پایتون | Data Science | Machine Learning

📚 کتاب‌ «۳۰۰ برنامه پایتون»

منبع فوق‌العاده برای یادگیری پایتون از صفر تا سطح مصاحبه‌های شغلی!

🎯 این کتاب‌کار چه چیزی بهت میده؟

👈 ۳۰۰ برنامه‌ی عملی – از ساده تا چالش‌برانگیز
👈 صورت سوال + کد راه‌حل + نمونه خروجی + مفاهیم کلیدی برای هر مسئله
👈 پوشش‌دهنده‌ی مفاهیم پایه تا مینی‌پروژه‌های واقعی
👈 آمادگی کامل برای مصاحبه‌های برنامه‌نویسی

💬 اگه دنبال یه منبع تمرینی عالی برای پایتون هستی، این کتاب‌کار رو از دست نده

@python4all_pro

با رعایت کردن این نکات اسکریپت‌های پایتون سریعتر عمل می‌کنند


@python4all_pro

🎁 همه تخفیف‌های فرادرس در یک نگاه
 
🎉 برای شروع یک مسیر یادگیری جدید، همیشه لازم نیست هزینه زیادی پرداخت کنید. جدیدترین تخفیف‌ها و هدایای آموزشی فرادرس را یک‌جا مشاهده کنید.👇👇
 
⭐️ دسترسی نامحدود با اشتراک فرادرس
بیش از ۱۹,۰۰۰ آموزش با ۷۵٪ تخفیف
 
🎟 با ۱۱۹ هزار تومان، هر چی میخوای یاد بگیر
بیش از ۶۰۰ آموزش ۱۱۹ هزار تومانی
 
💲 دریافت آموزش‌های فرادرس با ۸۰٪ تخفیف
🏷 کد تخفیف: TAK45
 
📱 دریافت ۵۵۰ هزار تومان اعتبار در اپلیکیشن فرادرس
🏷 کد تخفیف: FRAPP
 
📄 هدیه ویژه انتشار گواهینامه فرادرس در لینکدین
 
☀️ دریافت یک آموزش به انتخاب خودتان با ۴۹ هزار تومان در طرح تابستان
🏷 کد تخفیف: TBS49
 
🎁 مشاهده تمامی کدهای تخفیف - [کلیک کنید]
 
🌟 آموزش‌های رایگان را اینجا ببینید [+]

@FaraDars — فرادرس

🔅 کدنویسی سریع‌تر در پایتون

📝 یاد بگیر چطور کدهای پایتونت رو بهینه‌تر کنی. با هم بشناسیم:

✅ انتخاب ساختار داده‌ی درست برای هر موقعیت
✅ استفاده از Caching برای جلوگیری از محاسبات تکراری
✅ اضافه کردن عملکرد (Performance) به فرآیند توسعه از همون اول
✅ و چند ترفند کاربردی دیگه...
💡 فرقش با بقیه آموزش‌ها اینه که فقط "چطوری سریع‌تر کد بزنی" نیست — بلکه یاد می‌گیری از اول کد رو بهینه بنویسی، نه اینکه بعداً با چالش Performance روبرو بشی.

@python4all_pro

📶 How to Build Your First AI Agent with ChatGPT



📝 یاد بگیرید چگونه اولین عامل هوش مصنوعی خود را با ChatGPT در کمتر از ده دقیقه بسازید. استراتژی های عملی را برای افزایش بهره وری و ساده سازی وظایف روزمره کشف کنید


🆔 @python4all_pro

یه نفر یه محیط محاسبات عددی و شبیه‌سازی شبیه MATLAB/Simulink با چت جی پی ورژن 6 ساخته که مستقیم داخل مرورگر اجرا میشه.

دیاگرام بلوکی، شبیه‌سازی، PID، حل معادلات دیفرانسیل، ماتریس، FFT، رسم نمودار و حتی اسکریپت‌نویسی به سبک MATLAB رو داره.

کلش با HTML، CSS، JavaScript و WGSL ساخته شده؛ بدون بک‌اند و بدون فریم‌ورک‌های سنگین.

تست آنلاین :
wieslawsoltes.github.io/AxiomStudio
سورس کد :
github.com/wieslawsoltes/AxiomStudio


🆔 @python4all_pro

🐍یه پروژه جالب برای یادگیری پایتون : با PyAdventue پایتون رو  با بازی یاد می‌گیرید

به جای درس‌های معمولی، اینجا ۱۰  بازی وجود داره که هر کدام به یک موضوع مشخص از پایتون اختصاص دارند

این بازی با Pygame ساخته شده و هدفش آموزش مبانی برنامه‌نویسی از طریق طی کردن مراحل و انجام چالش‌هاست.

در حال حاضر نسخه رایگان برای ویندوز در دسترس است.

https://khalidmfy.itch.io/pyadventure


🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

🔰 10 python one liners


چطور با یه خط کد می‌تونی کارای معمول برنامه‌نویسی رو تموم کنی؛ از ساختن دیکشنری و مرتب‌سازی لیست گرفته تا خوندن فایل و کار با stringها.

💡 این تک‌خطی‌ها کمکت می‌کنن سریع‌تر prototype بزنی، کد کمتری بنویسی و در عین حال خوانایی کدت حفظ بشه.


🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

🔢 Must Know Python-Pandas Operations for working with Data


🐍 اگه با پایتون کار می‌کنی و کلی داده داری، این اینفوگرافیک یه خلاصه طلاییه از اون دستورهای Pandas که واقعاً به‌دردت می‌خوره. از خوندن فایل و پاک‌سازی داده گرفته تا فیلتر، گروه‌بندی و محاسبات آماری. همه چیز یه‌جا جمع شده تا مجبور نباشی هر بار سرچ کنی.

💡 چرا Pandas؟
چون کار با دیتاست‌های بزرگ رو ساده می‌کنه، مخصوصاً وقتی با Excel، CSV یا دیتابیس سروکار داری.

🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

📘 هندبوک مصاحبه‌های پایتون - راهنمای متخصصین هوش مصنوعی

نویسنده: Balawant Kadam
📑 فهرست ۱۰ فصل:

مبانی پایتون (۴۰ سوال)
برنامه‌نویسی شیءگرا (۲۵ سوال)
پایتون پیشرفته (۲۵ سوال)
ساختمان داده و الگوریتم‌ها (۲۰ سوال)
NumPy و Pandas (۳۰ سوال)
یادگیری ماشین با پایتون (۲۵ سوال)
یادگیری عمیق (۲۰ سوال)
هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ (۴۰ سوال)
سوالات کدنویسی مصاحبه
مرور سریع و چیت‌شیت‌ها

🔍 نمونه سوالات و پاسخ‌های کلیدی
.
این هندبوک با تمرکز ویژه برای متخصصین هوش مصنوعی طراحی شده و تمام مفاهیم رو هم از نظر تئوری و هم از نظر پیاده‌سازی پوشش می‌ده. تعداد کل سوالات به ۲۲۵ سوال می‌رسه که هر کدوم با توضیح و نکته کلیدی همراه هستن.

🆔 @python4all_pro

معرفی کتابخانه پایتونی xy (توسعه‌یافته توسط تیم Reflex)؛ یک جایگزین متن‌باز و فوق‌سریع برای Matplotlib، Plotly و Bokeh که با زبان Rust نوشته شده و در رندر ۱۰ میلیون نقطه داده، عملکردی بی‌نظیر از خود نشان می‌دهد.

عملکرد محاسباتی (بنچمارک رسمی ۱۰ میلیون نقطه):

🔹 XY ➡ ۰.۰۲۳ ثانیه
🔹 Matplotlib ➡ ۲.۷۸ ثانیه
🔹 Plotly ➡ ۹.۵۸ ثانیه

به این ترتیب، xy در مقایسه با Plotly تا ۴۱۳ برابر و در مقایسه با Matplotlib تا ۱۲۰ برابر سریع‌تر عمل می‌کند.

این کتابخانه علاوه بر امکان مصورسازی بلادرنگ در Jupyter Notebook و وب‌اپلیکیشن‌ها، از خروجی در قالب‌های PNG، HTML و PDF نیز پشتیبانی می‌کند.

نصب و راه‌اندازی
pip install xy

🔗 مستندات: reflex.dev/docs/xy/
🔗 گیت‌هاب: github.com/reflex-dev/xy

🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

📕 کتاب«GenAI با پایتون و PyTorch» — چاپ دوم، مارس ۲۰۲۵

👨🏻‍💻 اگه از کتابایی خسته شدی که فقط تئوری می‌گن و آخرش نمی‌دونی چطوری کد بزنی، وقتشه با این کتاب آشنا بشی.

📚 چاپ دوم این کتاب (مارس ۲۰۲۵) یه بازنویسی کامله: از TensorFlow به PyTorch مهاجرت کرده، مدل‌های LLM و Diffusion رو هم اضافه کرده و کل چرخه‌ی آموزش رو پوشش میده.

🧠 توش چی پیدا میشه؟

🔸 فصل ۱–۲: پایه‌ها
؛GenAI چیه و چطوری با Midjourney، DALL-E و ChatGPT زندگی‌مون رو عوض کرده
🔸 فصل ۳–۵: NLP و Transforme
🔸 فصل ۶–۷: Open-Source LLM و Prompt Engineering
🔸 فصل ۸–۱۰: Multimodal
🔸 فصل ۱۱–۱۲: VAE و GAN
🔸 فصل ۱۳–۱۴: Style Transfer و Deepfakes

چرا این کتاب خاصه؟

✅ انتقال از تئوری به کد در یه فصل — فرمول ریاضی می‌بینی، بعد بلافاصله PyTorch پیاده‌سازیش می‌کنی
✅ پروژه‌های واقعی — ترجمه، نقد فیلم، Deepfake، Style Transfer
✅ ۴۵۴ صفحه پر از تمرین و کد عملی
✅ استفاده از Google Colab — نیازی به GPU گرون نداری
✅ ترکیب PyTorch + جامعه‌ی اوپن‌سورس — همه‌چیز قابل اجراست

گیت هاب

🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

فریمورک Pytest چیه
یه ابزار تست برای پایتونه که کدها رو خیلی ساده و خوانا می‌کنه. معمولاً هر وقت یه برنامه‌نویس پایتون می‌خواد مطمئن بشه کدش درست کار می‌کنه، ازش استفاده می‌کنه.

🔹 چرا محبوبه؟

سینتکس خیلی ساده و تمیز

پیام خطای واضح نشون میده

پلاگین‌های فراوون داره

هم برای پروژه‌های کوچیک و هم بزرگ مناسبه

🔹 یه مثال ساده:

# math_tools.py
def add(a, b):
return a + b# test_math_tools.py
from math_tools import add

def test_add():
assert add(2, 3) == 5
assert add(-1, 1) == 0

بعد فقط می‌زنی:
pytest
و خودش همه‌ی تست‌ها رو اجرا می‌کنه و می‌گه کدوم رد شد، کدوم شکست خورد.

🔗 لینک‌ها:

🌎 سایت رسمی: https://docs.pytest.org

🐱 گیت‌هاب: https://github.com/pytest-dev/pytest

📦 PyPI: https://pypi.org/project/pytest/


🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro