🔹 Assertions in Python
🔺 یکی از موارد کاربردی در پایتون assertionها هستند. استفاده از آنها برای اطمینان حاصل کردن از صحت اجرای برنامه و یافتن خطاها در هنگام توسعه و افزایش خوانایی کدهاست.
🔺 ساختار :
ادعاها یا assertionها از دو قسمت تشکیل می‌شوند. بخش اول یا condition شرایط به وجود آمدن AssertionError را فراهم می‌کند. زمانی که مقدار expression قرار گرفته در بخش condition برابر با False باشد، AssertionError رخ میدهد و اگر مقدار True باشد برنامه به کار خود ادامه میدهد. برای مثال :
بخش دوم یا message پیامی است که هنگام AssertionError نمایش داده می‌شود.
🔺 در ادامه به مثال زیر توجه کنید. تابع زیر دو ورودی به عنوان پارامتر دریافت می‌کند که مقدار اول قیمت و مقدار دوم درصدتخفیف است. در ادامه با استفاده از assert ورودی ها را کنترل کردیم و در صورتی که نتیجه expression داده شده برابر با False باشد، AssertionError رخ میدهد. در واقع با استفاده از assertion ورودی های تابع را کنترل کردیم.
سوالی ممکن است اینجا به وجود بیاید: چرا از if-statment و یا از یک exception برای مثال قبلی استفاده نکردیم؟ به بیان بهتر، دلیل استفاده از assertion چیه؟ هدف از ایجاد assertionها برای آگاهی برنامه‌نویس از خطاهایی که قابل انتظار نبودند/نیستند است، شرایطی ممکن است وجود داشته باشد که شما احتمال بروز خطا را در برنامه نمی‌دهید (برای مثال در کد بالا برنامه‌نویس احتمال نمی‌دهد که مقدار price کمتر یا برابر صفر باشد، پس از assertion استفاده کرده و در صورتی که مقادیر درست باشند برنامه به کار خودش ادامه میدهد). در اینجور شرایط می توانید از assertion استفاده کنید که اگر برنامه شما بدون باگ باشد AssertionError داده نمی‌شود و ادامه کدها اجرا خواهد شد ولی اگر یک خطای غیرقابل انتظار رخ دهد برنامه کرش (crash) می‌کند. به این نکته توجه کنید که هدف assertionها برای دیباگ کردن پروژه است، نه مدیریت خطاهایی که زمان اجرا برنامه رخ میدهد. assertion باعث می‌شود که شما باگ را ریشه‌یابی کنید.
🔹 مفسر پایتون هر assert statement را به شکل زیر تفسیر و اجرا می‌کند:
قبل از اینکه condition بررسی شود، یک شرط اضافی نیز بررسی می‌شود. این شرط بررسی می کند که آیا مقدار
🔹 دو اشتباه رایجی که در هنگام استفاده از assert statement وجود دارد:
🔹 از assertion برای اعتبارسنجی داده (data validation) استفاده نکنید. همانطور که قبلا اشاره شد در حالت optimization که در آن
در حالت عادی کد بالا بدون مشکل اجرا خواهد شد و در صورتی که شرایط درست باشد product حذف می‌شود. ولی دو مسئله قابل بحث وجود دارند. مورد اول، هدف استفاده از assertion زمانی بود که خطایی غیرقابل انتظار رخ دهد. از آنجایی که در کد بالا اکثریت کاربران امکان حذف product دارند، گزینه منطقی این نیست که از assertion استفاده کنیم و بهتر است با استفاده از if-statment این مسئله هندل شود. و مسئله بعدی که اهمیت زیادی دارد این است که اگر برنامه در حال optimization باشد assert statement به صورت null-operation رخ میدهد و بدون اینکه داشتن دسترسی کاربر برای حذف محصول بررسی شود، محصول از دیتابیس حذف خواهد شد (در صورتی که نباید این اتفاق رخ می‌داد).
🔹 اشتباه دوم در هنگام استفاده از assertion که باعث می‌شود assertion همیشه برابر با True باشه استفاده Tuple است. به مثال زیر دقت کنید.
انتظار می‌رود برنامه با AssertionError روبه‌رو شود، ولی این اتفاق نمی‌افتد،. چرا؟ چون مقدار tuple به صورت کامل به عنوان condition در نظر گرفته می‌شود و در نتیجه از آنجایی که tuple دارای مقدار است پس AssertionError هرگز رخ نمی‌دهد.
🔖 #Python, #پایتون
👤 ȺʍìɾⱮօհąʍʍąժ
💎 Channel: @DevelopixPython
🔺 یکی از موارد کاربردی در پایتون assertionها هستند. استفاده از آنها برای اطمینان حاصل کردن از صحت اجرای برنامه و یافتن خطاها در هنگام توسعه و افزایش خوانایی کدهاست.
🔺 ساختار :
assert_stmt ::= "assert" condition ["," message]
ادعاها یا assertionها از دو قسمت تشکیل می‌شوند. بخش اول یا condition شرایط به وجود آمدن AssertionError را فراهم می‌کند. زمانی که مقدار expression قرار گرفته در بخش condition برابر با False باشد، AssertionError رخ میدهد و اگر مقدار True باشد برنامه به کار خود ادامه میدهد. برای مثال :
assert 1 < 2 # nothing happens
assert 1 > 2 # AssertionError
بخش دوم یا message پیامی است که هنگام AssertionError نمایش داده می‌شود.
🔺 در ادامه به مثال زیر توجه کنید. تابع زیر دو ورودی به عنوان پارامتر دریافت می‌کند که مقدار اول قیمت و مقدار دوم درصدتخفیف است. در ادامه با استفاده از assert ورودی ها را کنترل کردیم و در صورتی که نتیجه expression داده شده برابر با False باشد، AssertionError رخ میدهد. در واقع با استفاده از assertion ورودی های تابع را کنترل کردیم.
def calculate_discount_price(price, discount):
assert price < 0 or discount < 0 or discount > 100
discount_amount = (discount / 100) * price
return price - discount_amount
سوالی ممکن است اینجا به وجود بیاید: چرا از if-statment و یا از یک exception برای مثال قبلی استفاده نکردیم؟ به بیان بهتر، دلیل استفاده از assertion چیه؟ هدف از ایجاد assertionها برای آگاهی برنامه‌نویس از خطاهایی که قابل انتظار نبودند/نیستند است، شرایطی ممکن است وجود داشته باشد که شما احتمال بروز خطا را در برنامه نمی‌دهید (برای مثال در کد بالا برنامه‌نویس احتمال نمی‌دهد که مقدار price کمتر یا برابر صفر باشد، پس از assertion استفاده کرده و در صورتی که مقادیر درست باشند برنامه به کار خودش ادامه میدهد). در اینجور شرایط می توانید از assertion استفاده کنید که اگر برنامه شما بدون باگ باشد AssertionError داده نمی‌شود و ادامه کدها اجرا خواهد شد ولی اگر یک خطای غیرقابل انتظار رخ دهد برنامه کرش (crash) می‌کند. به این نکته توجه کنید که هدف assertionها برای دیباگ کردن پروژه است، نه مدیریت خطاهایی که زمان اجرا برنامه رخ میدهد. assertion باعث می‌شود که شما باگ را ریشه‌یابی کنید.
🔹 مفسر پایتون هر assert statement را به شکل زیر تفسیر و اجرا می‌کند:
if __debug__:
if not condition:
raise AssertionError(message)
قبل از اینکه condition بررسی شود، یک شرط اضافی نیز بررسی می‌شود. این شرط بررسی می کند که آیا مقدار
__debug__ برابر با True است یا نه. (در حالت عادی این مقدار برابر با True است و در حالت optimization برابر با False)🔹 دو اشتباه رایجی که در هنگام استفاده از assert statement وجود دارد:
🔹 از assertion برای اعتبارسنجی داده (data validation) استفاده نکنید. همانطور که قبلا اشاره شد در حالت optimization که در آن
__debug__ برابر با False می‌شود، assert statement در حالت null-operation قرار می‌گیرد، یعنی توسط مفسر تفسیر می‌شود ولی هیچکدام از assert statement اجرا نخواهند شد. به مثال زیر دقت کنید.def delete_product(user, id):
assert user.has_perm("del_product")
Product.objects.delete(pk=id)
در حالت عادی کد بالا بدون مشکل اجرا خواهد شد و در صورتی که شرایط درست باشد product حذف می‌شود. ولی دو مسئله قابل بحث وجود دارند. مورد اول، هدف استفاده از assertion زمانی بود که خطایی غیرقابل انتظار رخ دهد. از آنجایی که در کد بالا اکثریت کاربران امکان حذف product دارند، گزینه منطقی این نیست که از assertion استفاده کنیم و بهتر است با استفاده از if-statment این مسئله هندل شود. و مسئله بعدی که اهمیت زیادی دارد این است که اگر برنامه در حال optimization باشد assert statement به صورت null-operation رخ میدهد و بدون اینکه داشتن دسترسی کاربر برای حذف محصول بررسی شود، محصول از دیتابیس حذف خواهد شد (در صورتی که نباید این اتفاق رخ می‌داد).
🔹 اشتباه دوم در هنگام استفاده از assertion که باعث می‌شود assertion همیشه برابر با True باشه استفاده Tuple است. به مثال زیر دقت کنید.
assert (1 > 2, "This condition is not valid")
انتظار می‌رود برنامه با AssertionError روبه‌رو شود، ولی این اتفاق نمی‌افتد،. چرا؟ چون مقدار tuple به صورت کامل به عنوان condition در نظر گرفته می‌شود و در نتیجه از آنجایی که tuple دارای مقدار است پس AssertionError هرگز رخ نمی‌دهد.
🔖 #Python, #پایتون
👤 ȺʍìɾⱮօհąʍʍąժ
💎 Channel: @DevelopixPython
📊 کار با داده های آماری در پایتون
توی این پست میخوایم ببینیم چجوری باید با داده های آماری داخل پایتون کار کرد. تو پایتون یه ماژول داخلی وجود داره به اسم statistics که دقیقا مخصوص همین کاره 👌
نیازی به نصب نداره و فقط کافیه با دستور زیر ایمپورتش کنید 👇
این ماژول به شما این امکان رو میده تا یه سری محاسبات ساده رو انجام بدید مثل گرفتن میانگین، مد، انحراف معیار و واریانس
اول باید از لحاظ ریاضی بدونیم اینا چی هستن :
میانگین (Average): اگر اعدادی رو جمع کنید با همدیگه و به تعدادشون تقسیم کنید. مثل
(5 + 4 + 3) / 3 = 4
میانه (Median): اگر اعدادی را از کوچک به بزرگ مرتب کنیم و عددی که وسط این اعداد قرار گرفته رو حساب کنیم میشه میانه. در مثال زیر به عنوان مثال میانه 3 است
1, 2, 3, 4, 5
انحراف معیار (Standard Deviation): نشون میده عددهای یه مجموعه چقدر دور یا نزدیک به میانگین (متوسط) هستن.
واریانس (Variance): مثل انحراف معیاره، ولی به جای اینکه مستقیماً فاصله عددها از میانگین رو بگه، فاصله‌ها رو به توان دو می‌رسونه و بعد میانگینشون رو میگیره.
مد (Mode): داده ای که بیشترین تکرار رو داخل یه مجموعه داره.
حالا بیاید وارد کد بشیم و چیزایی رو که گفتیم امتحان کنیم 😃
برای مثال ها از لیستی به اسم data استفاده میکنیم
برای گرفتن میانگین باید اعدادمون رو داخل یه لیست بزاریم و بعدش از تابع mean که این ماژول در اختیارمون میذاره استفاده کنیم:
برای گرفتن میانه باید از تابع median استفاده کنیم :
برای گرفتن انحراف معیار باید از تابع stdev استفاده کنیم:
برای گرفتن واریانس باید از تابع variance استفاده کنیم:
برای گرفتن مد باید از تابع mode استفاده کنیم:
به همین راحتی !! 👌
البته باید اینم بگم که اگه نیاز به تحلیل های آماری پیچیده‌تری دارید باید از کتابخونه هایی مثل NumPy استفاده کنید
امیدوارم از این پست لذت برده باشید و مفید باشه براتون 🙏
🔖 #Python, #پایتون
👤 soroushGH
💎 Channel: @DevelopixPython
توی این پست میخوایم ببینیم چجوری باید با داده های آماری داخل پایتون کار کرد. تو پایتون یه ماژول داخلی وجود داره به اسم statistics که دقیقا مخصوص همین کاره 👌
نیازی به نصب نداره و فقط کافیه با دستور زیر ایمپورتش کنید 👇
import statistics
این ماژول به شما این امکان رو میده تا یه سری محاسبات ساده رو انجام بدید مثل گرفتن میانگین، مد، انحراف معیار و واریانس
اول باید از لحاظ ریاضی بدونیم اینا چی هستن :
میانگین (Average): اگر اعدادی رو جمع کنید با همدیگه و به تعدادشون تقسیم کنید. مثل
(5 + 4 + 3) / 3 = 4
میانه (Median): اگر اعدادی را از کوچک به بزرگ مرتب کنیم و عددی که وسط این اعداد قرار گرفته رو حساب کنیم میشه میانه. در مثال زیر به عنوان مثال میانه 3 است
1, 2, 3, 4, 5
انحراف معیار (Standard Deviation): نشون میده عددهای یه مجموعه چقدر دور یا نزدیک به میانگین (متوسط) هستن.
واریانس (Variance): مثل انحراف معیاره، ولی به جای اینکه مستقیماً فاصله عددها از میانگین رو بگه، فاصله‌ها رو به توان دو می‌رسونه و بعد میانگینشون رو میگیره.
مد (Mode): داده ای که بیشترین تکرار رو داخل یه مجموعه داره.
حالا بیاید وارد کد بشیم و چیزایی رو که گفتیم امتحان کنیم 😃
برای مثال ها از لیستی به اسم data استفاده میکنیم
data = [3, 5, 7, 10, 15]
برای گرفتن میانگین باید اعدادمون رو داخل یه لیست بزاریم و بعدش از تابع mean که این ماژول در اختیارمون میذاره استفاده کنیم:
mean = statistics.mean(data)
print("میانگین:", mean)
برای گرفتن میانه باید از تابع median استفاده کنیم :
median = statistics.median(data)
print("میانه:", median)
برای گرفتن انحراف معیار باید از تابع stdev استفاده کنیم:
stdev = statistics.stdev(data)
print("انحراف معیار:", stdev)
برای گرفتن واریانس باید از تابع variance استفاده کنیم:
variance = statistics.variance(data)
print("واریانس:", variance)
برای گرفتن مد باید از تابع mode استفاده کنیم:
data = [3, 5, 5, 7, 5, 10, 15]
mode = statistics.mode(data)
print("مد:", mode)
به همین راحتی !! 👌
البته باید اینم بگم که اگه نیاز به تحلیل های آماری پیچیده‌تری دارید باید از کتابخونه هایی مثل NumPy استفاده کنید
امیدوارم از این پست لذت برده باشید و مفید باشه براتون 🙏
🔖 #Python, #پایتون
👤 soroushGH
💎 Channel: @DevelopixPython
عملگر والروس (Walrus Operator) 🦭
عملگر والروس (Walrus Operator) با نماد
⁉️ چرا به آن والروس می‌گویند؟
نام "والروس" به دلیل شباهت ظاهری این عملگر به عاج‌های یک والروس (شیر دریایی) به آن داده شده است.
⁉️ چگونه کار می‌کند؟
کار این عملگر انجام دستورات، و در عین حال assign کردن مقدار به متغیر می باشد.
این عملگر در حالت استاندارد باید در داخل پرانتز قرار بگیرد. به نحوه استفاده و سینتکس این عملگر توجه کنید:
ساده‌ترین مثال برای درک این عملگر، استفاده از آن در یک عبارت شرطی است:
در این مثال، ما طول رشته "hello" را محاسبه میکنیم و نتیجه را هم به متغیر n اختصاص می‌دهیم و هم در شرط if استفاده میکنیم. این کار باعث می‌شود که ما مجبور نباشیم قبل از شرط، طول رشته را در یک متغیر جداگانه ذخیره کنیم.
🆚 مقایسه با روش سنتی
بدون استفاده از عملگر والروس، برای انجام همین کار باید به صورت زیر عمل می‌کردیم:
همانطور که می‌بینید، استفاده از این عملگر باعث می‌شود کد ما کوتاه‌تر و خواناتر شود.
✅ کاربردهای دیگر عملگر والروس
0️⃣ حلقه‌های while:
1️⃣ فهم‌پذیرتر کردن کد:
2️⃣ کاهش تکرار کد:
❇️ نمونه کد
🔴 نمونه کد بدون استفاده از عملگر والرس:
🟢 نمونه کد با استفاده از عملگر والرس:
⚠️ نکات مهم
0️⃣ استفاده احتیاطانه:
اگرچه عملگر والروس می‌تواند کد شما را کوتاه‌تر کند، اما استفاده بیش از حد از آن می‌تواند خوانایی کد را کاهش دهد.
1️⃣ پایتون 3.8 به بعد:
این عملگر از نسخه 3.8 پایتون به بعد اضافه شده است و در استفاده از نسخه های قدیمی تر به سینتکس ارور برخورد خواهید کرد.
♻️ جمع‌بندی
والروس یک عملگر قدرتمند برای نوشتن کدهای پایتون بهینه و خواناتر است. با استفاده از این عملگر، می‌توانید کدهای خود را کوتاه‌تر کرده و از تکرار کد جلوگیری کنید. با این حال، مهم است که از این عملگر به صورت مناسب استفاده کنید تا خوانایی کد شما کاهش نیابد.
💠 برای داشتن اطلاعات بیشتر در مورد عملگر ها می‌توانید این پست را هم مطالعه کنید.
🔖 #Python, #پایتون, #Operatos, #عملگر
👤 LightNess
💎 Channel: @DevelopixPython
عملگر والروس (Walrus Operator) با نماد
:= ، یکی از ویژگی‌های نسبتا جدیدی است که از نسخه 3.8 پایتون به آن اضافه شده است. این عملگر به شما اجازه میدهد در یک عبارت هم مقدار یک متغیر را تعیین کنید و هم آن را برگردانید. این ویژگی باعث می‌شود کدهای شما کوتاه‌تر و خواناتر شوند، به خصوص در مواردی که نیاز به مقداردهی اولیه یک متغیر درون یک عبارت شرطی یا حلقه دارید.⁉️ چرا به آن والروس می‌گویند؟
نام "والروس" به دلیل شباهت ظاهری این عملگر به عاج‌های یک والروس (شیر دریایی) به آن داده شده است.
⁉️ چگونه کار می‌کند؟
کار این عملگر انجام دستورات، و در عین حال assign کردن مقدار به متغیر می باشد.
این عملگر در حالت استاندارد باید در داخل پرانتز قرار بگیرد. به نحوه استفاده و سینتکس این عملگر توجه کنید:
(variable := expression)
ساده‌ترین مثال برای درک این عملگر، استفاده از آن در یک عبارت شرطی است:
if (n := len("hello")) > 4:
print(f"String length is greater than 4: {n}")در این مثال، ما طول رشته "hello" را محاسبه میکنیم و نتیجه را هم به متغیر n اختصاص می‌دهیم و هم در شرط if استفاده میکنیم. این کار باعث می‌شود که ما مجبور نباشیم قبل از شرط، طول رشته را در یک متغیر جداگانه ذخیره کنیم.
🆚 مقایسه با روش سنتی
بدون استفاده از عملگر والروس، برای انجام همین کار باید به صورت زیر عمل می‌کردیم:
n = len("hello")
if n > 4:
print(f"String length is greater than 4 : {n}")همانطور که می‌بینید، استفاده از این عملگر باعث می‌شود کد ما کوتاه‌تر و خواناتر شود.
✅ کاربردهای دیگر عملگر والروس
0️⃣ حلقه‌های while:
while (line := f.readline()):
# پردازش هر خط از فایل
1️⃣ فهم‌پذیرتر کردن کد:
if (match := re.search(pattern, text)):
print(match.group())
2️⃣ کاهش تکرار کد:
if (numbers := [1, 2, 3]) and len(numbers) > 2:
# انجام کاری با لیست numbers
❇️ نمونه کد
🔴 نمونه کد بدون استفاده از عملگر والرس:
while True:
command = input("> ")
if command == 'exit':
break
print("Your command was:", command)
🟢 نمونه کد با استفاده از عملگر والرس:
while (command := input("> ")) != "exit":
print("Your command was:", command)⚠️ نکات مهم
0️⃣ استفاده احتیاطانه:
اگرچه عملگر والروس می‌تواند کد شما را کوتاه‌تر کند، اما استفاده بیش از حد از آن می‌تواند خوانایی کد را کاهش دهد.
1️⃣ پایتون 3.8 به بعد:
این عملگر از نسخه 3.8 پایتون به بعد اضافه شده است و در استفاده از نسخه های قدیمی تر به سینتکس ارور برخورد خواهید کرد.
♻️ جمع‌بندی
والروس یک عملگر قدرتمند برای نوشتن کدهای پایتون بهینه و خواناتر است. با استفاده از این عملگر، می‌توانید کدهای خود را کوتاه‌تر کرده و از تکرار کد جلوگیری کنید. با این حال، مهم است که از این عملگر به صورت مناسب استفاده کنید تا خوانایی کد شما کاهش نیابد.
💠 برای داشتن اطلاعات بیشتر در مورد عملگر ها می‌توانید این پست را هم مطالعه کنید.
🔖 #Python, #پایتون, #Operatos, #عملگر
👤 LightNess
💎 Channel: @DevelopixPython
📊 رسم نمودار با پایتون
بسیاری از شما داده هایی داشتید که نیاز بوده با آنها نموداری رسم کنید و شما به دنبال کتابخونه ای برای انجام این کار بودید.
امروز اومدم چند کتابخونه رو معرفی کنم که با اونها میتونید به راحتی نمودار هایی رو رسم کنید.
1. matplotlib
این کتابخونه محبوب ترین کتابخونه رسم نمودار هست که کار با اون بسیار راحت و سریع هست.
با این کتابخونه میتونید نمودار های خطی، میله ای، دایره ای، جعبه ای، تصویری و.. رو رسم کنید.
2. seaborn
این کتابخونه با الهام گرفتن از کتابخونه matplotlib نمودار ها رو رسم میکنه اما تفاوتشون توی زیبایی نمودار هاست که این کتابخونه بهتر و زیباتر است.
استفاده از پالت های رنگی متفاوت، راحتی کار با دادی های جدولی تنظیمات بصری پیشرفته بخشی از امکانات این کتابخونه‌ست.
3. plotly
با این کتابخونه میتونید نمودار ها رو به صورت پویا رسم کنید، جوری که امکان زوم و تحلیل اون رو داشته باشید.
با خوندن داکیومنت این پروژه میتونید نمودار های فوق‌العاده ای که میشه با اون رسم کرد رو ببینید.
4. bokeh
با این کتابخونه میتونید نمودار های پویا و تعاملی برای وب رسم کنید.
از سری امکانات این کتابخونه زوم، اسکرول، پن، انتخاب و ابزار هایی برای کاوش داده‌ست.
همچنین امکان ادغام با فریمورک های جنگو و فلسک رو داره.
کتابخونه های زیادی وجود داره اما این کتابخونه ها بیشترین استفاده رو بین کاربران دارند.
🔖 #Python, #Chart, #پایتون, #نمودار, #چارت
👤 Yasin
💎 Channel: @DevelopixPython
بسیاری از شما داده هایی داشتید که نیاز بوده با آنها نموداری رسم کنید و شما به دنبال کتابخونه ای برای انجام این کار بودید.
امروز اومدم چند کتابخونه رو معرفی کنم که با اونها میتونید به راحتی نمودار هایی رو رسم کنید.
1. matplotlib
این کتابخونه محبوب ترین کتابخونه رسم نمودار هست که کار با اون بسیار راحت و سریع هست.
با این کتابخونه میتونید نمودار های خطی، میله ای، دایره ای، جعبه ای، تصویری و.. رو رسم کنید.
2. seaborn
این کتابخونه با الهام گرفتن از کتابخونه matplotlib نمودار ها رو رسم میکنه اما تفاوتشون توی زیبایی نمودار هاست که این کتابخونه بهتر و زیباتر است.
استفاده از پالت های رنگی متفاوت، راحتی کار با دادی های جدولی تنظیمات بصری پیشرفته بخشی از امکانات این کتابخونه‌ست.
3. plotly
با این کتابخونه میتونید نمودار ها رو به صورت پویا رسم کنید، جوری که امکان زوم و تحلیل اون رو داشته باشید.
با خوندن داکیومنت این پروژه میتونید نمودار های فوق‌العاده ای که میشه با اون رسم کرد رو ببینید.
4. bokeh
با این کتابخونه میتونید نمودار های پویا و تعاملی برای وب رسم کنید.
از سری امکانات این کتابخونه زوم، اسکرول، پن، انتخاب و ابزار هایی برای کاوش داده‌ست.
همچنین امکان ادغام با فریمورک های جنگو و فلسک رو داره.
کتابخونه های زیادی وجود داره اما این کتابخونه ها بیشترین استفاده رو بین کاربران دارند.
🔖 #Python, #Chart, #پایتون, #نمودار, #چارت
👤 Yasin
💎 Channel: @DevelopixPython
این فریمورک تا حد زیادی قابل قبول نوشته شده. به راحتی امکان استفاده از تمام method هارو فراهم کرده و مزیت بزرگی این فریمورک اینه که شما مستقیما با MTProto API در ارتباط هستید و واسطه‌ای وجود نداره. پایروگرام از tgcrypto برای رمزنگاری استفاده میکنه تا بتونه با MTProto در ارتباط باشه. این کتابخونه با زبان C نوشته شده و باعث بهبود سرعته.
یکی از معایب بزرگ این فریمورک بروز نبودن اونه. تلگرام در یک سال اخیر تغییرات زیادی داشته و این فریمورک خودش رو بروز نکرده. پس شما به ناچار مجبور به استفاده از یکی از fork های اون هستید. پیشنهاد من استفاده از این fork هستش.
از بابت مستندات این فریمورک مشکلی خاصی نداره و توضیحات تمیز و مرتب برای یادگیری نوشته شدند و درعین حال با جزئیات کامل هستند.
فریمورک بعدی که مستقیما با MTProto ارتباط برقرار میکنه telethon هستش. این package نسبتا بروز و منعطف نوشته شده. برای بهبود سرعت، این فریمورک از افزونه یا کتابخونه خاص خودش به اسم cryptg استفاده میکنه. از مزایای این فریمورک داشتن امکانات مازاد هستش؛ به عنوان مثال اگر pillow نصب شده باشه کار resize کردن تصاویر رو خودش انجام میده. یا از hachoir و aiohttp برای دانلود و مدیریت document ها استفاده میکنه.
شباهت زیاد pyrogram و telethon قابل چشم پوشی نیست؛ با تسلط به یکی از این دو، میتونید ظرف کمتر از یک ساعت با مورد دیگه بطور کلی آشنایی پیدا کنید. از نحوه log کردن ها، ساختار کلاس client و سایر کلاس ها، اسامی method ها بگیرید تا نحوه استفاده از proxy ها و dispather هر دو فریمورک. شباهت این دو غیرقابل انکاره.
با وجود پیچیدگی MTProto این فریمورک و pyrogram ساختاری مشابه telebot دارند (از بابت پیاده سازی کد) و شما تقریبا حتی متوجه پیچیدگی MTProto نخواهید شد.
این فریمورک برخلاف دو فریمورک قبلی مستقیما با MTProto درارتباط نیست و نویسندگان اون ترجیح دادند که کار رو با BotAPI جلو ببرند. از بابت ساختار فوق‌العاده ساده و اصطلاحا کارراه‌بنداز هستش. عملکرد این فریمورک به شکل long polling صورت میگیره و داده به صورت http دریافت و ارسال میشه. درحالت کلی میشه گفت که اندکی از دو فریم‌ورکی که نام بردیم سرعت کمتری رو دارا هستش اما این دال بر این نیست که امکانات کمی رو مهیا کرده باشه و اگر نگاهی به لیست مطرح ترین کتابخانه های مرتبط به ربات های تلگرامی بیاندازیم، قطعا telebot رو در بین اونها میبینیم.
نمیتونیم مستندات این فریمورک رو تمیز بنامیم، اما نمیشه گفت که کامل هم نیستند و تمامی توضیحات ارائه شدند. ولی برای یادگیری توصیه نمیکنم که با این مستندات جلو برید چون برای دادن جزئیات کامل طراحی شده، نه برای آموزش.
همونطور که telethon رو فریم‌ورکی مشابه pyrogram خطاب کردیم، اینجا هم میتونیم aiogram رو چیزی مشابه telebot بنامیم. این فریمورک بطور خاص برای استفاده از مفهوم asynchronous طراحی شده. یکی از ویژگی های خوب این فریمورک اینه که به لطف tg-codegen هیچ وقت از بروزرسانی های BotAPI عقب نمیمونه. از aiohttp استفاده می کنه و از بابت سرعت و عملکرد تقریبا مشابه telebot هستش.
یکی دیگه از فریمورک هایی که بر اساس BotAPI کار میکنه با اسم PTB شناخته میشه. این فریمورک دارای یک wiki خوبه و برای یادگیری بسیار مناسبه. به عنوان یکی از قدیمی ترین فریمورک ها درحاضر در سرویس های زیادی استفاده میشه و با آخرین نسخه BotAPI کاملا هماهنگه. از بابت عملکرد کلی توضیح خاصی نداره چون مشابه دو مورد قبل از http requests استفاده میکنه و میشه گفت که تا حدودی شبیه telebot هستش. کامیونیتی بزرگی داره و همونطور که اشاره شد کاربران زیادی بهش علاقه‌مند هستند.
پیشنهاد شخصی من استفاده از pyrogram هست. این فریمورک در عین سادگی هنگام استفاده میتونه کاملا منعطف عمل کنه و پاسخگوی تمام نیاز های شما باشه. به نسبت رقبای خودش سرعت نسبتا بهتری داره و با وجود uvloop و tgcrypto این اختلاف افزایش سرعت بیشتر هم به چشم دیده میشه. به راحتی قابل استفاده‌ست و امکانات بیشتری نسبت به سایر موارد مطرح شده داره و دسترسی کامل به MTProtoAPI به شما میده. همه این موارد در کنار هم اون رو تا حدودی نسبت به رقبای خودش ممتاز میکنه.
اگر تجربه ای دارید که فکر میکنید میتونه مفید باشه اون رو کامنت کنید و برای اطلاعات بیشتر به کانال ربات تلگرام مراجعه کنید.
🔖 #ربات, #تلگرام, #bot, #python, #pyrogram, #telethon
💎 Channel: @DevelopixPython
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
| کانال ربات تلگرام |
⭕️ کانال توسعه‌دهندگان ربات تلگرام دولوپیکس
💠 دولوپیکس | جامعه توسعه‌دهندگان ایرانی
💎 @Developix
🚀 Developix.ir
📌 پشتیبانی و تبلیغات:
@DevelopixSupport
💠 دولوپیکس | جامعه توسعه‌دهندگان ایرانی
💎 @Developix
🚀 Developix.ir
📌 پشتیبانی و تبلیغات:
@DevelopixSupport
🔹 انواع ارور ها در پایتون
🔸 بخش اول
برای رفع و هندل کردن ارور ها ابتدا ما باید آنها رو به خوبی بشناسیم و بدونیم دلایل رخ دادن آنها چیست.
— SyntaxError
یکی از خطا های رایج در پایتون این ارور هست. هنگامی این ارور اتفاق می‌افتد که شما نگارش و قانون نوشتاری کد های پایتونی را رعایت نکرده باشید.
برخی از دلایل نمایش SyntaxError:
• نبستن استرینگ
• غلط املایی در نوشتار کلمات کلیدی
• استفاده از سینتکس ورژن جدید پایتون در ورژن های قدیمی‌تر
• فراموش کردن بستن براکت، آکولاد یا پرانتز
مثال:
— IndentionError
در پایتون این ارور زمانی نمایش داده می‌شود که شما تو رفتگی ها را به خوبی رعایت‌نکرده باشید.
چند مورد از دلایل وقوع این ارور:
• فاصله های نادرست
• بلوک های تودرتوی نادرست
• فضای خالی در ابتدای شروع یک دستور
مثال:
— NameError
اگر هنگام استفاده از یک متغیر، آن متغیر تعریف نشده باشد این ارور را مشاهده خواهید کرد.
برای رفع این ارور اطمینان حاصل کنید که متغیر یا تابعی که از آن استفاده میکنید تعریف شده باشد.
مثال:
— ValueError
هنگامی این ارور رخ میدهد که نوع مقدار ورودی شما صحیح نیست.
مانند وقتی که یک input با تایپ int تعریف کرده باشید اما کاربر یک استرینگ به آن پاس دهد.
مثال:
— TypeError
این ارور هنگامی رخ میدهد که شما عملیاتی انجام دهید که برای آن نوع داده نامناسب باشد.
مانند زمانی که یک استرینگ را با یک تایپ int تقسیم کنید.
مثال:
منبع:
betterstack 〽️
🔖 #Python, #پایتون
👤 Yasin
💎 Channel: @DevelopixPython
🔸 بخش اول
برای رفع و هندل کردن ارور ها ابتدا ما باید آنها رو به خوبی بشناسیم و بدونیم دلایل رخ دادن آنها چیست.
— SyntaxError
یکی از خطا های رایج در پایتون این ارور هست. هنگامی این ارور اتفاق می‌افتد که شما نگارش و قانون نوشتاری کد های پایتونی را رعایت نکرده باشید.
برخی از دلایل نمایش SyntaxError:
• نبستن استرینگ
• غلط املایی در نوشتار کلمات کلیدی
• استفاده از سینتکس ورژن جدید پایتون در ورژن های قدیمی‌تر
• فراموش کردن بستن براکت، آکولاد یا پرانتز
مثال:
a = "salam
print(a)
SyntaxError: unterminated string literal
— IndentionError
در پایتون این ارور زمانی نمایش داده می‌شود که شما تو رفتگی ها را به خوبی رعایت‌نکرده باشید.
چند مورد از دلایل وقوع این ارور:
• فاصله های نادرست
• بلوک های تودرتوی نادرست
• فضای خالی در ابتدای شروع یک دستور
مثال:
a = "salam"
if a:
print(a)
IndentationError: expected an indented block after 'if' statement
— NameError
اگر هنگام استفاده از یک متغیر، آن متغیر تعریف نشده باشد این ارور را مشاهده خواهید کرد.
برای رفع این ارور اطمینان حاصل کنید که متغیر یا تابعی که از آن استفاده میکنید تعریف شده باشد.
مثال:
print(a)
a = 10
NameError: name 'a' is not defined
— ValueError
هنگامی این ارور رخ میدهد که نوع مقدار ورودی شما صحیح نیست.
مانند وقتی که یک input با تایپ int تعریف کرده باشید اما کاربر یک استرینگ به آن پاس دهد.
مثال:
age = int(input("age: ")) #input: Yasin
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'Yasin'— TypeError
این ارور هنگامی رخ میدهد که شما عملیاتی انجام دهید که برای آن نوع داده نامناسب باشد.
مانند زمانی که یک استرینگ را با یک تایپ int تقسیم کنید.
مثال:
print("hello" / 3)
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'منبع:
betterstack 〽️
🔖 #Python, #پایتون
👤 Yasin
💎 Channel: @DevelopixPython