📢📢 اطلاعیه مهم برای برنامه‌نویسان پایتون: معرفی ابزار UV 🚀

✅ UV یک نصب‌کننده بسته‌های پایتون است که به عنوان جایگزینی برای pip و pip-tools طراحی شده است.
✅ این ابزار با زبان Rust نوشته شده و از نظر سرعت، عملکرد بی‌نظیری دارد؛ به طور میانگین 8 تا 10 برابر سریع‌تر از pip است و در حالت‌های خاص می‌تواند تا 115 برابر سریع‌تر عمل کند!
✅ طراحی UV به گونه‌ای است که به راحتی می‌تواند در پروژه‌های موجود جایگزین pip شود؛ بدون نیاز به تغییرات عمده در فرآیندهای کاری شما.

💡 ویژگی‌های کلیدی UV:
- 🚀 سرعت بسیار بالا در نصب و حل وابستگی‌ها
- 🔄 جایگزین ساده و بدون دردسر برای pip و pip-tools
- 🔒 مدیریت پایدار و مطمئن وابستگی‌ها
- 💼 یک ابزار کامل و جامع برای مدیریت پروژه‌های پایتون

🔧 نصب UV:
pip install uv
📌 UV به عنوان گامی در جهت رسیدن به یک "Cargo برای پایتون" طراحی شده است؛ یک مدیر بسته و پروژه جامع که استفاده از آن سریع، قابل اعتماد و آسان است.

[برای اطلاعات بروز از پایتون تو کانال من عضو شید ]

#پایتون #برنامه_نویسی #ابزار_جدید #مدیریت_بسته #UV #pip #Rust #سرعت_بالا

📚 آموزش ساختمان داده‌ها در پایتون 🚀

سلام دوستان! امروز می‌خوام یه سری آموزش درباره ساختمان داده‌ها (Data Structures) بهتون بدم. ساختمان داده‌ها از پایه‌های مهم علم کامپیوتر هستن و برای هر برنامه‌نویسی ضروری‌ان. 🌟

🔢 لیست‌ها (Lists)
لیست‌ها یکی از پرکاربردترین ساختمان داده‌ها در پایتون هستند. با استفاده از لیست‌ها می‌توانیم مجموعه‌ای از آیتم‌ها را نگهداری کنیم. لیست‌ها می‌توانند شامل انواع مختلف داده‌ها باشند و قابلیت اضافه کردن، حذف کردن و دسترسی به عناصر را به راحتی فراهم می‌کنند.

مثال:

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

my_list.append(6)
print(my_list)
# خروجی: [1, 2, 3, 4, 5, 6]

my_list.remove(3)
print(my_list)
# خروجی: [1, 2, 4, 5, 6]

print(my_list[2])
# خروجی: 4

کاربردها:
- ذخیره‌سازی مجموعه‌ای از داده‌ها: مثلاً لیستی از نام‌ها یا اعداد.
- دسترسی و تغییر سریع داده‌ها: اضافه و حذف عناصر در لیست به سادگی انجام می‌شود.
- پیاده‌سازی سایر ساختمان داده‌ها: لیست‌ها می‌توانند برای پیاده‌سازی ساختمان داده‌های پیچیده‌تر مانند پشته و صف استفاده شوند.

🧵 پشته‌ها (Stacks)
پشته‌ها ساختمان داده‌ای هستند که بر اساس اصل "آخرین ورودی، اولین خروجی" (LIFO) کار می‌کنند. یعنی آخرین عنصری که وارد پشته می‌شود، اولین عنصری است که خارج می‌شود.

مثال:

stack = []
stack.append(1)
stack.append(2)
print(stack)
# خروجی: [1, 2]

stack.pop()
print(stack)
# خروجی: [1]

stack.append(3)
print(stack)
# خروجی: [1, 3]

کاربردها:
- پیاده‌سازی فراخوانی‌های بازگشتی: ذخیره‌سازی متغیرها و حالت‌های موقت در هنگام اجرای توابع بازگشتی.
- مدیریت صفحات مرورگر: بازگشت به صفحه قبلی با استفاده از پشته.
- بررسی تعادل پرانتزها: در تجزیه و تحلیل کدها و معادلات ریاضی.

🌲 درخت‌ها (Trees)
درخت‌ها ساختاری سلسله‌مراتبی دارند و برای نمایش روابط سلسله‌مراتبی استفاده می‌شوند. هر درخت از گره‌هایی (Nodes) تشکیل شده که هر گره می‌تواند صفر یا چند فرزند (Child) داشته باشد.

مثال:

class Node:
    def __init__(self, key):
        self.left = None
        self.right = None
        self.val = key

root = Node(1)
root.left = Node(2)
root.right = Node(3)
print(root.val) # 1
print(root.left.val) # 2
print(root.right.val) # 3

کاربردها:
- مدیریت داده‌های سلسله‌مراتبی: مانند ساختار فایل‌ها در سیستم عامل‌ها.
- جستجوی سریع: استفاده از درخت‌های جستجو دودویی برای جستجو و درج سریع داده‌ها.
- تجزیه و تحلیل عبارات ریاضی: استفاده از درخت‌های تجزیه برای محاسبه عبارات ریاضی.

🔄 صف‌ها (Queues)
صف‌ها بر اساس اصل "اولین ورودی، اولین خروجی" (FIFO) کار می‌کنند. یعنی اولین عنصری که وارد صف می‌شود، اولین عنصری است که خارج می‌شود.

مثال:

from collections import deque
queue = deque([1, 2, 3])
queue.append(4)
queue.popleft()
print(queue)
# خروجی: deque([2, 3, 4])

کاربردها:
- مدیریت صف‌های پردازش: مانند صف چاپگرها یا صف پردازش کارها در سیستم‌عامل.
- مدیریت درخواست‌های وب: صف‌بندی درخواست‌های وب برای پردازش.
- پیاده‌سازی الگوریتم‌های مسیریابی: مانند الگوریتم BFS در گراف‌ها.

🔍 هش‌مپ‌ها (Hash Maps)
هش‌مپ‌ها برای ذخیره‌سازی جفت‌های کلید و مقدار استفاده می‌شوند و دسترسی سریع به داده‌ها را فراهم می‌کنند.

مثال:

hash_map = {}
hash_map['key1'] = 'value1'
print(hash_map['key1'])
# خروجی: value1

کاربردها:
- ذخیره‌سازی و بازیابی سریع داده‌ها: استفاده از کلید برای دسترسی به مقادیر به صورت سریع.
- پیاده‌سازی حافظه کش: ذخیره‌سازی نتایج محاسبات برای دسترسی سریع‌تر در آینده.
- مدیریت کاربران و جلسات: ذخیره‌سازی اطلاعات کاربری و جلسات در سیستم‌های وب.

📊 گراف‌ها (Graphs)
گراف‌ها مجموعه‌ای از رئوس (Nodes) و یال‌ها (Edges) هستند که ارتباط بین رئوس را نشان می‌دهند.

مثال:

graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['A', 'D', 'E'],
    'C': ['A', 'F'],
    'D': ['B'],
    'E': ['B', 'F'],
    'F': ['C', 'E']
}

کاربردها:
- مدیریت شبکه‌های اجتماعی: نمایش ارتباطات بین کاربران.
- مسیریابی و ناوبری: استفاده از گراف‌ها برای یافتن کوتاه‌ترین مسیرها در نقشه‌ها.
- تحلیل شبکه‌ها: تحلیل شبکه‌های ارتباطی و جریان‌های داده.

[inam kanal ma]

#پایتون #برنامه_نویسی #ساختمان_داده #آموزش

📢🔍 #آموزش_کامل_استفاده_از_uv برای پایتون 🔍📢

سلام برنامه‌نویسان عزیز! امروز با شما هستیم تا یک ابزار جدید و قدرتمند برای مدیریت پکیج‌های پایتون به نام uv را معرفی کنیم. این ابزار توسط شرکت Astral توسعه داده شده و جایگزین pip و pip-tools شده است. با استفاده از uv، نصب و مدیریت پکیج‌های پایتون سریع‌تر و کارآمدتر می‌شود. 🚀🔧

🎯 نصب و راه‌اندازی uv

1. دانلود و نصب uv:
ابتدا uv را از [صفحه رسمی uv](https://astral.sh/uv) دانلود کنید. برای سیستم‌عامل خود نسخه مناسب را انتخاب کنید.

   curl -L https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   

2. افزودن uv به مسیر (Path):
پس از نصب، مطمئن شوید که uv به مسیر (Path) شما اضافه شده است تا بتوانید از هرجای سیستم آن را اجرا کنید.

🎯 استفاده از uv برای نصب پکیج‌ها

1. نصب یک پکیج:
برای نصب یک پکیج با استفاده از uv، از دستور زیر استفاده کنید:

   uv install <package-name>
   

مثلا برای نصب numpy:

   uv install numpy
   

2. نصب از فایل requirements:
اگر لیستی از پکیج‌ها در یک فایل requirements.txt دارید، می‌توانید همه آن‌ها را به راحتی نصب کنید:

   uv install -r requirements.txt
   

3. نصب پکیج‌های محلی:
برای نصب یک پکیج محلی، به سادگی مسیر آن را مشخص کنید:

   uv install /path/to/package
   

🎯 مدیریت محیط‌های مجازی با uv

1. ایجاد یک محیط مجازی:
برای ایجاد یک محیط مجازی جدید، از دستور زیر استفاده کنید:

   uv env create
   

2. فعال کردن محیط مجازی:
برای فعال کردن محیط مجازی ایجاد شده:

   source uv-env/bin/activate
   

3. غیرفعال کردن محیط مجازی:
برای غیرفعال کردن محیط مجازی:

   deactivate
   

🎯 قابلیت‌های پیشرفته uv

1. استفاده از کش جهانی:
uv از یک کش جهانی برای سرعت بخشیدن به فرآیند نصب استفاده می‌کند. این کش به صورت خودکار مدیریت می‌شود و نیاز به پیکربندی خاصی ندارد.

2. پشتیبانی از وابستگی‌های Git و URL:
uv می‌تواند پکیج‌ها را مستقیماً از مخازن Git یا URL‌های مشخص شده نصب کند:

   uv install git+https://github.com/user/repo.git
   

3. پشتیبانی از نصب‌های editable:
برای نصب یک پکیج به صورت editable (در حال توسعه):

   uv install -e .
   

🎯 آینده uv و Rye

🔄 Astral همچنین در حال توسعه و ادغام uv با پروژه Rye است، که هدف آن تبدیل شدن به یک ابزار جامع برای مدیریت پروژه‌های پایتون مشابه Cargo در زبان Rust می‌باشد. منتظر به‌روزرسانی‌های بیشتری از این پروژه هیجان‌انگیز باشید!

(https://t.iss.one/hamidpython123)

برای اطلاعات بیشتر و جزئیات کامل به [صفحه رسمی uv]مراجعه کنید.

#پایتون #مدیریت_پکیج #uv #توسعه_نرم‌افزار #ابزار_برنامه‌نویسی #برنامه‌نویسی_پایتون #آموزش_پایتون

📢🔍 #مزایای_uv نسبت به pip و سایر ابزارهای مدیریت پکیج 🔍📢

سلام برنامه‌نویسان عزیز! امروز با شما هستیم تا در مورد مزایای استفاده از ابزار جدید uv در مقایسه با pip و سایر ابزارهای مدیریت پکیج در پایتون صحبت کنیم. 🚀🔧

🌟 مزایای uv نسبت به pip

1. سرعت بالا:
uv به طور قابل توجهی سریع‌تر از pip و pip-tools است. این ابزار تا ۱۰ برابر سریع‌تر از pip بدون استفاده از کش و تا ۱۱۵ برابر سریع‌تر با استفاده از کش عمل می‌کند. این افزایش سرعت به دلیل استفاده از زبان Rust برای پیاده‌سازی و بهینه‌سازی‌های پیشرفته در مدیریت وابستگی‌ها است. ⚡️

2. مدیریت کش جهانی:
uv از یک کش جهانی برای ذخیره پکیج‌ها استفاده می‌کند، که باعث کاهش زمان نصب و کاهش پهنای باند مورد نیاز می‌شود. این کش به صورت خودکار مدیریت می‌شود و نیاز به تنظیمات خاصی ندارد. 🌐

3. پشتیبانی از ویژگی‌های پیشرفته:
uv از ویژگی‌های پیشرفته‌ای مانند نصب پکیج‌ها از Git، URL، وابستگی‌های محلی، و نصب‌های editable پشتیبانی می‌کند. این ابزار همچنین قابلیت مدیریت محیط‌های مجازی را به صورت بومی فراهم می‌کند. 🛠

4. سازگاری بالا:
uv به گونه‌ای طراحی شده که با APIهای pip و pip-tools سازگار باشد، بنابراین می‌توان آن را بدون نیاز به تغییرات عمده در پروژه‌های موجود استفاده کرد. همچنین، uv با سیستم‌عامل‌های مختلف از جمله لینوکس، ویندوز و macOS سازگار است. 🖥

5. تک باینری و نصب آسان:
uv به صورت یک باینری مستقل عرضه می‌شود که نصب و استفاده از آن را بسیار آسان می‌کند. این ویژگی باعث می‌شود که uv بسیار کاربرپسند و قابل حمل باشد. 📦

6. پشتیبانی از استراتژی‌های مختلف حل وابستگی:
uv امکان انتخاب استراتژی‌های مختلف حل وابستگی را فراهم می‌کند و می‌تواند وابستگی‌ها را بر اساس نسخه‌های مختلف پایتون مدیریت کند. 🔄

7. مدیریت و یکپارچه‌سازی پروژه‌ها:
uv بخشی از یک چشم‌انداز بزرگ‌تر برای تبدیل شدن به یک ابزار جامع برای مدیریت پروژه‌ها و پکیج‌های پایتون است، مشابه Cargo در زبان Rust. این ویژگی‌ها شامل مدیریت نسخه‌ها، وابستگی‌ها، و ابزارهای ساخت پروژه می‌شود. 🚧

برای اطلاعات بیشتر و جزئیات کامل به [صفحه رسمی uv]مراجعه کنید.

#پایتون #مدیریت_پکیج #uv #توسعه_نرم‌افزار #ابزار_برنامه‌نویسی #برنامه‌نویسی_پایتون #آموزش_پایتون

آموزش کتابخانه Theano برای پایتون 🐍

📌 Theano یک کتابخانه پایتون برای محاسبات عددی است که به ویژه برای یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود. این کتابخانه توسط تیم تحقیقاتی دانشگاه مونترال توسعه یافته است و اولین بار در سال 2008 معرفی شد. نسخه پایدار نهایی آن 1.0.5 در سپتامبر 2017 منتشر شد.

ویژگی‌های کلیدی Theano 📊

- محاسبات کارآمد: محاسبات عددی با کارایی بالا، به ویژه برای GPU.
- دیفرانسیل‌گیری خودکار: محاسبه خودکار گرادیان‌ها برای بهینه‌سازی مدل‌ها.
- سازگاری با NumPy: استفاده آسان از آرایه‌های NumPy.
- پشتیبانی از توزیع و پردازش موازی: استفاده از توان پردازشی GPU و CPU به صورت همزمان.

## نصب کتابخانه Theano 🚀
ابتدا باید کتابخانه را نصب کنید. برای این کار از دستور زیر استفاده کنید:

pip install theano

ایجاد یک مدل ساده 📈
در این بخش، یک مدل ساده با استفاده از Theano ایجاد می‌کنیم. این مدل دو عدد را با هم جمع می‌کند.

توضیحات کد:

import theano
import theano.tensor as T

# تعریف متغیرها
x = T.dscalar('x')
y = T.dscalar('y')

# تعریف تابع
z = x + y

# کامپایل کردن تابع
f = theano.function([x, y], z)

# استفاده از تابع
result = f(2, 3)
print(result)  # خروجی: 5

🔹 تعریف متغیرها: در این قسمت، دو متغیر ورودی x و y با نوع dscalar (عدد اعشاری) تعریف شده‌اند.
🔹 تعریف تابع: تابع z به صورت جمع دو متغیر x و y تعریف شده است.
🔹 کامپایل کردن تابع: تابع f با استفاده از theano.function کامپایل شده است که ورودی‌های x و y را گرفته و z را محاسبه می‌کند.
🔹 استفاده از تابع: با فراخوانی f(2, 3)، تابع جمع دو عدد 2 و 3 را محاسبه و نتیجه 5 را برمی‌گرداند.

پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده 🧠
در این قسمت، یک شبکه عصبی ساده با Theano ایجاد می‌کنیم.

توضیحات کد:

import numpy as np

# تعریف متغیرهای ورودی و وزن‌ها
X = T.dmatrix('X')
W = theano.shared(np.random.randn(2, 1), name='W')
b = theano.shared(0., name='b')

# تعریف تابع شبکه عصبی
output = T.nnet.sigmoid(T.dot(X, W) + b)

# کامپایل کردن تابع
predict = theano.function([X], output)

# ورودی نمونه
X_sample = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# پیش‌بینی
predictions = predict(X_sample)
print(predictions)

🔹 تعریف متغیرهای ورودی و وزن‌ها: متغیر X به صورت ماتریس (dmatrix) تعریف شده است. وزن‌ها W و بایاس b نیز به صورت shared تعریف شده‌اند که به شبکه عصبی اجازه می‌دهد که آنها را در طول آموزش تغییر دهد.
🔹 تعریف تابع شبکه عصبی: تابع output با استفاده از sigmoid از theano.tensor.nnet تعریف شده است که خروجی شبکه عصبی را محاسبه می‌کند.
🔹 کامپایل کردن تابع: تابع predict با استفاده از theano.function کامپایل شده است که ورودی X را گرفته و خروجی شبکه را محاسبه می‌کند.
🔹 ورودی نمونه: یک نمونه ورودی X_sample به صورت آرایه‌ای از NumPy تعریف شده است.
🔹 پیش‌بینی: با فراخوانی predict(X_sample)، پیش‌بینی شبکه عصبی برای ورودی‌های نمونه محاسبه و نتیجه نمایش داده می‌شود.

نتیجه‌گیری
کتابخانه Theano ابزار قدرتمندی برای انجام محاسبات ریاضی پیچیده و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین است. با استفاده از این آموزش، شما می‌توانید شروع به کار با این کتابخانه کنید و پروژه‌های خود را بهبود بخشید.

[اینم کانال منه]

#Theano #Python #MachineLearning #DeepLearning #DataScience #آموزش_پایتون #یادگیری_ماشین #شبکه_عصبی

🌟 آیا می‌دانستید؟ 🌟

در پایتون، می‌توانید با استفاده از شرط در لیست‌سازی، لیست‌های جالب و پیچیده ایجاد کنید! این ویژگی به شما اجازه می‌دهد تا به راحتی لیست‌هایی بسازید که فقط حاوی عناصری هستند که شرایط خاصی را برآورده می‌کنند. 🎉🐍

مثال:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
even_numbers = [num for num in numbers if num % 2 == 0]
print(even_numbers)  # خروجی: [2, 4, 6, 8, 10]

به همین سادگی می‌توانید لیست‌هایی فیلتر شده و جالب ایجاد کنید! 🔍✨
[https://t.iss.one/hamidpython123]


#Python #Programming

https://t.iss.one/hamidpython123

☝️لینک چنل جدیدمون آموزش‌های بیشتری توش هیت☝️

❓️چگونه می‌توانم در پایتون به کاربران اجازه دهم که تا زمانی که ورودی صحیحی وارد نکرده‌اند، به طور مداوم تلاش کنند؟❓️

اینطوری ❗️👇:

برای این کار می‌توانید از حلقه while به همراه دستور continue استفاده کنید. این روش به شما امکان می‌دهد تا وقتی که کاربر ورودی معتبر وارد نکرده است، حلقه را مجدداً شروع کنید. به عنوان مثال، فرض کنید می‌خواهیم کاربر یک عدد صحیح مثبت وارد کند:

while True:
    user_input = input("لطفا یک عدد صحیح مثبت وارد کنید: ")
    
    if not user_input.isdigit() or int(user_input) <= 0:
        print("ورودی نامعتبر است. لطفا دوباره تلاش کنید.")
        continue
    
    print(f"شما عدد {user_input} را وارد کرده‌اید.")
    break

در این مثال:
1. از کاربر خواسته می‌شود تا یک عدد صحیح مثبت وارد کند.
2. اگر ورودی کاربر معتبر نباشد (یعنی یا یک عدد نباشد یا یک عدد صحیح مثبت نباشد)، پیام خطا نمایش داده می‌شود و حلقه مجدداً شروع می‌شود.
3. اگر ورودی معتبر باشد، پیام تایید نمایش داده می‌شود و حلقه پایان می‌یابد.

مثال : تأیید سن کاربر

در این مثال، از کاربر خواسته می‌شود تا سن خود را وارد کند. تا زمانی که ورودی معتبر نباشد، حلقه ادامه می‌یابد و از کاربر خواسته می‌شود مجدداً تلاش کند.

while True:
    age = input("لطفا سن خود را وارد کنید: ")
    
    if not age.isdigit() or int(age) <= 0:
        print("ورودی نامعتبر است. لطفا دوباره تلاش کنید.")
        continue
    
    print(f"سن شما {age} سال است.")
    break

در این مثال:
1. از کاربر خواسته می‌شود تا سن خود را وارد کند.
2. اگر ورودی معتبر نباشد (یعنی عدد نباشد یا عدد صحیح مثبت نباشد)، پیام خطا نمایش داده می‌شود و حلقه مجدداً شروع می‌شود.
3. اگر ورودی معتبر باشد، پیام تایید نمایش داده می‌شود و حلقه پایان می‌یابد.

این روش به شما کمک می‌کند تا ورودی‌های کاربران را بررسی کنید و مطمئن شوید که ورودی‌ها معتبر هستند. این کار برای جلوگیری از خطاها و بهبود تجربه کاربری بسیار مفید است. 💡

[Chanel in me]

#پایتون #برنامه‌نویسی #ترفند #ورودی #تایید_ورودی

آموزش الگوریتم معکوس‌سازی یک رشته به صورت درجا در پایتون 🔄

این الگوریتم به شما امکان می‌دهد یک رشته را به صورت درجا (بدون استفاده از فضای اضافی) در پایتون معکوس کنید.

مراحل الگوریتم:

1. تبدیل رشته به لیست: ابتدا رشته را به یک لیست از کاراکترها تبدیل می‌کنیم تا بتوانیم به طور مستقیم روی عناصر آن عملیات جابجایی انجام دهیم.

2. استفاده از دو اندیس (شروع و انتها): از دو اندیس به نام‌های start و end استفاده می‌کنیم که ابتدا به ابتدای و انتهای لیست اشاره می‌کنند.

3. جابجایی عناصر: با استفاده از یک حلقه while، عناصر لیست را به صورت درجا معکوس می‌کنیم. در هر مرحله، عنصر ابتدایی با عنصر انتهایی جابجا می‌شوند و اندیس‌ها به سمت مرکز حرکت می‌کنند.

4. تبدیل لیست به رشته: در نهایت، لیست کاراکترها را دوباره به یک رشته تبدیل می‌کنیم و رشته معکوس‌شده را به عنوان خروجی برمی‌گردانیم.

کد در پایتون:

def reverse_string_in_place(s):
    """
    تابعی برای معکوس‌سازی یک رشته به صورت درجا در پایتون.
    
    ورودی:
    s (str): رشته اصلی که می‌خواهیم معکوس کنیم.
    
    خروجی:
    str: رشته معکوس‌شده.
    """
    # تبدیل رشته به لیست
    str_list = list(s)
    
    # اندیس‌های ابتدا و انتها
    start = 0
    end = len(str_list) - 1
    
    # جابجایی عناصر لیست
    while start < end:
        # جابجایی عناصر
        str_list[start], str_list[end] = str_list[end], str_list[start]
        
        # حرکت به سمت داخل
        start += 1
        end -= 1
    
    # تبدیل لیست به رشته
    reversed_string = ''.join(str_list)
    return reversed_string

# نمونه استفاده:
original_string = "Hello, World!"
reversed_string = reverse_string_in_place(original_string)
print(f"رشته اصلی: {original_string}")
print(f"رشته معکوس شده: {reversed_string}")

توضیحات:

- تابع reverse_string_in_place: این تابع یک رشته را به صورت درجا معکوس می‌کند و رشته معکوس‌شده را به عنوان خروجی باز می‌گرداند.
- تبدیل رشته به لیست: با استفاده از list(s)، رشته را به یک لیست از کاراکترها تبدیل می‌کنیم.
- حلقه while: در این حلقه، اندیس‌های start و end به سمت همدیگر حرکت می‌کنند و عناصر را جابجا می‌کنند تا رشته را معکوس کنند.
- تبدیل لیست به رشته: با استفاده از ''.join(str_list)، لیست کاراکترها را به یک رشته تبدیل می‌کنیم.

این الگوریتم از کارایی خوبی برخوردار است و به شما امکان می‌دهد تا رشته‌ها را به صورت درجا و بدون استفاده از فضای اضافی معکوس کنید.

(اموزشهای بیشتر توی کانال ما)

#پایتون #برنامه‌نویسی #الگوریتم #رشته #معکوس_سازی

💡 معرفی زبان‌های برنامه‌نویسی و نشانه‌گذاری برای طراحی و ساخت سایت با پایتون 🐍🌐

🛠️ زبان‌های برنامه‌نویسی و نشانه‌گذاری مورد نیاز:

1. HTML (HyperText Markup Language) 📄
HTML زبان نشانه‌گذاری اصلی برای ساختاردهی محتوای صفحات وب است. با استفاده از HTML می‌توانید عناصر مختلف مانند پاراگراف‌ها، تصاویر، پیوندها و فرم‌ها را در صفحات وب خود ایجاد کنید.

2. CSS (Cascading Style Sheets) 🎨
CSS زبان نشانه‌گذاری برای طراحی و استایل‌دهی به صفحات وب است. با استفاده از CSS می‌توانید ظاهر و چیدمان عناصر HTML را کنترل کنید.

3. JavaScript 💻
JavaScript زبان برنامه‌نویسی برای افزودن تعامل و پویا‌سازی به صفحات وب است. با استفاده از JavaScript می‌توانید رفتار عناصر HTML را کنترل کنید و عملیات مختلف را انجام دهید.

4. Python 🐍
پایتون یک زبان برنامه‌نویسی پرقدرت و چندمنظوره است که می‌تواند برای ساخت برنامه‌های سمت سرور وب سایت‌ها استفاده شود. فریمورک‌های پایتون مانند Django و Flask برای توسعه وب بسیار محبوب هستند.

5. SQL (Structured Query Language) 🗃️
SQL زبان برنامه‌نویسی برای مدیریت و پرس‌وجو از پایگاه‌های داده است. برای ذخیره و بازیابی داده‌های سایت از SQL استفاده می‌شود.

🌐 استفاده از فریمورک‌های پایتون برای ساخت سایت:

Django 📦
Django یک فریمورک سطح بالا و تمام‌عیار است که توسعه سریع و تمیز وب سایت‌ها را فراهم می‌کند. این فریمورک ابزارهای بسیاری برای مدیریت داده‌ها، کار با فرم‌ها، احراز هویت و غیره فراهم می‌کند.

Flask 🛠️
Flask یک فریمورک سبک و انعطاف‌پذیر برای توسعه وب است که برای پروژه‌های کوچک و متوسط مناسب است. Flask به شما اجازه می‌دهد تا به سادگی و با آزادی عمل بیشتری به طراحی و توسعه وب سایت بپردازید.

امیدوارم این معرفی برای شما مفید باشد! 😊

[لینک کانالمون]

#برنامه‌نویسی #طراحی_سایت #پایتون #HTML #CSS #JavaScript #Django #Flask #SQL

📚 آموزش الگوریتم دایکسترا برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر در گراف‌ها 🚀

سلام دوستان! امروز قصد داریم با الگوریتم دایکسترا، کوتاه‌ترین مسیر را در گراف‌ها پیدا کنیم. این الگوریتم در مسائل مختلفی مانند مسیریابی شبکه، سیستم‌های توصیه‌گر و برنامه‌ریزی بسیار کاربردی است. 🎓📈

مراحل پیاده‌سازی الگوریتم دایکسترا:

1. الگوریتم دایکسترا چیست؟
الگوریتم دایکسترا یک الگوریتم گراف است که برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر از یک رأس به تمامی رأس‌های دیگر در گراف وزن‌دار بدون یال‌های منفی استفاده می‌شود.

2. نصب کتابخانه‌های مورد نیاز:
برای این الگوریتم به کتابخانه‌های heapq و collections نیاز داریم که به صورت پیش‌فرض در پایتون موجود هستند.

3. نوشتن کد:

    import heapq
    from collections import defaultdict

    def dijkstra(graph, start):
        # ایجاد دیکشنری برای نگهداری فاصله‌ها
        distances = {node: float('infinity') for node in graph}
        distances[start] = 0

        # استفاده از اولویت‌بندی heap برای مدیریت اولویت‌ها
        priority_queue = [(0, start)]

        while priority_queue:
            current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue)

            # نادیده گرفتن مسیرهای طولانی‌تر
            if current_distance > distances[current_node]:
                continue

            for neighbor, weight in graph[current_node].items():
                distance = current_distance + weight

                # مسیر کوتاه‌تر را پیدا کرده‌ایم
                if distance < distances[neighbor]:
                    distances[neighbor] = distance
                    heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor))

        return distances

    # تعریف گراف به عنوان دیکشنری
    graph = {
        'A': {'B': 1, 'C': 4},
        'B': {'A': 1, 'C': 2, 'D': 5},
        'C': {'A': 4, 'B': 2, 'D': 1},
        'D': {'B': 5, 'C': 1}
    }

    # اجرای الگوریتم دایکسترا
    start_node = 'A'
    distances = dijkstra(graph, start_node)
    print(f"Distances from {start_node}: {distances}")
    

توضیحات کد:

- تعریف گراف: گراف به صورت یک دیکشنری از دیکشنری‌ها تعریف شده است که رأس‌ها و وزن یال‌ها را نشان می‌دهد.

    graph = {
        'A': {'B': 1, 'C': 4},
        'B': {'A': 1, 'C': 2, 'D': 5},
        'C': {'A': 4, 'B': 2, 'D': 1},
        'D': {'B': 5, 'C': 1}
    }
    

- تعریف تابع دایکسترا: تابع dijkstra گراف و رأس شروع را به عنوان ورودی می‌گیرد و فاصله کوتاه‌ترین مسیرها را به تمامی رأس‌های دیگر برمی‌گرداند.

    def dijkstra(graph, start):
        # ایجاد دیکشنری برای نگهداری فاصله‌ها
        distances = {node: float('infinity') for node in graph}
        distances[start] = 0

        # استفاده از اولویت‌بندی heap برای مدیریت اولویت‌ها
        priority_queue = [(0, start)]

        while priority_queue:
            current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue)

            # نادیده گرفتن مسیرهای طولانی‌تر
            if current_distance > distances[current_node]:
                continue

            for neighbor, weight in graph[current_node].items():
                distance = current_distance + weight

                # مسیر کوتاه‌تر را پیدا کرده‌ایم
                if distance < distances[neighbor]:
                    distances[neighbor] = distance
                    heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor))

        return distances
    

نکات:

- پیچیدگی زمانی: الگوریتم دایکسترا با استفاده از heapq دارای پیچیدگی زمانی O((V + E) log V) است که V تعداد رأس‌ها و E تعداد یال‌هاست.
- مدیریت اولویت‌ها: استفاده از heapq برای مدیریت اولویت‌ها و بهینه‌سازی زمان اجرای الگوریتم.
- اجتناب از یال‌های منفی: الگوریتم دایکسترا فقط در گراف‌های بدون یال‌های منفی به درستی کار می‌کند. برای گراف‌هایی با یال‌های منفی از الگوریتم بلمن-فورد استفاده کنید.
- توسعه‌پذیری: این الگوریتم می‌تواند به سادگی برای گراف‌های بزرگ‌تر و پیچیده‌تر توسعه یابد.

[اموزش الگوریتم های بیشتر داخل کانال ما ]

#پایتون #آموزش_پایتون #الگوریتم #گراف #دایکسترا #توسعه_نرم_افزار #برنامه_نویسی_پیشرفته

📚 آموزش پخش صدا با استفاده از کتابخانه داخلی winsound در پایتون (پارت 1/2) 🎵

سلام دوستان ! امروز قصد داریم با استفاده از کتابخانه داخلی winsound در پایتون، صدا را در برنامه‌های خود پخش کنیم. این کتابخانه فقط بر روی سیستم‌عامل ویندوز کار می‌کند و برای کاربردهای ساده بسیار مناسب است. 🎓🔊

معرفی winsound:
کتابخانه winsound یکی از کتابخانه‌های داخلی پایتون است که برای پخش صدا در سیستم‌عامل ویندوز استفاده می‌شود. این کتابخانه امکاناتی مانند پخش فایل‌های WAV، تولید بوق سیستم با فرکانس و مدت زمان مشخص و پخش صداهای از پیش تعریف شده سیستم را فراهم می‌کند.

نصب winsound:
نیازی به نصب جداگانه winsound نیست؛ این کتابخانه به صورت پیش‌فرض در پایتون وجود دارد و فقط کافی است آن را وارد کنید.

پخش صدای WAV:
با استفاده از تابع winsound.PlaySound می‌توانید فایل‌های WAV را پخش کنید. این تابع دو آرگومان می‌گیرد:
1. مسیر فایل WAV
2. پارامترهای کنترلی پخش صدا (مثلاً پخش به صورت غیرهمزمان)

نوشتن کد:

import winsound

# پخش صدای WAV
def play_wav_sound(file_path):
    """
    پخش یک فایل WAV با استفاده از winsound

    پارامترها:
    file_path (str): مسیر فایل WAV
    """
    try:
        winsound.PlaySound(file_path, winsound.SND_FILENAME)
        print(f"پخش فایل {file_path} با موفقیت انجام شد.")
    except RuntimeError as e:
        print(f"خطا در پخش فایل {file_path}: {e}")

# مسیر فایل WAV
wav_file_path = 'example.wav'

# پخش صدای WAV
play_wav_sound(wav_file_path)

توضیحات کد:

- تابع play_wav_sound:
- این تابع یک فایل WAV را پخش می‌کند.
- از winsound.PlaySound برای پخش فایل استفاده می‌شود.
- winsound.SND_FILENAME نشان‌دهنده این است که آرگومان اول، مسیر فایل صوتی است.

    def play_wav_sound(file_path):
        """
        پخش یک فایل WAV با استفاده از winsound

        پارامترها:
        file_path (str): مسیر فایل WAV
        """
        try:
            winsound.PlaySound(file_path, winsound.SND_FILENAME)
            print(f"پخش فایل {file_path} با موفقیت انجام شد.")
        except RuntimeError as e:
            print(f"خطا در پخش فایل {file_path}: {e}")
    

مثال‌های بعدی:

- مثال 1: پخش صدای خوشامدگویی

    play_wav_sound('welcome.wav')
    

- مثال 2: پخش صدای هشدار

    play_wav_sound('alert.wav')
    

نکات :

- فایل‌های WAV: اطمینان حاصل کنید که فایل‌های WAV با فرمت استاندارد و قابل پشتیبانی توسط winsound باشند.
- مدیریت خطا: همیشه از مدیریت خطا استفاده کنید تا مشکلات احتمالی را به درستی مدیریت کنید.

ادامه دارد...

[برای ادامه اموزش اینجا عضو شوید]

#پایتون #آموزش_پایتون #پخش_صدا #winsound #توسعه_نرم_افزار #برنامه_نویسی_پیشرفته

📚 آموزش پخش صدا با استفاده از کتابخانه داخلی winsound در پایتون (پارت 1/2) 🎵

سلام دوستان ! امروز قصد داریم با استفاده از کتابخانه داخلی winsound در پایتون، صدا را در برنامه‌های خود پخش کنیم. این کتابخانه فقط بر روی سیستم‌عامل ویندوز کار می‌کند و برای کاربردهای ساده بسیار مناسب است. 🎓🔊

معرفی winsound:
کتابخانه winsound یکی از کتابخانه‌های داخلی پایتون است که برای پخش صدا در سیستم‌عامل ویندوز استفاده می‌شود. این کتابخانه امکاناتی مانند پخش فایل‌های WAV، تولید بوق سیستم با فرکانس و مدت زمان مشخص و پخش صداهای از پیش تعریف شده سیستم را فراهم می‌کند.

نصب winsound:
نیازی به نصب جداگانه winsound نیست؛ این کتابخانه به صورت پیش‌فرض در پایتون وجود دارد و فقط کافی است آن را وارد کنید.

پخش صدای WAV:
با استفاده از تابع winsound.PlaySound می‌توانید فایل‌های WAV را پخش کنید. این تابع دو آرگومان می‌گیرد:
1. مسیر فایل WAV
2. پارامترهای کنترلی پخش صدا (مثلاً پخش به صورت غیرهمزمان)

نوشتن کد:

import winsound

# پخش صدای WAV
def play_wav_sound(file_path):
    """
    پخش یک فایل WAV با استفاده از winsound

    پارامترها:
    file_path (str): مسیر فایل WAV
    """
    try:
        winsound.PlaySound(file_path, winsound.SND_FILENAME)
        print(f"پخش فایل {file_path} با موفقیت انجام شد.")
    except RuntimeError as e:
        print(f"خطا در پخش فایل {file_path}: {e}")

# مسیر فایل WAV
wav_file_path = 'example.wav'

# پخش صدای WAV
play_wav_sound(wav_file_path)

توضیحات کد:

- تابع play_wav_sound:
- این تابع یک فایل WAV را پخش می‌کند.
- از winsound.PlaySound برای پخش فایل استفاده می‌شود.
- winsound.SND_FILENAME نشان‌دهنده این است که آرگومان اول، مسیر فایل صوتی است.

    def play_wav_sound(file_path):
        """
        پخش یک فایل WAV با استفاده از winsound

        پارامترها:
        file_path (str): مسیر فایل WAV
        """
        try:
            winsound.PlaySound(file_path, winsound.SND_FILENAME)
            print(f"پخش فایل {file_path} با موفقیت انجام شد.")
        except RuntimeError as e:
            print(f"خطا در پخش فایل {file_path}: {e}")
    

مثال‌های بعدی:

- مثال 1: پخش صدای خوشامدگویی

    play_wav_sound('welcome.wav')
    

- مثال 2: پخش صدای هشدار

    play_wav_sound('alert.wav')
    

نکات :

- فایل‌های WAV: اطمینان حاصل کنید که فایل‌های WAV با فرمت استاندارد و قابل پشتیبانی توسط winsound باشند.
- مدیریت خطا: همیشه از مدیریت خطا استفاده کنید تا مشکلات احتمالی را به درستی مدیریت کنید.

ادامه دارد...

[برای ادامه اموزش اینجا عضو شوید]

#پایتون #آموزش_پایتون #پخش_صدا #winsound #توسعه_نرم_افزار #برنامه_نویسی_پیشرفته

📚 آموزش پخش صدا با استفاده از کتابخانه داخلی winsound در پایتون (پارت 2/2) 🎵

سلام دوستان ! در قسمت قبلی آموزش، با نحوه پخش فایل‌های WAV آشنا شدیم. حالا در قسمت دوم، به بررسی نحوه ایجاد بوق سیستم با استفاده از کتابخانه winsound و نکات حرفه‌ای بیشتری خواهیم پرداخت. 🎓🔊

ایجاد بوق سیستم:
با استفاده از تابع winsound.Beep می‌توانید یک بوق با فرکانس و مدت زمان مشخص ایجاد کنید. این تابع دو آرگومان می‌گیرد:
1. فرکانس بوق (به هرتز)
2. مدت زمان بوق (به میلی‌ثانیه)

نوشتن کد:

import winsound

# ایجاد بوق سیستم
def beep_sound(frequency, duration):
    """
    ایجاد بوق سیستم با فرکانس و مدت زمان مشخص

    پارامترها:
    frequency (int): فرکانس بوق به هرتز (Hz)
    duration (int): مدت زمان بوق به میلی‌ثانیه (ms)
    """
    try:
        winsound.Beep(frequency, duration)
        print(f"بوق با فرکانس {frequency} هرتز و مدت زمان {duration} میلی‌ثانیه ایجاد شد.")
    except RuntimeError as e:
        print(f"خطا در ایجاد بوق: {e}")

# فرکانس و مدت زمان بوق
beep_frequency = 1000  # فرکانس به هرتز
beep_duration = 1000   # مدت زمان به میلی‌ثانیه

# ایجاد بوق سیستم
beep_sound(beep_frequency, beep_duration)

توضیحات کد:

- تابع beep_sound:
- این تابع یک بوق با فرکانس و مدت زمان مشخص ایجاد می‌کند.
- از winsound.Beep برای ایجاد بوق استفاده می‌شود.
- frequency فرکانس بوق به هرتز و duration مدت زمان بوق به میلی‌ثانیه است.

    def beep_sound(frequency, duration):
        """
        ایجاد بوق سیستم با فرکانس و مدت زمان مشخص

        پارامترها:
        frequency (int): فرکانس بوق به هرتز (Hz)
        duration (int): مدت زمان بوق به میلی‌ثانیه (ms)
        """
        try:
            winsound.Beep(frequency, duration)
            print(f"بوق با فرکانس {frequency} هرتز و مدت زمان {duration} میلی‌ثانیه ایجاد شد.")
        except RuntimeError as e:
            print(f"خطا در ایجاد بوق: {e}")
    

مثال‌های بهتر:

- مثال 1: ایجاد بوق هشدار با فرکانس بالا

    beep_sound(2000, 500)  # بوق با فرکانس 2000 هرتز و مدت زمان 500 میلی‌ثانیه
    

- مثال 2: ایجاد بوق با فرکانس پایین و مدت زمان طولانی

    beep_sound(500, 2000)  # بوق با فرکانس 500 هرتز و مدت زمان 2000 میلی‌ثانیه
    

نکات

- فرکانس‌های معتبر: فرکانس بوق باید بین 37 تا 32767 هرتز باشد.
- مدت زمان بوق: مدت زمان بوق به میلی‌ثانیه تنظیم می‌شود و می‌تواند هر مقدار مثبتی باشد.
- مدیریت خطا: همیشه از مدیریت خطا استفاده کنید تا مشکلات احتمالی را به درستی مدیریت کنید.

جمع‌بندی:

در این آموزش دو قسمتی، با استفاده از کتابخانه داخلی winsound در پایتون، نحوه پخش فایل‌های WAV و ایجاد بوق سیستم را یاد گرفتیم. این کتابخانه ساده ولی کاربردی می‌تواند در پروژه‌های مختلف برای اضافه کردن صدا به برنامه‌ها مفید باشد.

[اموزشای بیشتر توی کانال ما]

#پایتون #آموزش_پایتون #پخش_صدا #winsound #توسعه_نرم_افزار #برنامه_نویسی_پیشرفته

ا

سلام PythonProTalk
لینک زیر مجموعه گیری شما
https://t.iss.one/Number_Yo_BoT?start=inv_6640647993

Proudly powered by @SourceDoniTM with OpenAI ©️

📚 آموزش جامع کتابخانه Spacy در پایتون 🐍

سلام دوستان! امروز می‌خواهیم درباره‌ی یکی از کتابخانه‌های قدرتمند پردازش زبان طبیعی (NLP) در پایتون به نام Spacy صحبت کنیم. این کتابخانه ابزارهای متعددی برای کار با متن و تجزیه و تحلیل زبان طبیعی فراهم می‌کند. بیایید با هم یاد بگیریم! 🚀

1. نصب Spacy 📦

ابتدا باید کتابخانه Spacy را نصب کنیم. برای این کار از دستور زیر استفاده کنید:

pip install spacy

2. دانلود مدل زبانی 🗣️

Spacy برای پردازش زبان نیاز به مدل‌های زبانی دارد. برای مثال، برای زبان انگلیسی از مدل زیر استفاده می‌کنیم:

python -m spacy download en_core_web_sm

3. شروع کار با Spacy 🌟

پس از نصب Spacy و دانلود مدل زبانی، می‌توانیم کار خود را آغاز کنیم. ابتدا کتابخانه را وارد کرده و مدل زبانی را بارگذاری می‌کنیم:

import spacy

# بارگذاری مدل زبانی انگلیسی
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

4. پردازش متن 📝

حالا می‌توانیم متنی را با استفاده از مدل زبانی پردازش کنیم:

text = "Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion"
doc = nlp(text)

📌 توضیح:
- text متنی است که می‌خواهیم پردازش کنیم.
- doc شیء‌ای است که متن پردازش شده را در بر می‌گیرد.

5. استخراج اطلاعات 📊

می‌توانیم اطلاعات مختلفی را از متن استخراج کنیم، مثل کلمات، ریشه کلمات، برچسب‌های دستوری و موجودیت‌های نام‌دار:

5.1. استخراج کلمات و برچسب‌های دستوری

for token in doc:
    print(token.text, token.pos_, token.dep_)

📌 توضیح:
- token.text کلمه را نمایش می‌دهد.
- token.pos_ برچسب دستوری کلمه را نمایش می‌دهد.
- token.dep_ وابستگی نحوی کلمه را نمایش می‌دهد.

5.2. استخراج موجودیت‌های نام‌دار

for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_)

📌 توضیح:
- ent.text موجودیت نام‌دار را نمایش می‌دهد.
- ent.label_ نوع موجودیت را نمایش می‌دهد.

6. توکنیزه کردن متن 🍰

توکنیزه کردن یعنی شکستن متن به واحدهای کوچکتر (کلمات و جملات). Spacy این کار را به سادگی انجام می‌دهد:

for token in doc:
    print(token.text)

📌 توضیح:
- این کد هر کلمه (توکن) در متن را نمایش می‌دهد.

7. Lemmatization (ریشه‌یابی) 🌱

ریشه‌یابی یعنی تبدیل کلمات به شکل پایه‌شان. برای مثال، تبدیل running به run:

for token in doc:
    print(token.text, token.lemma_)

📌 توضیح:
- token.lemma_ ریشه کلمه را نمایش می‌دهد.

8. تجزیه و تحلیل نحوی 🌐

Spacy می‌تواند ساختار نحوی جملات را تحلیل کند:

for token in doc:
    print(token.text, token.head.text, token.dep_)

📌 توضیح:
- token.head.text کلمه ریشه در وابستگی نحوی را نمایش می‌دهد.
- token.dep_ نوع وابستگی نحوی را نمایش می‌دهد.

9. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار 📍

موجودیت‌های نام‌دار شامل اسامی افراد، مکان‌ها، سازمان‌ها و ... می‌شوند. Spacy می‌تواند این موجودیت‌ها را شناسایی کند:

for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_, ent.start_char, ent.end_char)

📌 توضیح:
- ent.text موجودیت نام‌دار را نمایش می‌دهد.
- ent.label_ نوع موجودیت را نمایش می‌دهد.
- ent.start_char و ent.end_char مکان شروع و پایان موجودیت در متن را نمایش می‌دهند.

10. تفاوت توابع و کلاس‌ها 📚

توابع به ما کمک می‌کنند که بخش‌هایی از کد را جداگانه تعریف کرده و هر زمان که خواستیم، از آنها استفاده کنیم. اما کلاس‌ها مجموعه‌ای از داده‌ها و توابع مرتبط هستند که برای مدل‌سازی اشیاء واقعی و رفتارهای آنها استفاده می‌شوند.


امیدوارم این آموزش برای شما مفید بوده باشد! 🌟 حتماً تمرین کنید و سوالات خود را در کامنت‌ها بپرسید. موفق باشید!

🔗 [کانال تلگرام ما]

#پایتون #آموزش #Spacy #پردازش_زبان_طبیعی #NLP #برنامه‌نویسی #توسعه‌دهندگان #مبتدیان

J