سلام دوستان 🌟

امروز با معرفی چند کتابخانه جدید و هیجان‌انگیز از دنیای پایتون اومدیم! 🐍

1. Polars 📊: یک کتابخانه سریع و مدرن برای پردازش داده‌ها که با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته، عملکرد بهتری نسبت به Pandas ارائه می‌ده.

2. Rich 🎨: ابزاری برای ایجاد رابط‌های کاربری خط فرمان زیبا و جذاب. با استفاده از این کتابخانه، می‌تونید متن‌ها، جداول، نمودارها و حتی انیمیشن‌های مختلف رو به راحتی در ترمینال نمایش بدید.

3. FastAPI 🚀: یک فریم‌ورک وب سریع و کارآمد برای ساخت APIهای مدرن که با تمرکز بر سرعت و عملکرد بالا توسعه داده شده.

4. Streamlit 📈: یک ابزار ساده و قدرتمند برای تبدیل اسکریپت‌های پایتون به اپلیکیشن‌های تعاملی وب. بسیار مناسب برای دانشمندان داده و تحلیل‌گران.

5. Typer ⌨️: یک کتابخانه برای ساختن خط فرمان (CLI) که با استفاده از تایپ‌های پایتون، توسعه و نگهداری اسکریپت‌های CLI رو بسیار ساده‌تر می‌کنه.

این کتابخانه‌های جدید رو بررسی کنید و از امکانات جدیدشون استفاده کنید.

🔗https://t.iss.one/hamidpython123

#پایتون #کتابخانه_جدید #برنامه_نویسی #توسعه_نرم‌افزار

خرداد ماهیا

☝️ امروز اومدم با آموزش رت هک گالری ☝️

شما یه چند تا ادیت نیاز دارید
برنامه رت رو با apk editor باز کنیم قسمت full edit پوشه assent اونجا توکن خودتون رو توی فایل token.txt بزارید و آیدی عددیتون فایل id.txt همچنین میتونید قابلیت وب ویو فعال کنید که لینک سایت رو تو فایل url.txt بزارید و تمام کامپایل کنید بدید به تارگتتون

مدیونمید اگه برا نود ملت استفاده کنید 😔😂

☝️🆕️این کد وقتی اجرا شه ازتون یه سری اطلاعات مثل اندازه محور y و آیتم و مقدارش رو میگیره حالا مقدار زمان باشه یا اندازه یا حجم فرقی نمیکنه بعدش میاد با این اطلاعات به نمودار ستونی درست میکنه ❗️

حالا دیگه کانال منو به بقیه معرفی کن 👇
🔗https://t.iss.one/hamidpython123

#زنگ_تفریح

پ‌ن: حلال‌خور مثل صداپیشهٔ نزوکو :))

#Meme

❗️کیا انیمه میبینن مثل من 🧐

🆕️یه بلاک به اسم try هست که جلوی ارور هارو میگیره ❗️و برنامه به کارش ادامه میده اینجا تا توضیحات گذاشتمش👇

try:
    # اینجا کدهایی که ممکنه ارور بدن رو قرار بده
    # مثلا خواندن فایل و پردازش داده‌ها
    lines = read_file(file_path)
    courses = process_data(lines)
    sorted_courses = sort_courses(courses)
    print_courses(sorted_courses)

except Exception as e:
    # اینجا ارور رو چاپ می‌کنیم ولی برنامه متوقف نمی‌شه
    print(f"An error occurred: {e}")

🟥اگه جالب بود کانال منو به بقیه معرفی کنید
اگه خودتون عضو نشدید عضو شید😉👇

🔗https://t.iss.one/hamidpython123

🆕️شلام به دوستان عزیز یه کد کاربردی دیگه آوردم براتون ❗️

✅️برای انتقال دیتاها از یه پوشه به پوشه دیگه😀

👇این کد بعد اجرا اسم تمام پوشه های سیستم رو نمایش میده و عدد گذاری میکنه بعد ازتون عدد پوشه مبدأ رو میگیره و پوشه مقصد بعد انتخاب ازتون یه تایید میگیره و بعد دیتا هارو انتقال میده👇

import os
import shutil

def list_directories(path):
    try:
        directories = [d for d in os.listdir(path) if os.path.isdir(os.path.join(path, d))]
        return directories
    except FileNotFoundError:
        print("The entered path is not valid.")
        return []

def select_directory(directories, prompt):
    for index, directory in enumerate(directories, start=1):
        print(f"{index}. {directory}")
    choice = int(input(prompt))
    return directories[choice - 1]

def move_data(source_path, destination_path):
    for item in os.listdir(source_path):
        s_item = os.path.join(source_path, item)
        d_item = os.path.join(destination_path, item)
        if os.path.isdir(s_item):
            shutil.move(s_item, d_item)
        else:
            shutil.copy2(s_item, d_item)

# Main
if __name__ == "__main__":
    main_path = input("Enter the main directory path: ")
    directories = list_directories(main_path)
    
    if directories:
        print("Select the source directory:")
        source_dir = select_directory(directories, "Enter the number of the source directory: ")
        source_path = os.path.join(main_path, source_dir)
        
        print("Select the destination directory:")
        destination_dir = select_directory(directories, "Enter the number of the destination directory: ")
        destination_path = os.path.join(main_path, destination_dir)
        
        confirmation = input(f"Do you want to move all data from {source_dir} to {destination_dir}? (yes/no): ").lower()
        if confirmation == 'yes':
            move_data(source_path, destination_path)
            print("Data has been moved successfully.")
        else:
            print("Operation cancelled.")
    else:
        print("No directories found.")

🟥اگه جالب بود یادتون نره کانال مارو به بقیه معرفی کنید 😉

🔗https://t.iss.one/hamidpython123

#پایتون #کاربردی

🎉✨ سلام به همه دوستای من! ✨🎉

امروز می‌خوایم با هم یه کتابخونه فوق‌العاده جذاب و کاربردی به نام Matplotlib رو یاد بگیریم تا بتونیم نمودارهای شگفت‌انگیزی بسازیم! 📈😎

1. شروع با نصب Matplotlib 💻📦
اول از همه باید این کتابخونه رو نصب کنیم. یه ترمینال باز کن و این دستور رو وارد کن:

   pip install matplotlib
   

🎉 بوم! حالا Matplotlib نصب شد!

2. ایجاد یه نمودار ساده 👩‍💻🧑‍💻
خب حالا بیایم یه نمودار ساده با Matplotlib بسازیم:

   import matplotlib.pyplot as plt

   # داده‌های نمونه
   ماه‌ها = ['تیر', 'مرداد', 'شهریور', 'مهر']
   فروش = [10, 15, 7, 12]

   plt.plot(ماه‌ها, فروش) 📈
   plt.title('فروش ماهانه') 🏷️
   plt.xlabel('ماه') 🏷️
   plt.ylabel('فروش') 🏷️
   plt.show() 🎉
   

📜 تو این کد، یه نمودار ساده از فروش ماهانه ساختیم. چقدر آسان بود نه؟!

3. افزودن استایل به نمودار 🎨✨
حالا بیایم یه کم به نمودارمون استایل بدیم تا شیک‌تر بشه:

   plt.plot(ماه‌ها, فروش, color='blue', linewidth=2, marker='o') 💙
   plt.title('فروش ماهانه', fontsize=16) 🏷️
   plt.xlabel('ماه', fontsize=12) 🏷️
   plt.ylabel('فروش', fontsize=12) 🏷️
   plt.grid(True) 🌐
   plt.show() 🎉
   

🌟 با این کد، رنگ و ضخامت خط نمودار رو تغییر دادیم، مارکرها اضافه کردیم و برچسب‌ها رو هم بزرگ‌تر کردیم. حالا نمودارمون خیلی شیک شد!

4. ساخت نمودارهای پیچیده‌تر 🚀📊
حالا که اصول اولیه رو یاد گرفتیم، می‌تونیم نمودارهای پیچیده‌تری با Matplotlib بسازیم. مثلاً نمودارهای چند خطی، میله‌ای یا حتی دایره‌ای! 🎨🧠

   # داده‌های نمونه برای نمودار چند خطی
   هزینه = [5, 7, 3, 8]

   plt.plot(ماه‌ها, فروش, label='فروش', color='blue', marker='o') 📈
   plt.plot(ماه‌ها, هزینه, label='هزینه', color='red', marker='s') 📉
   plt.title('فروش و هزینه ماهانه', fontsize=16) 🏷️
   plt.xlabel('ماه', fontsize=12) 🏷️
   plt.ylabel('مقدار', fontsize=12) 🏷️
   plt.legend() 🏅
   plt.grid(True) 🌐
   plt.show() 🎉
   

💥 بوم! حالا یه نمودار چند خطی داریم که فروش و هزینه‌ها رو نشون می‌ده. خیلی حرفه‌ای شدیم!



امیدوارم از این آموزش خوشتون اومده باشه و حسابی از Matplotlib برای نمودارهاتون استفاده کنید! 😍🚀

❗️اینجارو نگا اینو به دوستات نشون بده تا بیان عضو شن👇😉
🔗https://t.iss.one/hamidpython123

پایان! 🎬

🎉✨ سلام به همه! ✨🎉

امروز می‌خوایم با هم یه کتابخونه فوق‌العاده جذاب و کاربردی به نام NumPy رو یاد بگیریم تا بتونیم با اعداد و داده‌ها حسابی بازی کنیم! 🔢😎

1. شروع با نصب NumPy 💻📦
اول از همه باید این کتابخونه رو نصب کنیم. یه ترمینال باز کن و این دستور رو وارد کن:

   pip install numpy
   

🎉 بوم! حالا NumPy نصب شد!

2. ایجاد یه آرایه ساده 👩‍💻🧑‍💻
خب حالا بیایم یه آرایه ساده با NumPy بسازیم:

   import numpy as np

   # ایجاد یه آرایه ساده
   arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
   print("آرایه: ", arr) 📊
   

📜 تو این کد، یه آرایه ساده ساختیم و چاپش کردیم. چقدر آسان بود نه؟!

3. انجام عملیات‌های پایه‌ای روی آرایه‌ها 🔄✨
حالا بیایم چند تا عملیات پایه‌ای روی آرایه‌مون انجام بدیم:

   # جمع کردن همه عناصر آرایه
   sum_arr = np.sum(arr)
   print("جمع عناصر آرایه: ", sum_arr) ➕

   # میانگین عناصر آرایه
   mean_arr = np.mean(arr)
   print("میانگین عناصر آرایه: ", mean_arr) 📊

   # بیشترین و کمترین مقدار آرایه
   max_arr = np.max(arr)
   min_arr = np.min(arr)
   print("بیشترین مقدار: ", max_arr, "کمترین مقدار: ", min_arr) 🔺🔻
   

🌟 با این کد، جمع، میانگین، بیشترین و کمترین مقدار آرایه رو محاسبه کردیم. حالا آرایه‌مون خیلی باحال‌تر شد!

4. ساخت آرایه‌های چند بعدی 🚀📊
حالا که اصول اولیه رو یاد گرفتیم، می‌تونیم آرایه‌های چند بعدی با NumPy بسازیم:

   # ایجاد یه آرایه دو بعدی
   arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
   print("آرایه دو بعدی:\n", arr_2d) 🟦🟦🟦
   
   # دسترسی به عناصر آرایه دو بعدی
   element = arr_2d[0, 1]
   print("دومین عنصر از اولین سطر: ", element) 🎯
   

💥 بوم! حالا یه آرایه دو بعدی داریم و می‌تونیم به عناصرش دسترسی پیدا کنیم. خیلی حرفه‌ای شدیم!

5. انجام عملیات‌های پیشرفته‌تر 🚀🧠
حالا بیایم چند تا عملیات پیشرفته‌تر انجام بدیم:

   # جمع کردن دو آرایه
   arr2 = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
   sum_arrays = arr + arr2
   print("جمع دو آرایه: ", sum_arrays) ➕➕

   # ضرب عنصر به عنصر دو آرایه
   mul_arrays = arr * arr2
   print("ضرب عنصر به عنصر دو آرایه: ", mul_arrays) ✖️

   # ایجاد یه آرایه با اعداد تصادفی
   rand_arr = np.random.rand(3, 3)
   print("آرایه تصادفی:\n", rand_arr) 🎲
   

🌈 با این کد، دو آرایه رو جمع و ضرب کردیم و یه آرایه تصادفی ساختیم. چقدر جالب!



امیدوارم از این آموزش خوشتون اومده باشه و حسابی از NumPy برای کار با داده‌هاتون استفاده کنید! 😍🚀

👇اگه خوشتون اومد اینجا عضو شین به دوستاتونم معرفی کنید👇😉

🔗https://t.iss.one/hamidpython123

پایان!

🔥🌟 جدیدترین اخبار دنیای پایتون! 🌟🔥

سلام به همه پایتونی‌ها! 🤓🐍 وقتشه که با اخبار تازه‌ترین نسخه‌ها و آپدیت‌های دنیای پایتون آشنا بشین!

📢 پایتون 3.13.0 Beta 1 منتشر شد!
جدیدترین نسخه بتای پایتون، 3.13.0، الان در دسترسه و آماده برای تست و بازخوردهای شماست. تو این نسخه کلی ویژگی جدید و بهبودهای عملکرد داریم. حتماً دانلود کنید و از امکانات جدید لذت ببرید! ✨

🔧 پروژه CPython سریع‌تر از همیشه!
با پروژه Faster CPython، نسخه 3.11 پایتون بین 10 تا 60 درصد سریع‌تر از نسخه قبلیه. این یعنی کدهای شما با سرعت نور اجرا میشه! 🚀

🆕 PEPهای جدید:
- PEP 681: تحول در Data Class
- PEP 675: نوع‌های رشته‌ای دلخواه
- PEP 655: مدیریت دقیق‌تر TypedDict

هر کدوم از این PEPها قابلیت‌های جدید و هیجان‌انگیزی رو به پایتون اضافه می‌کنن. حتماً بررسیشون کنید! 📜

💡 ایده‌های جدید؟ عضو هیئت مدیره PSF بشید!
انتخابات هیئت مدیره بنیاد نرم‌افزار پایتون (PSF) نزدیکه و شما می‌تونید با عضویت در این تیم، آینده پایتون رو شکل بدید. 🌍

📅 تاریخ‌های مهم:
- انتشار نسخه‌های پایتون 3.12.3 و 3.11.9

این نسخه‌ها شامل بهبودهای امنیتی و رفع باگ‌های مهم هستن. آپدیت یادتون نره! 🔒

بیشتر در مورد این اخبار و سایر به‌روزرسانی‌ها رو می‌تونید توی وبلاگ Python Insider بخونید. پایتون همیشه در حال پیشرفته، پس شما هم همراهش باشید! 💪

🔗https://t.iss.one/hamidpython123


#پایتون #Python #اخبار_پایتون #برنامه_نویسی #توسعه_نرم‌افزار #PSF

منابع: Python Insider, Python.org

😭پستای منو میخونید چرا ری اکشن نمیزنید😭

صبخ امتهان ریاضی دارم
سطح مطالعه میدونم ۲ + ۲ = ۵
اعتماد به نفس = سر شب نماز خوندم
الانم کالاف میزنم

🔍 آموزش الگوریتم‌های پرکاربرد با پایتون! 🔍

دوستان عزیز! امروز می‌خوایم بریم سراغ چند تا از الگوریتم‌های معروف و پرکاربرد در دنیای برنامه‌نویسی، اون هم با زبان پایتون 🐍. می‌دونم ممکنه کلمه "الگوریتم" براتون یه کم ترسناک به نظر بیاد، ولی نگران نباشید، قراره با مثال‌های جذاب و کاربردی این مفاهیم رو به ساده‌ترین شکل ممکن یاد بگیریم! 😄



1. مرتب‌سازی حبابی (Bubble Sort)

توضیح: در مرتب‌سازی حبابی، عناصر لیست به صورت جفت جفت با هم مقایسه می‌شن و اگر ترتیبشون درست نباشه، جاشون عوض می‌شه. این فرآیند انقدر تکرار می‌شه تا کل لیست مرتب بشه.

مثال: فرض کنید یه لیست از شماره‌های نامرتب داریم و می‌خوایم اونا رو به ترتیب صعودی مرتب کنیم.

کد:

def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        for j in range(0, n-i-1):
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
                print(f"جا به جایی: {arr}")  # نشان دادن تغییرات در هر مرحله
    return arr

لیست_نامرتب = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
لیست_مرتب = bubble_sort(لیست_نامرتب)
print("لیست مرتب شده: ", لیست_مرتب)

نتیجه: خروجی نهایی یه لیست مرتب‌شده از اعداد خواهد بود.



2. جستجوی دودویی (Binary Search)

توضیح: جستجوی دودویی برای پیدا کردن سریع یه عنصر توی یه لیست مرتب به کار می‌ره. لیست باید از قبل مرتب شده باشه. از وسط لیست شروع می‌کنیم، اگه عنصر مورد نظرمون کوچیک‌تر باشه، به نیمه پایین می‌ریم و اگه بزرگ‌تر باشه، به نیمه بالا می‌ریم.

مثال: فرض کنید یه لیست مرتب از شماره‌ها داریم و می‌خوایم ببینیم شماره 25 توی لیست هست یا نه.

کد:

def binary_search(arr, x):
    low = 0
    high = len(arr) - 1
    mid = 0

    while low <= high:
        mid = (high + low) // 2

        if arr[mid] < x:
            low = mid + 1
        elif arr[mid] > x:
            high = mid - 1
        else:
            return mid
    return -1

لیست_مرتب = [11, 22, 25, 34, 64, 90]
عنصر = 25
نتیجه = binary_search(لیست_مرتب, عنصر)

if نتیجه != -1:
    print("عنصر در اندیس", str(نتیجه)، "پیدا شد")
else:
    print("عنصر پیدا نشد")

نتیجه: اگر عنصر پیدا بشه، اندیس اون رو نشون می‌ده و اگر پیدا نشه، پیامی مبنی بر عدم وجود عنصر نمایش داده می‌شه.



ادامه این آموزش‌های جذاب رو توی پست‌های بعدی می‌ذارم، پس کانال رو دنبال کنید تا با هم توی دنیای الگوریتم‌ها بیشتر بگردیم! 🚀👩‍💻👨‍💻

🔗https://t.iss.one/hamidpython123

#آموزش

🔍 آموزش کار با کتابخانه polars در پایتون! 🔍

سلام دوستان! امروز می‌خوایم بریم سراغ یه کتابخانه‌ی جدید و هیجان‌انگیز به نام polars که برای پردازش داده‌ها خیلی سریع و کارآمد هست. اگه با pandas کار کرده باشید، می‌دونید که چقدر برای تحلیل داده‌ها قدرتمنده، ولی polars اومده تا با سرعت و کارایی بیشتر، بازی رو تغییر بده! 🐍🚀



### نصب کتابخانه polars

اول از همه باید این کتابخانه رو نصب کنیم. کافیه این دستور رو توی ترمینال یا محیط کار خودتون اجرا کنید:

pip install polars

### 1. ایجاد DataFrame و عملیات اولیه

توضیح: polars به ما امکان می‌ده که داده‌ها رو خیلی راحت توی DataFrame ذخیره و پردازش کنیم. بیایید با چند مثال شروع کنیم.

کد:

import polars as pl

# ایجاد یک DataFrame ساده
df = pl.DataFrame({
    "نام": ["علی", "رضا", "سارا", "مینا"],
    "سن": [23, 45, 35, 29],
    "شهر": ["تهران", "مشهد", "اصفهان", "شیراز"]
})

print("DataFrame اولیه:")
print(df)

توضیح: این کد یک DataFrame ساده با چهار سطر ایجاد می‌کنه که شامل ستون‌های "نام"، "سن" و "شهر" هست. داده‌ها به صورت جدول‌مانند نمایش داده می‌شن. وقتی این DataFrame رو چاپ می‌کنید، خواهید دید که هر سطر یک فرد رو نمایش می‌ده و اطلاعات مربوط به نام، سن و شهر اون فرد رو داره.



### 2. فیلتر کردن داده‌ها

توضیح: بیایید داده‌ها رو فیلتر کنیم. مثلاً می‌خوایم فقط افراد بالای ۳۰ سال رو ببینیم.

کد:

# فیلتر کردن افراد بالای 30 سال
df_filtered = df.filter(pl.col("سن") > 30)

print("فیلتر شده (سن > 30):")
print(df_filtered)

توضیح: این کد DataFrame رو فیلتر می‌کنه و فقط ردیف‌هایی رو که سن‌شون بالای ۳۰ سال هست نمایش می‌ده. خروجی این کد یه DataFrame جدید خواهد بود که شامل افراد بالای ۳۰ سال می‌شه. در اینجا، ستون "سن" مورد بررسی قرار می‌گیره و ردیف‌هایی که این شرط رو دارن، در DataFrame فیلتر شده نمایش داده می‌شن.



### 3. اضافه کردن ستون جدید

توضیح: اضافه کردن ستون جدید به DataFrame با استفاده از polars خیلی ساده‌ست. بیایید یه ستون جدید به نام "گروه سنی" اضافه کنیم.

کد:

# اضافه کردن ستون جدید "گروه سنی"
df = df.with_column(
    (pl.col("سن") // 10 * 10).alias("گروه سنی")
)

print("با ستون جدید 'گروه سنی':")
print(df)

توضیح: این کد یک ستون جدید به نام "گروه سنی" به DataFrame اضافه می‌کنه که بر اساس تقسیم سن بر ۱۰ و ضرب در ۱۰ محاسبه می‌شه. این ستون، گروه سنی هر فرد رو نشون می‌ده. به عنوان مثال، اگه سن فردی ۲۳ باشه، گروه سنی اون ۲۰ خواهد بود (۲۳ تقسیم بر ۱۰ و سپس ضرب در ۱۰). این کار به شما کمک می‌کنه که بتونید افراد رو بر اساس گروه‌های سنی مختلف دسته‌بندی کنید.



### 4. گروه‌بندی داده‌ها

توضیح: یکی از ویژگی‌های مهم polars، امکان گروه‌بندی داده‌ها و انجام محاسبات مختلف روی گروه‌هاست. بیایید میانگین سن هر گروه سنی رو حساب کنیم.

کد:

# گروه‌بندی بر اساس "گروه سنی" و محاسبه میانگین سن
grouped_df = df.groupby("گروه سنی").agg(pl.col("سن").mean().alias("میانگین سن"))

print("میانگین سن بر اساس گروه سنی:")
print(grouped_df)

توضیح: این کد داده‌ها رو بر اساس ستون "گروه سنی" گروه‌بندی می‌کنه و میانگین سن هر گروه رو محاسبه می‌کنه. نتیجه یک DataFrame خواهد بود که هر گروه سنی و میانگین سن مربوط به اون گروه رو نشون می‌ده. این کار به شما کمک می‌کنه که تحلیل دقیقی از گروه‌های سنی مختلف و میانگین سن هر گروه داشته باشید.



با این چند مثال ساده، متوجه شدید که کار با polars چقدر راحت و سریع هست. این کتابخانه برای تحلیل داده‌ها مخصوصاً با حجم بالا، عملکرد خیلی خوبی داره و می‌تونه کارهاتون رو خیلی راحت‌تر و سریع‌تر کنه.



ادامه این آموزش‌های جذاب رو توی پست‌های بعدی می‌ذارم، پس کانال رو دنبال کنید تا با هم بیشتر در دنیای کتابخانه‌های پایتون بگردیم! 🚀👩‍💻👨‍💻

🔗https://t.iss.one/hamidpython123

#آموزش

تازه‌ترین اخبار پایتون (ژوئن 2024)

1. انتشار نسخه‌های جدید پایتون: نسخه‌های 3.10.14، 3.9.19، و 3.8.19 با رفع مشکلات امنیتی و بهبودهای جزئی منتشر شدند. از جمله تغییرات مهم، به‌روزرسانی کتابخانه libexpat و اصلاح مشکلات مربوط به zipfile است. 🔄🐍

2. PyTorch Docathon 2024: این رویداد از 4 ژوئن آغاز می‌شود و هدف آن بهبود مستندات PyTorch است. این یک فرصت عالی برای مشارکت در جامعه PyTorch و بهبود مستندات برای کاربران جدید است. 📚🚀

3. تحولات سریع‌تر شدن پایتون: پروژه Faster CPython پیشرفت‌های قابل توجهی داشته و پایتون 3.11 نسبت به نسخه 3.10 تا 60% سریع‌تر شده است. این بهبودها با تلاش‌های مستمر برای بهینه‌سازی عملکرد پایتون امکان‌پذیر شده‌اند. ⚡🐍

4. ابتکار جدید امنیت سایبری: بنیاد نرم‌افزار پایتون یک ابتکار جدید برای تدوین استانداردهای امنیت سایبری راه‌اندازی کرده است. این پروژه به دنبال ارتقای امنیت کدهای پایتون و محافظت از برنامه‌ها در برابر تهدیدات سایبری است. 🛡️🔐

برای اطلاعات بیشتر و به‌روز ماندن از تحولات جدید پایتون، با ما همراه باشید! 🌟📈

🔗https://t.iss.one/hamidpython123

#Python #PyTorch #CyberSecurity #FasterCPython #PythonUpdates