

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

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

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



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

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

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

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

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

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

pip install deform colander

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

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

import colander
import deform

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

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

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

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

from pyramid.view import view_config
from .forms import create_contact_form

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

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

    return {'form': form}

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

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

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

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

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

🔹 ابتدا SQLAlchemy را نصب کنید:

pip install sqlalchemy

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

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

Base = declarative_base()

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

session = db_setup()

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

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

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

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

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

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

from .models import Contact

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

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

    return {'form': form}

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

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


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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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


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

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

🔔 ۷ خبر مهم امروز درباره پایتون 🐍

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

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

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

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

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

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

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

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

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

تقسیم بار پردازشی بین دو کامپیوتر

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

روش‌های تقسیم بار پردازشی:

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

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

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

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

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

📊💻 به کانال ما بپیوندید [کانال python3]

#پردازش_موازی #محاسبات_توزیع_شده #مدیریت_منابع #پایتون

پارت ۱: معادله دیفرانسیل و کاربردهای آن

معادله دیفرانسیل چیست؟

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

انواع معادلات دیفرانسیل

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

dy/dx = y

این معادله یک معادله دیفرانسیل مرتبه اول است.

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

∂²u/∂t² = c² ∂²u/∂x²

که معادله موج است.

کاربردهای معادلات دیفرانسیل

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

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

m d²x/dt² = F

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

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

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

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

مثال ساده

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

dy/dt = -ky

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

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

#معادله_دیفرانسیل #آموزش_پایتون #ریاضیات

پارت ۲: پیاده‌سازی معادله دیفرانسیل به صورت پیشرفته

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

۱. نصب کتابخانه‌های مورد نیاز 🛠️

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

pip install numpy scipy matplotlib

۲. تعریف معادله دیفرانسیل 📉

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

Ky_ = dy /dt

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

۳. کدنویسی معادله دیفرانسیل 📜

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

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

# تعریف ثابت
k = 0.3

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

# شرایط اولیه
y0 = 5

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

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

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

۴. توضیحات ✏️

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

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

#پایتون #معادله_دیفرانسیل #آموزش_پایتون #برنامه‌نویسی

پارت ۳: پیاده‌سازی پروژه واقعی با معادله دیفرانسیل

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

۱. تعریف مسئله پروژه 🔍

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

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

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

۲. نوشتن کد پایتون برای پروژه 📜

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

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

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

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

# شرایط اولیه
T0 = 100  # دمای اولیه سیستم

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

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

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

۳. توضیحات کد 📝

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

۴. نتیجه‌گیری 🎯

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

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

#پروژه_پایتون #معادله_دیفرانسیل #آموزش_پایتون #مدل‌سازی

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

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

🟢 4 خبر مهم Python امروز 🟢

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

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

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

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

(اینجا کلیک کن تا بیشتر بدونی)

#پایتون #اخبار_پایتون #مدیریت_پکیج #هوش_مصنوعی #PyCon

آموزش: شروع کار با SymPy برای محاسبات نمادین ریاضی


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

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

pip install sympy

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

import sympy as sp

بخش ۲: ایجاد و کار با نمادهای ریاضی

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

مثال: تعریف متغیرهای ریاضی

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

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

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

بخش ۳: مشتق و انتگرال نمادین

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

مثال: محاسبه مشتق

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

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

مثال: محاسبه انتگرال

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

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

بخش ۴: حل معادلات جبری

SymPy می‌تواند معادلات جبری را به صورت نمادین حل کند.

مثال: حل معادله درجه دوم

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

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

بخش ۵: سری تیلور و تقریب‌های ریاضی

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

مثال: سری تیلور تابع سینوس در نقطه ۰

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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


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

👈بزن رو ابن متن تا بیشتر بدونی👉

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

🟠 نکته مهم: اشتباهات رایج هنگام کار با توابع در Python 🟠

1. استفاده اشتباه از Mutable Objects به عنوان آرگومان پیش‌فرض
یکی از رایج‌ترین اشتباهات، استفاده از اشیاء تغییرپذیر مثل لیست‌ها یا دیکشنری‌ها به عنوان مقدار پیش‌فرض آرگومان‌ها در توابع است. این کار می‌تواند باعث بروز رفتارهای غیرمنتظره شود. همیشه به جای آن از None استفاده کنید و داخل تابع مقداردهی کنید.
📝 مثال اشتباه:

def append_to_list(value, my_list=[]):
    my_list.append(value)
    return my_list

📝 مثال صحیح:

def append_to_list(value, my_list=None):
    if my_list is None:
        my_list = []
    my_list.append(value)
    return my_list

2. بررسی اشتباه برای مقادیر نادرست (Falsy Values)
گاهی اوقات توسعه‌دهندگان به اشتباه فرض می‌کنند که تمام مقادیر مانند 0, [], یا None را به یک صورت باید بررسی کنند، اما باید توجه داشته باشید که هر کدام معنای خاص خود را دارد.


3. عدم استفاده از توابع بازگشتی به درستی
توابع بازگشتی قدرت زیادی دارند، اما اگر از آن‌ها به درستی استفاده نکنید ممکن است منجر به مصرف بیش از حد حافظه و توقف برنامه شود. مطمئن شوید که شرط پایه برای پایان بازگشت را درست تعریف کرده‌اید.


4. نادیده گرفتن نوع خروجی توابع
یکی از اشتباهات رایج این است که نوع خروجی تابع نادیده گرفته می‌شود و منجر به خطا در منطق برنامه می‌شود. بهتر است همیشه انتظار نوع داده‌ی خروجی مشخصی را داشته باشید یا با تایپ‌هینت‌ها مشخص کنید.

🏷 بزن رو این تا بیشتر یاد بگیری

#پایتون #توابع #اشتباهات_رایج #کدنویسی_صحیح #آموزش

الگوریتم TNT (Truncated Newton Method)

یکی از روش‌های بهینه‌سازی غیرخطی است که برای حل مسائل بهینه‌سازی بزرگ مقیاس و پیچیده مورد استفاده قرار می‌گیرد. این الگوریتم به نوعی توسعه یافته روش نیوتن است، که هدف اصلی آن کاهش زمان محاسبه و حافظه مصرفی در حل مسائل بزرگ است.

۱. معرفی الگوریتم TNT
در مسائل بهینه‌سازی که نیاز به حداقل‌سازی تابع هزینه پیچیده و غیرخطی دارید، روش نیوتن یکی از گزینه‌هاست. با این حال، روش نیوتن نیاز به محاسبه و معکوس کردن ماتریس هسین (Hessian matrix) دارد که برای مسائل بزرگ مقیاس بسیار زمان‌بر و پرهزینه است. TNT از این محدودیت با استفاده از رویکرد "تقریبی" جلوگیری می‌کند.

ویژگی‌ها:
- نیازی به محاسبه کامل ماتریس هسین ندارد.
- از تخمین‌های تقریبی استفاده می‌کند.
- مناسب برای حل مسائل بهینه‌سازی با ابعاد بالا.

۲. مراحل پیاده‌سازی
گام ۱: تعریف تابع هزینه و گرادیان
در ابتدا باید تابع هزینه (که می‌خواهید بهینه کنید) و گرادیان آن را تعریف کنید.

import numpy as np

# تابع هزینه
def cost_function(x):
    return (x[0] - 2)**2 + (x[1] - 3)**2

# گرادیان تابع هزینه
def gradient(x):
    return np.array([2 * (x[0] - 2), 2 * (x[1] - 3)])

**گام ۲: تخمین هسین**
در این گام، به جای محاسبه کامل هسین، از تقریب ماتریس هسین استفاده می‌شود که روش‌های مختلفی برای آن وجود دارد.

# تقریب هسین به صورت یک ماتریس قطری
def hessian_approximation(x):
    return np.array([[2, 0], [0, 2]])  # برای این مثال ساده، هسین دقیق است

**گام ۳: پیاده‌سازی روش TNT**
برای پیاده‌سازی TNT، نیازی به معکوس کردن کامل ماتریس هسین نیست. به جای آن، از تخمین‌های تقریبی استفاده می‌شود که به صورت مرحله‌ای و با اعمال تکرار‌های نیوتنی اصلاح می‌شود.

# الگوریتم TNT
def tnt_method(x0, tol=1e-6, max_iter=100):
    x = x0
    for i in range(max_iter):
        grad = gradient(x)
        hess_approx = hessian_approximation(x)
        
        # حل تقریبی H * p = -grad (پیدا کردن p)
        p = -np.linalg.solve(hess_approx, grad)
        
        # به روز رسانی x
        x = x + p
        
        # شرط توقف
        if np.linalg.norm(grad) < tol:
            break
    
    return x

۳. **تست الگوریتم**
برای تست الگوریتم، آن را روی یک مثال ساده اجرا می‌کنیم:

# مقدار اولیه
x0 = np.array([0.0, 0.0])

# اجرا
result = tnt_method(x0)
print("مقدار بهینه:", result)

**خروجی:**

مقدار بهینه: [2. 3.]

۴. **مزایا و معایب**
**مزایا:**
- کاهش هزینه محاسباتی در مقایسه با نیوتن کامل.
معایب:سائل بزرگ مقیاس.

**معایب:**
- ممکن است همگرایی کندتری نسبت به روش‌های دیگر داشته باشد.
- برای برخی مسائلموارد استفاده نیست.

۵. **موارد استفاده**
TNT به خصوص در مسائل بهینه‌سازی بزرگ مقیاس، مانند یادگیری ماشین و مسائل فیزیک محاسباتی، استفاده می‌شود.

بزن رو این تا الگوریت یاد بگیری

ری اکشن بزنید بعد این امتهان دوباره جون بگیرم

سلام دوستان عزیز! 👋

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

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

ممنونیم از همراهی و حمایت شما! 🌟