جدیدترین کتابخانه‌های پایتون و به‌روزرسانی‌های مهم

سلام دوستان! می‌خواهیم به معرفی چند کتابخانه‌ی جدید و به‌روزرسانی‌های مهم کتابخانه‌های معروف پایتون بپردازیم. 📚🐍

کتابخانه‌های جدید:
1. PyScript:
این کتابخانه به شما اجازه می‌دهد که از جاوااسکریپت در پایتون استفاده کنید و اپلیکیشن‌های وب مدرن بسازید. PyScript با یکپارچگی ساده و پشتیبانی از بسته‌های پایتون، ابزاری قدرتمند برای توسعه‌دهندگان وب است.

2. DataWiz:
DataWiz یک کتابخانه‌ی تحلیل داده‌های جدید است که ابزارهای قدرتمندی برای تجسم داده‌ها و تحلیل‌های آماری فراهم می‌کند. این کتابخانه برای دانشمندان داده و تحلیل‌گران بسیار مفید است.

3. MLBoost:
MLBoost کتابخانه‌ای است که فرآیندهای یادگیری ماشین را بهینه می‌کند و ابزارهای مختلفی برای پیش‌پردازش داده‌ها، انتخاب ویژگی‌ها، و مدل‌سازی ارائه می‌دهد.

به‌روزرسانی‌های مهم:
1. NumPy 1.25:
کتابخانه‌ی معروف NumPy که برای محاسبات علمی و آرایه‌های چند‌بعدی استفاده می‌شود، به نسخه‌ی 1.25 به‌روزرسانی شده است. این نسخه شامل بهبودهای کارایی و رفع اشکالات مختلف است.

2. Pandas 2.1:
کتابخانه‌ی Pandas که برای تحلیل داده‌ها و ساختارهای داده‌ای استفاده می‌شود، نسخه‌ی 2.1 خود را منتشر کرده است. این نسخه شامل ویژگی‌های جدیدی مانند بهبود پشتیبانی از داده‌های زمان‌بندی شده و بهینه‌سازی‌های کارایی است.

3. Scikit-Learn 0.25:
کتابخانه‌ی Scikit-Learn که برای یادگیری ماشین و مدل‌سازی آماری استفاده می‌شود، به نسخه‌ی 0.25 به‌روزرسانی شده است. این نسخه شامل الگوریتم‌های جدید، بهبودهای کارایی و مستندسازی بهتر است.


[کانال ما]

(اموزش پایتون)

#Python #Programming #Libraries #DataScience #MachineLearning #Updates #PythonLibraries

📚 مقدمه دوره آموزش پایتون از 0 تا 100

سلام دوستان عزیز! 👋

به دوره جامع آموزش پایتون از 0 تا 100 خوش آمدید! 🎉

در این دوره قصد داریم با هم پایتون را از پایه تا پیشرفته یاد بگیریم و به یک برنامه‌نویس حرفه‌ای تبدیل شویم. این دوره برای کسانی که هیچ تجربه‌ای در برنامه‌نویسی ندارند تا افرادی که به دنبال تقویت مهارت‌های خود هستند، مناسب است.

🔍 اهداف دوره:

- آشنایی با پایتون: شروع از مفاهیم پایه و نصب پایتون.
- مبانی برنامه‌نویسی: متغیرها، انواع داده‌ها، عملیات ریاضی و منطقی.
- ساختارهای داده: لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها.
- حلقه‌ها و توابع: استفاده از حلقه‌ها و تعریف توابع.
- مدیریت فایل‌ها و استثناء‌ها: خواندن و نوشتن فایل‌ها، مدیریت خطاها.
- برنامه‌نویسی شیءگرا: مفاهیم پایه، وراثت و پلی‌مورفیسم.
- ماژول‌ها و کتابخانه‌ها: معرفی ماژول‌ها و کتابخانه‌های استاندارد.
- پروژه‌های عملی: پروژه‌های کاربردی برای تثبیت مطالب.
- مفاهیم پیشرفته: Decorators، Generators و مدیریت حافظه.
- توسعه وب: آشنایی با Flask و Django.
- کار با داده‌ها: معرفی Pandas و NumPy.

📅 برنامه دوره:

1. مبانی پایتون: نصب، متغیرها، انواع داده‌ها، عملیات ریاضی و منطقی.
2. ساختارهای داده: لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها.
3. حلقه‌ها و توابع: استفاده از حلقه‌ها و تعریف توابع.
4. مدیریت فایل‌ها و استثناء‌ها: خواندن و نوشتن فایل‌ها، مدیریت خطاها.
5. برنامه‌نویسی شیءگرا: مفاهیم پایه، وراثت و پلی‌مورفیسم.
6. ماژول‌ها و کتابخانه‌ها: معرفی ماژول‌ها و کتابخانه‌های استاندارد.
7. پروژه‌های عملی: پروژه‌های کاربردی برای تثبیت مطالب.
8. مفاهیم پیشرفته: Decorators، Generators و مدیریت حافظه.
9. توسعه وب: آشنایی با Flask و Django.
10. کار با داده‌ها: معرفی Pandas و NumPy.

🎯 چه چیزهایی یاد خواهید گرفت؟

- نوشتن کد پایتون: از اولین قدم‌ها تا پروژه‌های پیچیده.
- حل مسائل: استفاده از پایتون برای حل مسائل روزمره.
- توسعه وب: ساخت و توسعه وب‌سایت‌ها با استفاده از Flask و Django.
- تحلیل داده: کار با داده‌ها و انجام تحلیل‌های پیچیده با Pandas و NumPy.

🛠️ ابزارهایی که استفاده خواهیم کرد:

- پایتون: نسخه‌های جدید پایتون.
- ویرایشگرهای متنی: Visual Studio Code، PyCharm.
- کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌ها: Flask، Django، Pandas، NumPy.

آماده‌اید شروع کنیم؟ بیایید با هم دنیای جذاب برنامه‌نویسی پایتون را کشف کنیم! 🚀

(اموزش های بیشتر کانال ما)

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

📚 دوره آموزش پایتون از 0 تا 100

پارت 1: نصب و راه‌اندازی پایتون

سلام دوستان عزیز! 👋

به اولین پارت از دوره جامع آموزش پایتون خوش آمدید! 🎉

در این جلسه، قصد داریم شما را با نصب و راه‌اندازی پایتون آشنا کنیم. با ما همراه باشید تا اولین قدم‌ها برای تبدیل شدن به یک برنامه‌نویس حرفه‌ای پایتون را بردارید. 💪

🔧 نصب پایتون

1. دانلود پایتون:
- به وبسایت رسمی پایتون ([Python.org]) بروید و آخرین نسخه پایتون را دانلود کنید. 🚀

2. نصب پایتون:
- فایل دانلود شده را اجرا کنید.
- مطمئن شوید گزینه "Add Python to PATH" را انتخاب کرده‌اید. ✅
- روی "Install Now" کلیک کنید. 🛠️

🖥️ نصب ویرایشگر متنی

برای نوشتن و اجرای کدهای پایتون، به یک ویرایشگر متنی نیاز دارید. پیشنهاد می‌کنیم از یکی از ویرایشگرهای زیر استفاده کنید:

1. Visual Studio Code:
- رایگان و بسیار قدرتمند
- [دانلود Visual Studio Code]

2. PyCharm:
- نسخه رایگان و حرفه‌ای
- [دانلود PyCharm]

👨‍💻 اجرای اولین برنامه پایتون

حالا که پایتون و ویرایشگر متنی را نصب کرده‌اید، وقت آن است که اولین برنامه خود را بنویسید.

1. باز کردن ویرایشگر:
ویرایشگر متنی خود را باز کنید.

2. ایجاد فایل جدید:
یک فایل جدید با پسوند .py ایجاد کنید (مثلاً hello.py). 📄

3. نوشتن کد:
کد زیر را در فایل خود بنویسید:

   print("Hello, World!")
   

4. ذخیره و اجرای فایل:
- فایل را ذخیره کنید.
- برای اجرای فایل:
- در Visual Studio Code: روی دکمه "Run" کلیک کنید. ▶️
- در خط فرمان: دستور python hello.py را اجرا کنید. 💻

اگر همه چیز درست انجام شده باشد، باید خروجی زیر را ببینید:

   Hello, World!
   

تبریک می‌گوییم! شما اولین برنامه پایتون خود را با موفقیت اجرا کردید. 🎉

🎯 خلاصه

در این جلسه:
- پایتون را دانلود و نصب کردید.
- یک ویرایشگر متنی نصب کردید.
- اولین برنامه پایتون خود را نوشتید و اجرا کردید.

🔜 ادامه دوره

در جلسه بعدی، به متغیرها و انواع داده‌ها در پایتون خواهیم پرداخت. منتظر باشید! 😉

[اموزش های بیشتر کانال ما]

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

الگوریتم Time-Interval Sorting در پایتون 🚀

این الگوریتم به شما کمک می‌کنه تا داده‌ها رو بر اساس بازه‌های زمانی مرتب کنید. 📅⏳ این برای زمانی که دارید با داده‌های رویدادی (مثل رویدادهای تقویمی، لاگ‌های سرور و...) کار می‌کنید خیلی مفیده. 💡

مثال 📝

def time_interval_sorting(intervals):
    # مرتب‌سازی بر اساس زمان شروع
    sorted_intervals = sorted(intervals, key=lambda x: x[0])
    return sorted_intervals

# مثال
intervals = [(5, 10), (1, 3), (4, 8), (2, 6)]
sorted_intervals = time_interval_sorting(intervals)
print("بازه‌های زمانی مرتب‌شده:", sorted_intervals)

بیایید این کد رو خط به خط بررسی کنیم:

1. تعریف تابع: در ابتدا، ما یک تابع به نام time_interval_sorting تعریف می‌کنیم که یک لیست از بازه‌های زمانی را به عنوان ورودی می‌گیرد. هر بازه زمانی به صورت یک جفت عدد (زمان شروع و زمان پایان) تعریف می‌شود. 🛠️

    def time_interval_sorting(intervals):
    

2. مرتب‌سازی: داخل تابع، ما از تابع sorted برای مرتب‌سازی لیست بازه‌های زمانی استفاده می‌کنیم. کلید مرتب‌سازی بر اساس زمان شروع هر بازه تنظیم شده است. برای این کار، از یک تابع لامبدا استفاده می‌کنیم که عنصر اول (زمان شروع) هر بازه را برمی‌گرداند. 🔄

    sorted_intervals = sorted(intervals, key=lambda x: x[0])
    

3. برگشت نتیجه: در نهایت، لیست مرتب‌شده را برمی‌گردانیم. 🏁

    return sorted_intervals
    

4. مثال کاربردی: حالا یک مثال از بازه‌های زمانی داریم و از تابع استفاده می‌کنیم تا آنها را مرتب کنیم. 📝

    intervals = [(5, 10), (1, 3), (4, 8), (2, 6)]
    sorted_intervals = time_interval_sorting(intervals)
    print("بازه‌های زمانی مرتب‌شده:", sorted_intervals)
    

اجرای کد 💻

با اجرای این کد، خروجی به صورت زیر خواهد بود:

بازه‌های زمانی مرتب‌شده: [(1, 3), (2, 6), (4, 8), (5, 10)]

بیایید نگاه دقیق‌تری به عملکرد این الگوریتم بندازیم:

- Lambda Function: تابع lambda x: x[0] یک تابع ناشناس (بدون نام) است که به عنوان کلید مرتب‌سازی استفاده می‌شود. این تابع عنصر اول هر بازه (زمان شروع) را برمی‌گرداند تا بر اساس آن مرتب‌سازی انجام شود. 🗝️

- Sorted Function: تابع sorted یک تابع داخلی پایتون است که یک لیست را گرفته و آن را مرتب می‌کند. می‌توانید از پارامتر key برای تعیین کلید مرتب‌سازی استفاده کنید. 🔧

- Complexity: زمان اجرای این الگوریتم O(n log n) است که بهینه‌ترین حالت برای مرتب‌سازی عمومی است. ⏱️

کاربردهای عملی 🌟

این الگوریتم در بسیاری از موارد کاربرد دارد:

- مدیریت زمان‌بندی: مرتب‌سازی جلسات، وظایف، یا هر نوع رویداد دیگری که دارای زمان شروع و پایان هستند.
- تحلیل لاگ‌ها: مرتب‌سازی لاگ‌های سرور برای تحلیل بهتر.
- تجزیه و تحلیل داده‌ها: مرتب‌سازی داده‌های زمانی برای تحلیل روندها و الگوها.

[اموزش های بیشتر کانال ما]

#Python #Programming #CodingTips #LearnPython