Forwarded from FaraPython | فرا پایتون: آموزش برنامه‌نویسی پایتون
✳️ تابع‌های لامبدا (Lambda) در پایتون — یک راهنمای مقدماتی
لامبداها در پایتون یکی از مفیدترین، مهم‌ترین و جالب‌ترین ویژگی‌هایی هستند که می‌توان آموخت. متأسفانه اغلب افراد در مورد این توابع دچار سوءبرداشت شده و مسیر اشتباهی را طی می‌کنند. در این نوشته می‌خواهیم هر چیزی که لازم است در مورد این توابع اسرارآمیز، شیوه استفاده از آنها و میزان مفید بودنشان بدانید را توضیح دهیم.
══ فهرست مطالب ══
○ لامبدا در پایتون چیست؟
○ چگونه از لامبداها در پایتون استفاده کنیم؟
○ لامبداهای پایتون به همراه نگاشت، فیلتر و کاهش
○ مسائلی که هنگام استفاده از لامبدا باید در نظر داشت
🔸 لامبدا در پایتون چیست؟
لامبدا یک روش ساده برای تعریف تابع در پایتون است. این توابع غالباً به نام «عملگرهای لامبدا» یا «تابع‌های لامبدا» نامیده می‌شوند.
اگر قبلاً از پایتون استفاده کرده باشید، احتمالاً توابع خود را با استفاده از کلیدواژه def تعریف می‌کنید و این روش نیز تاکنون برای شما به خوبی جواب داده است. پس چرا باید از روش دیگری برای تعریف تابع‌ها استفاده کنیم؟
دلیل این مسئله آن است که تابع‌های لامبدا ناشناس هستند. بدین معنی که این‌ها توابعی هستند که لازم نیست نامی برایشان تعیین کنید. این روش برای تعریف تابع‌های کوچک یک‌بار مصرف در مواردی که تابع اصلی بسیار بزرگ و حجیم است، استفاده می‌شود.
🔸 چگونه از لامبداها در پایتون استفاده کنیم؟
پیش از آن‌که تابع‌های لامبدا را بررسی کنیم، می‌بایست به یک تابع بسیار مقدماتی که به روش سنتی تعریف شده است، نگاهی داشته باشیم:
def add_five(number):
return number + 5
print(add_five(number=4))
این تابع کاملاً ابتدایی است؛ اما به منظور نمایش کارکرد لامبداها ارائه شده است. تابعی که شما استفاده می‌کنید، ممکن است بسیار پیچیده‌تر از این باشد. این تابع به هر عددی که از طریق پارامتر number به آن ارسال می‌شود، ۵ واحد اضافه می‌کند.
تابع لامبدای معادل آن چنین است:
add_five = lambda number: number + 5
print(add_five(number=4))
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 تابع‌های لامبدا (Lambda) در پایتون — یک راهنمای مقدماتی — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
لامبداها در پایتون یکی از مفیدترین، مهم‌ترین و جالب‌ترین ویژگی‌هایی هستند که می‌توان آموخت. متأسفانه اغلب افراد در مورد این توابع دچار سوءبرداشت شده و مسیر اشتباهی را طی می‌کنند. در این نوشته می‌خواهیم هر چیزی که لازم است در مورد این توابع اسرارآمیز، شیوه استفاده از آنها و میزان مفید بودنشان بدانید را توضیح دهیم.
══ فهرست مطالب ══
○ لامبدا در پایتون چیست؟
○ چگونه از لامبداها در پایتون استفاده کنیم؟
○ لامبداهای پایتون به همراه نگاشت، فیلتر و کاهش
○ مسائلی که هنگام استفاده از لامبدا باید در نظر داشت
🔸 لامبدا در پایتون چیست؟
لامبدا یک روش ساده برای تعریف تابع در پایتون است. این توابع غالباً به نام «عملگرهای لامبدا» یا «تابع‌های لامبدا» نامیده می‌شوند.
اگر قبلاً از پایتون استفاده کرده باشید، احتمالاً توابع خود را با استفاده از کلیدواژه def تعریف می‌کنید و این روش نیز تاکنون برای شما به خوبی جواب داده است. پس چرا باید از روش دیگری برای تعریف تابع‌ها استفاده کنیم؟
دلیل این مسئله آن است که تابع‌های لامبدا ناشناس هستند. بدین معنی که این‌ها توابعی هستند که لازم نیست نامی برایشان تعیین کنید. این روش برای تعریف تابع‌های کوچک یک‌بار مصرف در مواردی که تابع اصلی بسیار بزرگ و حجیم است، استفاده می‌شود.
🔸 چگونه از لامبداها در پایتون استفاده کنیم؟
پیش از آن‌که تابع‌های لامبدا را بررسی کنیم، می‌بایست به یک تابع بسیار مقدماتی که به روش سنتی تعریف شده است، نگاهی داشته باشیم:
def add_five(number):
return number + 5
print(add_five(number=4))
این تابع کاملاً ابتدایی است؛ اما به منظور نمایش کارکرد لامبداها ارائه شده است. تابعی که شما استفاده می‌کنید، ممکن است بسیار پیچیده‌تر از این باشد. این تابع به هر عددی که از طریق پارامتر number به آن ارسال می‌شود، ۵ واحد اضافه می‌کند.
تابع لامبدای معادل آن چنین است:
add_five = lambda number: number + 5
print(add_five(number=4))
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 تابع‌های لامبدا (Lambda) در پایتون — یک راهنمای مقدماتی — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
✳️ آموزش حلقه for در پایتون | + range در پایتون | به زبان ساده
در این مطلب، دستور for در پایتون همراه با مثال‌های متعدد، مورد بررسی قرار خواهد گرفت. حلقه for در پایتون یکی از مهم‌ترین انواع «دستورات کنترلی» (Control Flows) است که از آن برای حلقه زدن در توالی‌های گوناگون استفاده می‌شود. در ادامه، مفهوم حلقه for در پایتون و چگونگی نوشتن کد با استفاده از آن، همراه با مثال‌ها و قطعه کدهای مختلف، بررسی شده است.
══ فهرست مطالب ══
○ حلقه for در پایتون
○ تابع ()range در پایتون
○ حلقه for با else
🔸 حلقه for در پایتون
حلقه for در پایتون برای تکرار کردن کاری در یک توالی («لیست» (List)، «تاپل» (Tuple)، «رشته» (String)) یا دیگر اشیای قابل تکرار، مورد استفاده قرار می‌گیرد. تکرار کردن کاری در یک توالی، «پیمایش» (Traversal) نامیده می‌شود.
در ادامه، «نحو» (Syntax) حلقه for در پایتون، آورده شده است.
for val in sequence:
Body of for
در اینجا، val متغیری است که مقدار هر عنصر درون توالی را طی هر تکرار دریافت می‌کند. حلقه تا هنگامی ادامه پیدا می‌کند که به آخرین آیتم در توالی برسد. بدنه حلقه for، با استفاده از «دندانه‌گذاری» (Indentation)، از کل کد جدا می‌شود.
🔸 تابع ()range در پایتون
می‌توان یک توالی از اعداد را با استفاده از تابع ()range تولید کرد. (range(۱۰، اعداد از ۰ تا ۹ را تولید می‌کند (ده عدد). همچنین، می‌توان سایز شروع، پایان و گام را به عنوان (range(start,stop,step size تعریف کرد. سایز گام به طور پیش‌فرض و در صورتی که مقدار دهی نشده باشد، برابر با یک خواهد بود. این تابع، همه مقادیر را در حافظه ذخیره نمی‌کند زیرا موجب عدم کارایی می‌شود. این در حالی است که نقطه شروع، توقف و سایز گام را به خاطر دارد و عدد بعدی را ضمن تکرار می‌سازد. برای مجبور کردن این تابع به خروجی دادن همه عناصر، می‌توان از تابع ()list استفاده کرد. مثال زیر، این موضوع را شفاف خواهد کرد.
# Output: range(0, 10)
print(range(10))
# Output: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print(list(range(10)))
# Output: [2, 3, 4, 5, 6, 7]
print(list(range(2, 8)))
# Output: [2, 5, 8, 11, 14, 17]
print(list(range(2, 20, 3)))
می‌توان از تابع ()range برای حلقه‌ها به منظور تکرار کردن یک توالی از اعداد استفاده کرد. این تابع را می‌توان با تابع ()len برای تکرار کردن کاری در یک توالی با استفاده از اندیس‌دهی، ترکیب کرد. در ادامه، مثالی در همین رابطه ارائه شده است.
# Program to iterate through a list using indexing
genre = ['pop', 'rock', 'jazz']
# iterate over the list using index
for i in range(len(genre)):
print("I like", genre[i])
خروجی حاصل از اجرای برنامه بالا، به صورت زیر خواهد بود.
I like pop
I like rock
I like jazz
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 آموزش حلقه for در پایتون | + range در پایتون | به زبان ساده — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
در این مطلب، دستور for در پایتون همراه با مثال‌های متعدد، مورد بررسی قرار خواهد گرفت. حلقه for در پایتون یکی از مهم‌ترین انواع «دستورات کنترلی» (Control Flows) است که از آن برای حلقه زدن در توالی‌های گوناگون استفاده می‌شود. در ادامه، مفهوم حلقه for در پایتون و چگونگی نوشتن کد با استفاده از آن، همراه با مثال‌ها و قطعه کدهای مختلف، بررسی شده است.
══ فهرست مطالب ══
○ حلقه for در پایتون
○ تابع ()range در پایتون
○ حلقه for با else
🔸 حلقه for در پایتون
حلقه for در پایتون برای تکرار کردن کاری در یک توالی («لیست» (List)، «تاپل» (Tuple)، «رشته» (String)) یا دیگر اشیای قابل تکرار، مورد استفاده قرار می‌گیرد. تکرار کردن کاری در یک توالی، «پیمایش» (Traversal) نامیده می‌شود.
در ادامه، «نحو» (Syntax) حلقه for در پایتون، آورده شده است.
for val in sequence:
Body of for
در اینجا، val متغیری است که مقدار هر عنصر درون توالی را طی هر تکرار دریافت می‌کند. حلقه تا هنگامی ادامه پیدا می‌کند که به آخرین آیتم در توالی برسد. بدنه حلقه for، با استفاده از «دندانه‌گذاری» (Indentation)، از کل کد جدا می‌شود.
🔸 تابع ()range در پایتون
می‌توان یک توالی از اعداد را با استفاده از تابع ()range تولید کرد. (range(۱۰، اعداد از ۰ تا ۹ را تولید می‌کند (ده عدد). همچنین، می‌توان سایز شروع، پایان و گام را به عنوان (range(start,stop,step size تعریف کرد. سایز گام به طور پیش‌فرض و در صورتی که مقدار دهی نشده باشد، برابر با یک خواهد بود. این تابع، همه مقادیر را در حافظه ذخیره نمی‌کند زیرا موجب عدم کارایی می‌شود. این در حالی است که نقطه شروع، توقف و سایز گام را به خاطر دارد و عدد بعدی را ضمن تکرار می‌سازد. برای مجبور کردن این تابع به خروجی دادن همه عناصر، می‌توان از تابع ()list استفاده کرد. مثال زیر، این موضوع را شفاف خواهد کرد.
# Output: range(0, 10)
print(range(10))
# Output: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print(list(range(10)))
# Output: [2, 3, 4, 5, 6, 7]
print(list(range(2, 8)))
# Output: [2, 5, 8, 11, 14, 17]
print(list(range(2, 20, 3)))
می‌توان از تابع ()range برای حلقه‌ها به منظور تکرار کردن یک توالی از اعداد استفاده کرد. این تابع را می‌توان با تابع ()len برای تکرار کردن کاری در یک توالی با استفاده از اندیس‌دهی، ترکیب کرد. در ادامه، مثالی در همین رابطه ارائه شده است.
# Program to iterate through a list using indexing
genre = ['pop', 'rock', 'jazz']
# iterate over the list using index
for i in range(len(genre)):
print("I like", genre[i])
خروجی حاصل از اجرای برنامه بالا، به صورت زیر خواهد بود.
I like pop
I like rock
I like jazz
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 آموزش حلقه for در پایتون | + range در پایتون | به زبان ساده — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
Forwarded from تازه‌های نشر فرادرس
📘 آموزش کاربرد پایتون در بازارهای مالی - دریافت و پردازش قیمت رمزارزها
✳️ منتشر شد.
🔗 fdrs.ir/chkk
🔖 در این آموزش سعی می‌کنیم با استفاده از API (Aplication Programming Interface) اطلاعات مربوط به رمزارزها را با کتابخانه Pandas به صورت برخط (Online) دریافت کرده و سپس توسط کتابخانه NumPy پردازش کنیم. پس از آماده‌سازی داده‌ها با استفاده از کتابخانه Matplotlib یک بررسی بر روی انواع نمودار و روش رسم نمودار خواهیم داشت. در نهایت گریزی به مبحث Correlation بین قیمت رمزارزها خواهیم زد.
مناسب برای رشته‌های:
🔹 علاقه‌مندان به برنامه‌نویسی پایتون
🔹 علاقه‌مندان به بازار سرمایه
💲 هزینه اصلی آموزش: رایگان
___________
📚 فرادرس
دانش در دسترس همه
همیشه و همه جا
@FaraDars — فرادرس
@FDPub — تازه‌های نشر فرادرس
.
📘 آموزش کاربرد پایتون در بازارهای مالی - دریافت و پردازش قیمت رمزارزها
✳️ منتشر شد.
🔗 fdrs.ir/chkk
🔖 در این آموزش سعی می‌کنیم با استفاده از API (Aplication Programming Interface) اطلاعات مربوط به رمزارزها را با کتابخانه Pandas به صورت برخط (Online) دریافت کرده و سپس توسط کتابخانه NumPy پردازش کنیم. پس از آماده‌سازی داده‌ها با استفاده از کتابخانه Matplotlib یک بررسی بر روی انواع نمودار و روش رسم نمودار خواهیم داشت. در نهایت گریزی به مبحث Correlation بین قیمت رمزارزها خواهیم زد.
مناسب برای رشته‌های:
🔹 علاقه‌مندان به برنامه‌نویسی پایتون
🔹 علاقه‌مندان به بازار سرمایه
💲 هزینه اصلی آموزش: رایگان
___________
📚 فرادرس
دانش در دسترس همه
همیشه و همه جا
@FaraDars — فرادرس
@FDPub — تازه‌های نشر فرادرس
.
✳️ پایتون و روش کار با فایل های اکسل — از صفر تا صد
در این راهنما با روش خواندن و ایمپورت کردن فایل‌های اکسل در پایتون و روش نوشتن این داده‌ها در صفحات گسترده آشنا می‌شویم و همچنین بررسی می‌کنیم که کدام بسته به این منظور مناسب‌تر است.
══ فهرست مطالب ══
○ استفاده از پایتون و اکسل برای علم داده
○ داده‌ها به عنوان نقطه آغاز کار
○ آماده‌سازی فضای کاری
○ نصب بسته‌ها برای خواندن و نوشتن فایل‌های اکسل
○ بارگذاری فایل‌های اکسل به عنوان دیتافریم‌های Pandas
○ شیوه نوشتن دیتافریم‌های Pandas در فایل‌های اکسل
○ بسته‌هایی برای تجزیه فایل‌های اکسل و نوشتن دوباره آنها با پایتون
○ بررسی نهایی داده‌ها
○ سخن پایانی
🔸 استفاده از پایتون و اکسل برای علم داده
احتمالاً می‌دانید که اکسل یک برنامه صفحه گسترده (spreadsheet) توسعه یافته از سوی مایکروسافت است. شما می‌توانید از این برنامه به سادگی به عنوان ابزاری برای سازماندهی، تحلیل و ذخیره‌سازی داده‌هایتان در جدول‌های مختلف استفاده کنید. به علاوه این نرم‌افزار به طور گسترده‌ای در حوزه‌های مختلف در سراسر جهان مورد استفاده قرار می‌گیرد و چه دوست داشته باشید یا نداشته باشید، زمینه علم داده نیز جزو همین حوزه‌ها محسوب می‌شود.
شما بالاخره زمانی نیاز خواهید داشت که با این اسپردشیت‌ها سر و کار داشته باشید؛ اما ممکن است دوست نداشته باشید همه فرایند تحلیل داده را روی آنها انجام دهید. به همین دلیل توسعه‌دهندگان پایتون روش‌هایی برای خواندن، نوشتن و دستکاری این فایل‌ها و همچنین انواع دیگری از فایل‌ها تدارک دیده‌اند.
در این راهنما روش‌هایی برای استفاده همزمان از اکسل و پایتون به شما آموزش می‌دهیم. بدین منظور مروری خواهیم داشت بر بسته‌هایی که می‌توانید برای بارگذاری و نوشتن این اسپردشیت‌ها با استفاده از پایتون داشته باشید. همچنین یاد می‌گیرید که چگونه از بسته‌هایی مانند pandas، openpyxl، xlrd، xlutils و pyexcel استفاده کنید.
🔸 داده‌ها به عنوان نقطه آغاز کار
زمانی که شروع به ایجاد یک پروژه علم داده می‌کنید، در اغلب موارد داده‌هایی در اختیار دارید که یا از طریق وب اسکراپینگ به دست آورده‌اید و یا به احتمال بیشتر از مجموعه داده‌هایی استفاده می‌کنید که از جاهای مختلف مانند Kaggle، Quandl و غیره دانلود کرده‌اید.
اما به طور معمول داده‌ها را از طریق گوگل یا ریپازیتوری‌های که کاربران دیگر به اشتراک می‌گذارند به دست می‌آورید. این داده‌ها ممکن است در قالب فایل‌های اکسل باشند یا با پسوند CSV. ذخیره شده باشند. در برخی موارد وضعیت‌های احتمالی داده‌ها، واقعاً بی‌نهایت هستند. اما داده‌های خود را از هر کجا که تأمین می‌کنید، نخستین گام این است که مطمئن شوید داده‌هایتان کیفیت لازم را دارند.
در مورد اسپردشیت، می‌بایست تأیید کنید که داده‌ها دارای کیفیت مورد نیاز هستند، زیرا نه تنها باید بررسی کنید که داده‌ها می‌توانند به سؤال مورد تحقیق پاسخ دهند؛ بلکه باید مطمئن شود که داده‌هایی که در اسپردشیت ذخیره شده‌اند قابل اعتماد هستند.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 پایتون و روش کار با فایل های اکسل — از صفر تا صد — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
در این راهنما با روش خواندن و ایمپورت کردن فایل‌های اکسل در پایتون و روش نوشتن این داده‌ها در صفحات گسترده آشنا می‌شویم و همچنین بررسی می‌کنیم که کدام بسته به این منظور مناسب‌تر است.
══ فهرست مطالب ══
○ استفاده از پایتون و اکسل برای علم داده
○ داده‌ها به عنوان نقطه آغاز کار
○ آماده‌سازی فضای کاری
○ نصب بسته‌ها برای خواندن و نوشتن فایل‌های اکسل
○ بارگذاری فایل‌های اکسل به عنوان دیتافریم‌های Pandas
○ شیوه نوشتن دیتافریم‌های Pandas در فایل‌های اکسل
○ بسته‌هایی برای تجزیه فایل‌های اکسل و نوشتن دوباره آنها با پایتون
○ بررسی نهایی داده‌ها
○ سخن پایانی
🔸 استفاده از پایتون و اکسل برای علم داده
احتمالاً می‌دانید که اکسل یک برنامه صفحه گسترده (spreadsheet) توسعه یافته از سوی مایکروسافت است. شما می‌توانید از این برنامه به سادگی به عنوان ابزاری برای سازماندهی، تحلیل و ذخیره‌سازی داده‌هایتان در جدول‌های مختلف استفاده کنید. به علاوه این نرم‌افزار به طور گسترده‌ای در حوزه‌های مختلف در سراسر جهان مورد استفاده قرار می‌گیرد و چه دوست داشته باشید یا نداشته باشید، زمینه علم داده نیز جزو همین حوزه‌ها محسوب می‌شود.
شما بالاخره زمانی نیاز خواهید داشت که با این اسپردشیت‌ها سر و کار داشته باشید؛ اما ممکن است دوست نداشته باشید همه فرایند تحلیل داده را روی آنها انجام دهید. به همین دلیل توسعه‌دهندگان پایتون روش‌هایی برای خواندن، نوشتن و دستکاری این فایل‌ها و همچنین انواع دیگری از فایل‌ها تدارک دیده‌اند.
در این راهنما روش‌هایی برای استفاده همزمان از اکسل و پایتون به شما آموزش می‌دهیم. بدین منظور مروری خواهیم داشت بر بسته‌هایی که می‌توانید برای بارگذاری و نوشتن این اسپردشیت‌ها با استفاده از پایتون داشته باشید. همچنین یاد می‌گیرید که چگونه از بسته‌هایی مانند pandas، openpyxl، xlrd، xlutils و pyexcel استفاده کنید.
🔸 داده‌ها به عنوان نقطه آغاز کار
زمانی که شروع به ایجاد یک پروژه علم داده می‌کنید، در اغلب موارد داده‌هایی در اختیار دارید که یا از طریق وب اسکراپینگ به دست آورده‌اید و یا به احتمال بیشتر از مجموعه داده‌هایی استفاده می‌کنید که از جاهای مختلف مانند Kaggle، Quandl و غیره دانلود کرده‌اید.
اما به طور معمول داده‌ها را از طریق گوگل یا ریپازیتوری‌های که کاربران دیگر به اشتراک می‌گذارند به دست می‌آورید. این داده‌ها ممکن است در قالب فایل‌های اکسل باشند یا با پسوند CSV. ذخیره شده باشند. در برخی موارد وضعیت‌های احتمالی داده‌ها، واقعاً بی‌نهایت هستند. اما داده‌های خود را از هر کجا که تأمین می‌کنید، نخستین گام این است که مطمئن شوید داده‌هایتان کیفیت لازم را دارند.
در مورد اسپردشیت، می‌بایست تأیید کنید که داده‌ها دارای کیفیت مورد نیاز هستند، زیرا نه تنها باید بررسی کنید که داده‌ها می‌توانند به سؤال مورد تحقیق پاسخ دهند؛ بلکه باید مطمئن شود که داده‌هایی که در اسپردشیت ذخیره شده‌اند قابل اعتماد هستند.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 پایتون و روش کار با فایل های اکسل — از صفر تا صد — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
Forwarded from تازه‌های نشر فرادرس
📘 آموزش نصب و راه اندازی پایتون در VS Code
✳️ منتشر شد.
🔗 fdrs.ir/n2a2
🔖 پایتون (Python) یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی پرطرفدار و قدرتمند است که در حوزه هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)، یادگیری ماشین (Machine Learning)، تحلیل داده (Data Analysis)، امنیت (Security) و وب (Web) پرکاربرد است. در این آموزش کوتاه قصد داریم تا اولین قدم برای آموزش پایتون را برداریم و اطلاعاتی عمومی در مورد آن کسب کنیم.
مناسب برای:
🔹 علاقه‌مندان به برنامه‌نویسی پایتون
💲 هزینه اصلی آموزش: رایگان
___________
📚 فرادرس
دانش در دسترس همه
همیشه و همه جا
@FaraDars — فرادرس
@FDPub — تازه‌های نشر فرادرس
.
📘 آموزش نصب و راه اندازی پایتون در VS Code
✳️ منتشر شد.
🔗 fdrs.ir/n2a2
🔖 پایتون (Python) یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی پرطرفدار و قدرتمند است که در حوزه هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)، یادگیری ماشین (Machine Learning)، تحلیل داده (Data Analysis)، امنیت (Security) و وب (Web) پرکاربرد است. در این آموزش کوتاه قصد داریم تا اولین قدم برای آموزش پایتون را برداریم و اطلاعاتی عمومی در مورد آن کسب کنیم.
مناسب برای:
🔹 علاقه‌مندان به برنامه‌نویسی پایتون
💲 هزینه اصلی آموزش: رایگان
___________
📚 فرادرس
دانش در دسترس همه
همیشه و همه جا
@FaraDars — فرادرس
@FDPub — تازه‌های نشر فرادرس
.
✳️ ۳۰ قطعه کد مفید پایتون که باید با آنها آشنا باشید — راهنمای کاربردی
پایتون به یکی از محبوب‌ترین زبان‌هایی تبدیل شده است که در حوزه‌های علم داده و یادگیری ماشین، توسعه وب، اسکریپت‌نویسی، اتوماسیون و حوزه‌های بسیار دیگر مورد استفاده قرار می‌گیرد. بخشی از دلیل این محبوبیت گسترده، سادگی و سهولت یادگیری آن است. شما که این مطلب را برای مطالعه انتخاب کرده‌اید، به احتمال بالا هم اینک از پایتون استفاده می‌کنید یا دست‌کم به آن علاقه‌مند هستید. در این مقاله به طور مختصر ۳۰ قطعه کد مفید پایتون را معرفی می‌کنیم که می‌توانید به سرعت آنها را یاد بگیرید و در امور روزمره خود در زمینه‌های مختلف به کار بگیرید.
══ فهرست مطالب ══
○ ۱. همه عناصر یکتا
○ ۲. آناگرام
○ ۳. حافظه
○ ۴. اندازه بایت
○ ۵. پرینت یک رشته به میزان N بار
○ ۶. بزرگ‌نویسی حروف اول
○ ۷. Chunk
○ ۸. Compact
○ ۹. Count by
○ ۱۰. مقایسه زنجیری
○ ۱۱. جدا شده با کاما
○ ۱۲. به دست آوردن حروف صدادار
○ ۱۳. خروج از حالت حروف بزرگ
○ ۱۴. مسطح سازی
○ ۱۵. تفاوت
○ ۱۶. تفاوت با…
○ ۱۷. فراخوانی زنجیری توابع
○ ۱۸. بررسی وجود عناصر تکراری
○ ۱۹. ادغام دو دیکشنری
○ ۲۰. تبدیل دو لیست به یک دیکشنری
○ ۲۱. استفاده از enumerate
○ ۲۲. زمان صرف شده
○ ۲۳. Try else
○ ۲۴. بیشترین فراوانی
○ ۲۵. پالیندروم
○ ۲۶. ماشین حساب بدون if-else
○ ۲۷. Shuffle
○ ۲۸. Spread
○ ۲۹. تعویض مقادیر
○ ۳۰. دریافت مقدار پیش‌فرض برای کلیدهای مفقود
🔸 ۱. همه عناصر یکتا
متد زیر بررسی می‌کند که آیا در لیست مفروض عناصر تکراری وجود دارد یا نه. این متد از مشخصه ()set برای حذف عناصر تکراری از لیست استفاده می‌کند:
def all_unique(lst):
return len(lst) == len(set(lst))
x = [1,1,2,2,3,2,3,4,5,6]
y = [1,2,3,4,5]
all_unique(x) # False
all_unique(y) # True
🔸 ۲. آناگرام
این متد بررسی می‌کند که آیا دو رشته آناگرام هم هستند یا نه. منظور از آناگرام کلمه یا اصطلاحی است که از طریق بازچیدمان حروف کلمه یا اصطلاح دیگری به دست آمده باشد و به طور معمول حروف کلمه اصلی دقیقاً یک بار مورد استفاده قرار می‌گیرند:
from collections import Counter
def anagram(first, second):
return Counter(first) == Counter(second)
anagram("abcd3", "3acdb") # True
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 ۳۰ قطعه کد مفید پایتون که باید با آنها آشنا باشید — راهنمای کاربردی — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
پایتون به یکی از محبوب‌ترین زبان‌هایی تبدیل شده است که در حوزه‌های علم داده و یادگیری ماشین، توسعه وب، اسکریپت‌نویسی، اتوماسیون و حوزه‌های بسیار دیگر مورد استفاده قرار می‌گیرد. بخشی از دلیل این محبوبیت گسترده، سادگی و سهولت یادگیری آن است. شما که این مطلب را برای مطالعه انتخاب کرده‌اید، به احتمال بالا هم اینک از پایتون استفاده می‌کنید یا دست‌کم به آن علاقه‌مند هستید. در این مقاله به طور مختصر ۳۰ قطعه کد مفید پایتون را معرفی می‌کنیم که می‌توانید به سرعت آنها را یاد بگیرید و در امور روزمره خود در زمینه‌های مختلف به کار بگیرید.
══ فهرست مطالب ══
○ ۱. همه عناصر یکتا
○ ۲. آناگرام
○ ۳. حافظه
○ ۴. اندازه بایت
○ ۵. پرینت یک رشته به میزان N بار
○ ۶. بزرگ‌نویسی حروف اول
○ ۷. Chunk
○ ۸. Compact
○ ۹. Count by
○ ۱۰. مقایسه زنجیری
○ ۱۱. جدا شده با کاما
○ ۱۲. به دست آوردن حروف صدادار
○ ۱۳. خروج از حالت حروف بزرگ
○ ۱۴. مسطح سازی
○ ۱۵. تفاوت
○ ۱۶. تفاوت با…
○ ۱۷. فراخوانی زنجیری توابع
○ ۱۸. بررسی وجود عناصر تکراری
○ ۱۹. ادغام دو دیکشنری
○ ۲۰. تبدیل دو لیست به یک دیکشنری
○ ۲۱. استفاده از enumerate
○ ۲۲. زمان صرف شده
○ ۲۳. Try else
○ ۲۴. بیشترین فراوانی
○ ۲۵. پالیندروم
○ ۲۶. ماشین حساب بدون if-else
○ ۲۷. Shuffle
○ ۲۸. Spread
○ ۲۹. تعویض مقادیر
○ ۳۰. دریافت مقدار پیش‌فرض برای کلیدهای مفقود
🔸 ۱. همه عناصر یکتا
متد زیر بررسی می‌کند که آیا در لیست مفروض عناصر تکراری وجود دارد یا نه. این متد از مشخصه ()set برای حذف عناصر تکراری از لیست استفاده می‌کند:
def all_unique(lst):
return len(lst) == len(set(lst))
x = [1,1,2,2,3,2,3,4,5,6]
y = [1,2,3,4,5]
all_unique(x) # False
all_unique(y) # True
🔸 ۲. آناگرام
این متد بررسی می‌کند که آیا دو رشته آناگرام هم هستند یا نه. منظور از آناگرام کلمه یا اصطلاحی است که از طریق بازچیدمان حروف کلمه یا اصطلاح دیگری به دست آمده باشد و به طور معمول حروف کلمه اصلی دقیقاً یک بار مورد استفاده قرار می‌گیرند:
from collections import Counter
def anagram(first, second):
return Counter(first) == Counter(second)
anagram("abcd3", "3acdb") # True
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 ۳۰ قطعه کد مفید پایتون که باید با آنها آشنا باشید — راهنمای کاربردی — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
🟢 رایگان آموزش ببینید و مهارت کسب کنید.
🌟 برای مشاهده آموزش‌های پرطرفدار فرادرس روی لینک زیر کلیک کنید و آموزش‌های مورد علاقه خود را رایگان دانلود کنید:👇
🔸 آموزش‌های رایگان پایتون Python [+]
🔹 تمامی آموزش‌های رایگان و پرمخاطب [+]
@FaraDars - فرادرس
🟢 رایگان آموزش ببینید و مهارت کسب کنید.
🌟 برای مشاهده آموزش‌های پرطرفدار فرادرس روی لینک زیر کلیک کنید و آموزش‌های مورد علاقه خود را رایگان دانلود کنید:👇
🔸 آموزش‌های رایگان پایتون Python [+]
🔹 تمامی آموزش‌های رایگان و پرمخاطب [+]
@FaraDars - فرادرس
Forwarded from FaraAI | فرا هوش: هوش مصنوعی و علم داده
✳️ پردازش تصویر با پایتون — راهنمای کاربردی
در این مطلب، با مبحث پردازش تصویر با پایتون آشنا خواهید شد. «پردازش تصویر» (Image Processing) یکی از حوزه‌های تأثیرگذار و مهم در «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence) محسوب می‌شود و در حوزه‌های دیگر نظیر «بینایی کامپیوتر» (Computer Vision) و استخراج اطلاعات بامعنی از داده‌های تصویری، نقش بسیار مهمی ایفا می‌کند.
══ فهرست مطالب ══
○ پردازش تصویر با پایتون
○ پردازش تصاویر با پایتون با ابزار SciKit-Image
○ کتابخانه Numpy و پردازش تصویر با پایتون
○ کتابخانه SciPy
○ کتابخانه‌های PIL و Pillow
○ کتابخانه OpenCV-Python
○ کتابخانه SimpleCV
○ کتابخانه Mahotas
○ کتابخانه SimpleITK
○ کتابخانه pgmagick
○ ابزار Pycairo
○ جمع‌بندی
🔸 پردازش تصویر با پایتون
تاکنون ابزارهای متنوعی برای پردازش تصویر با پایتون معرفی شده‌اند. این دسته از ابزارها، «کتابخانه‌ها» (Libraries) و «بسته‌های» (Packages) برنامه‌نویسی، امکانات بسیار متنوع و مفیدی برای «تبدیل تصاویر» (Image Transformation)، فهمیدن اطلاعات موجود در این داده‌ها و به طور کلی، دستکاری و پردازش تصاویر در اختیار کاربران و برنامه‌نویسان قرار می‌دهند. به عبارت دیگر، ابزارهای پردازش تصویر با پایتون به کاربران این امکان را می‌دهند تا به شکل بسیار ساده و «شهودی» (Intuitive) داده‌های تصویری را تحلیل و اطلاعات بامعنی از آنها استخراج کنند.
جهان امروز و زندگی انسان‌ها، توسط داده‌ها احاطه شده‌اند و تصاویر بخش عمده‌ای از این داده‌ها را تشکیل می‌دهند. با این حال، پیش از اینکه تصاویر دیجیتالی قابل استفاده شوند نیاز است تا پردازش، تحلیل و دستکاری شوند؛ پردازش، تحلیل و دستکاری تصاویر، با هدف بهبود کیفیت آنها یا استخراج اطلاعات مفید از تصاویر انجام می‌شود.
زبان پایتون می‌تواند به عنوان ابزاری برای انجام عملیات پردازشی روی تصاویر دیجیتالی مورد استفاده قرار بگیرد. از جمله متداول‌ترین فرایندهای پردازش تصویر با پایتون که توسط ابزارها و کتابخانه‌های این زبان برنامه‌نویسی قابل اجرا هستند، می‌توان به مواردی نظیر «برش» (Cropping)، «برعکس کردن» (Flipping)، «چرخاندن» (Rotating)، «قطعه‌بندی تصویر» (Image Segmentation)، «دسته‌بندی تصویر» (Image Classification)، «استخراج ویژگی» (Feature Extraction)، «ترمیم تصاویر» (Image Restoration) و «بازشناسی تصویر» (Image Recognition) اشاره کرد.
🔸 پردازش تصاویر با پایتون با ابزار SciKit-Image
ابزار SciKit-Image، یک بسته برنامه‌نویسی «منبع باز» (Open Source) است که با ساختار آرایه‌ای تعریف شده توسط کتابخانه NumPy کار می‌کند. این ابزار، یکی از مهم‌ترین کتابخانه‌های پردازش تصویر با پایتون محسوب می‌شود که به طور رایگان در دسترس کاربران و برنامه‌نویسان قرار گرفته شده است. در بسته SciKit-Image، مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و ابزارهای پردازش تصویر، جهت استفاده در کاربردهای تحقیقاتی، آموزشی و صنعتی در اختیار کاربران قرار داده شده است.
کار کردن با توابع و الگوریتم‌های SciKit-Image (که جهت پردازش تصویر با پایتون استفاده می‌شوند)، حتی برای کسانی که برنامه‌نویس مبتدی هستند و آشنایی ابتدایی از اکوسیستم پایتون دارند، بسیار ساده و سر راست است. کدهای پیاده‌سازی شده در ابزار SciKit-Image از کیفیت بسیار بالایی برخوردارند و توسط جامعه برنامه‌نویسی بسیار فعال و متشکل از برنامه‌نویسان داوطلب پشتیبانی و به‌روزرسانی می‌شوند.
این بسته را می‌توان با استفاده از skimage در زبان پایتون import کرد. همچنین، بسیاری از توابع و الگوریتم‌های پیاده‌سازی شده را می‌توان در «زیر واحدهای» (Submodules) این بسته برنامه‌نویسی پیدا کرد و مورد استفاده قرار داد. در ادامه، برخی از فرایندهای پردازش تصویر با پایتون که توسط ابزار SciKit-Image قابل انجام است، نمایش داده خواهد شد.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 پردازش تصویر با پایتون — راهنمای کاربردی — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
در این مطلب، با مبحث پردازش تصویر با پایتون آشنا خواهید شد. «پردازش تصویر» (Image Processing) یکی از حوزه‌های تأثیرگذار و مهم در «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence) محسوب می‌شود و در حوزه‌های دیگر نظیر «بینایی کامپیوتر» (Computer Vision) و استخراج اطلاعات بامعنی از داده‌های تصویری، نقش بسیار مهمی ایفا می‌کند.
══ فهرست مطالب ══
○ پردازش تصویر با پایتون
○ پردازش تصاویر با پایتون با ابزار SciKit-Image
○ کتابخانه Numpy و پردازش تصویر با پایتون
○ کتابخانه SciPy
○ کتابخانه‌های PIL و Pillow
○ کتابخانه OpenCV-Python
○ کتابخانه SimpleCV
○ کتابخانه Mahotas
○ کتابخانه SimpleITK
○ کتابخانه pgmagick
○ ابزار Pycairo
○ جمع‌بندی
🔸 پردازش تصویر با پایتون
تاکنون ابزارهای متنوعی برای پردازش تصویر با پایتون معرفی شده‌اند. این دسته از ابزارها، «کتابخانه‌ها» (Libraries) و «بسته‌های» (Packages) برنامه‌نویسی، امکانات بسیار متنوع و مفیدی برای «تبدیل تصاویر» (Image Transformation)، فهمیدن اطلاعات موجود در این داده‌ها و به طور کلی، دستکاری و پردازش تصاویر در اختیار کاربران و برنامه‌نویسان قرار می‌دهند. به عبارت دیگر، ابزارهای پردازش تصویر با پایتون به کاربران این امکان را می‌دهند تا به شکل بسیار ساده و «شهودی» (Intuitive) داده‌های تصویری را تحلیل و اطلاعات بامعنی از آنها استخراج کنند.
جهان امروز و زندگی انسان‌ها، توسط داده‌ها احاطه شده‌اند و تصاویر بخش عمده‌ای از این داده‌ها را تشکیل می‌دهند. با این حال، پیش از اینکه تصاویر دیجیتالی قابل استفاده شوند نیاز است تا پردازش، تحلیل و دستکاری شوند؛ پردازش، تحلیل و دستکاری تصاویر، با هدف بهبود کیفیت آنها یا استخراج اطلاعات مفید از تصاویر انجام می‌شود.
زبان پایتون می‌تواند به عنوان ابزاری برای انجام عملیات پردازشی روی تصاویر دیجیتالی مورد استفاده قرار بگیرد. از جمله متداول‌ترین فرایندهای پردازش تصویر با پایتون که توسط ابزارها و کتابخانه‌های این زبان برنامه‌نویسی قابل اجرا هستند، می‌توان به مواردی نظیر «برش» (Cropping)، «برعکس کردن» (Flipping)، «چرخاندن» (Rotating)، «قطعه‌بندی تصویر» (Image Segmentation)، «دسته‌بندی تصویر» (Image Classification)، «استخراج ویژگی» (Feature Extraction)، «ترمیم تصاویر» (Image Restoration) و «بازشناسی تصویر» (Image Recognition) اشاره کرد.
🔸 پردازش تصاویر با پایتون با ابزار SciKit-Image
ابزار SciKit-Image، یک بسته برنامه‌نویسی «منبع باز» (Open Source) است که با ساختار آرایه‌ای تعریف شده توسط کتابخانه NumPy کار می‌کند. این ابزار، یکی از مهم‌ترین کتابخانه‌های پردازش تصویر با پایتون محسوب می‌شود که به طور رایگان در دسترس کاربران و برنامه‌نویسان قرار گرفته شده است. در بسته SciKit-Image، مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و ابزارهای پردازش تصویر، جهت استفاده در کاربردهای تحقیقاتی، آموزشی و صنعتی در اختیار کاربران قرار داده شده است.
کار کردن با توابع و الگوریتم‌های SciKit-Image (که جهت پردازش تصویر با پایتون استفاده می‌شوند)، حتی برای کسانی که برنامه‌نویس مبتدی هستند و آشنایی ابتدایی از اکوسیستم پایتون دارند، بسیار ساده و سر راست است. کدهای پیاده‌سازی شده در ابزار SciKit-Image از کیفیت بسیار بالایی برخوردارند و توسط جامعه برنامه‌نویسی بسیار فعال و متشکل از برنامه‌نویسان داوطلب پشتیبانی و به‌روزرسانی می‌شوند.
این بسته را می‌توان با استفاده از skimage در زبان پایتون import کرد. همچنین، بسیاری از توابع و الگوریتم‌های پیاده‌سازی شده را می‌توان در «زیر واحدهای» (Submodules) این بسته برنامه‌نویسی پیدا کرد و مورد استفاده قرار داد. در ادامه، برخی از فرایندهای پردازش تصویر با پایتون که توسط ابزار SciKit-Image قابل انجام است، نمایش داده خواهد شد.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 پردازش تصویر با پایتون — راهنمای کاربردی — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
Forwarded from FaraData | فرا داده: علم داده و داده‌کاوی
✳️ پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین با پایتون و R — به زبان ساده
«هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence)، «یادگیری ماشین» (Machine Learning)، «علم داده» (Data Scientist) و «داده‌کاوی» (Data Mining) از جمله موضوعات داغ روز هستند. این روزها، کمتر صنعتی مشاهده می‌شود که در آن به طور مستقیم یا غیرمستقیم از یادگیری ماشین استفاده نشود. از جمله ابزارهای مهمی که برای پیاده‌سازی روش‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین از آنها استفاده می‌شود، زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون و R هستند. در این مطلب، علاوه بر ارائه توضیحات پیرامون انواع روش‌های یادگیری ماشین، پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین با پایتون و R نیز انجام می‌شود.
══ فهرست مطالب ══
○ این راهنما برای چه افرادی مناسب است؟
○ الگوریتم‌های یادگیری ماشین
○ پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین با پایتون
○ ۱. رگرسیون خطی
○ ۲. رگرسیون لجستیک
○ ۳. درخت تصمیم
○ ۴. ماشین بردار پشتیبان
○ ۵. نایو بیز
○ ۶. k نزدیک‌ترین همسایگی
○ ۷. K-Means
○ ۸. جنگل تصادفی
○ ۹. الگوریتم‌های کاهش ابعاد
○ ۱۰. الگوریتم‌های گرادیان تقویتی
○ جمع‌بندی
🔸 این راهنما برای چه افرادی مناسب است؟
ایده نهفته در پس این راهنما آن است که سفر دانشمندان داده مشتاق و علاقمندان به یادگیری ماشین را آسان‌تر سازد. با بهره‌گیری از این راهنما، افراد قادر می‌شوند مسائل یادگیری ماشین را حل و ضمن آن تجربه کسب کنند. در ادامه، علاوه بر ارائه توضیحات مناسب و کافی که درک خوبی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین متعدد مطرح شده در این مطلب ارائه می‌کنند، کدهای پایتون و R هر یک از الگوریتم‌ها نیز ارائه شده‌اند. اما از پرداختن به جزئیات مباحث آماری نهفته در پس این الگوریتم ها اجتناب شده است. زیرا افراد در آغاز راه، نیازی به دانستن حجم بالایی از مباحث ریاضیاتی ندارند. بنابراین، به افرادی که به دنبال یادگیری مفاهیم آماری نهفته در پس این الگوریتم‌ها هستند، استفاده از دیگر مطالب موجود در «مجله فرادرس» توصیه می‌شود.
🔸 الگوریتم‌های یادگیری ماشین
در حالت کلی، سه دسته از الگوریتم‌های یادگیری ماشین وجود دارند. این دسته‌ها عبارتند از «یادگیری نظارت شده» (Supervised Learning)، «یادگیری نظارت نشده» (Unsupervised Learning) و «یادگیری تقویتی» (Reinforcement Learning)، که هر یک در ادامه شرح داده شده‌اند.
این نوع از الگوریتم‌ها دارای یک متغیر «هدف» (Target)/«خروجی» (Outcome)/«متغیر وابسته» (Dependent Variable) هستند که باید برای یک مجموعه از «پیش‌بین‌ها» (Predictors)، پیش‌بینی شود. با استفاده از این مجموعه متغیرها، می‌توان تابعی ساخت که ورودی‌ها را به خروجی‌های موردنظر نگاشت کند. فرآیند آموزش تا هنگامی ادامه پیدا می‌کند که مدل به سطح مناسبی از «صحت» (Accuracy) روی داده‌های آموزش دست پیدا کند. از جمله الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده می‌توان به «رگرسیون» (Regression)، «درخت تصمیم» (Decision Tree)، «جنگل تصادفی» (Random Forest)، «رگرسیون لوجستیک» (Logistic Regression) و «K-نزدیک‌ترین همسایگی» (K Nearest Neighbors) و دیگر موارد اشاره کرد.
در الگوریتم‌های یادگیری نظارت نشده، هیچ متغیر هدف یا خروجی وجود ندارد که برای پیش‌بینی/«برآورد» (Estimate) مورد استفاده قرار بگیرد. این الگوریتم‌ها برای «خوشه‌بندی» (Clustering) جامعه در گروه‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند و برای مثال به طور گسترده‌ای برای بخش‌بندی مشتریان در گروه‌های مختلف استفاده می‌شوند. از جمله الگوریتم‌های نظارت نشده می‌توان به «K-میانگین» (K-means) و «اَپریوری» (Apriori) اشاره کرد.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین با پایتون و R — به زبان ساده — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی علم داده را در کانال اختصاصی [@Fara_DS] دنبال کنید. 👇
@Fara_DS — مطالب و آموزش‌های علم داده فرادرس
«هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence)، «یادگیری ماشین» (Machine Learning)، «علم داده» (Data Scientist) و «داده‌کاوی» (Data Mining) از جمله موضوعات داغ روز هستند. این روزها، کمتر صنعتی مشاهده می‌شود که در آن به طور مستقیم یا غیرمستقیم از یادگیری ماشین استفاده نشود. از جمله ابزارهای مهمی که برای پیاده‌سازی روش‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین از آنها استفاده می‌شود، زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون و R هستند. در این مطلب، علاوه بر ارائه توضیحات پیرامون انواع روش‌های یادگیری ماشین، پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین با پایتون و R نیز انجام می‌شود.
══ فهرست مطالب ══
○ این راهنما برای چه افرادی مناسب است؟
○ الگوریتم‌های یادگیری ماشین
○ پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین با پایتون
○ ۱. رگرسیون خطی
○ ۲. رگرسیون لجستیک
○ ۳. درخت تصمیم
○ ۴. ماشین بردار پشتیبان
○ ۵. نایو بیز
○ ۶. k نزدیک‌ترین همسایگی
○ ۷. K-Means
○ ۸. جنگل تصادفی
○ ۹. الگوریتم‌های کاهش ابعاد
○ ۱۰. الگوریتم‌های گرادیان تقویتی
○ جمع‌بندی
🔸 این راهنما برای چه افرادی مناسب است؟
ایده نهفته در پس این راهنما آن است که سفر دانشمندان داده مشتاق و علاقمندان به یادگیری ماشین را آسان‌تر سازد. با بهره‌گیری از این راهنما، افراد قادر می‌شوند مسائل یادگیری ماشین را حل و ضمن آن تجربه کسب کنند. در ادامه، علاوه بر ارائه توضیحات مناسب و کافی که درک خوبی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین متعدد مطرح شده در این مطلب ارائه می‌کنند، کدهای پایتون و R هر یک از الگوریتم‌ها نیز ارائه شده‌اند. اما از پرداختن به جزئیات مباحث آماری نهفته در پس این الگوریتم ها اجتناب شده است. زیرا افراد در آغاز راه، نیازی به دانستن حجم بالایی از مباحث ریاضیاتی ندارند. بنابراین، به افرادی که به دنبال یادگیری مفاهیم آماری نهفته در پس این الگوریتم‌ها هستند، استفاده از دیگر مطالب موجود در «مجله فرادرس» توصیه می‌شود.
🔸 الگوریتم‌های یادگیری ماشین
در حالت کلی، سه دسته از الگوریتم‌های یادگیری ماشین وجود دارند. این دسته‌ها عبارتند از «یادگیری نظارت شده» (Supervised Learning)، «یادگیری نظارت نشده» (Unsupervised Learning) و «یادگیری تقویتی» (Reinforcement Learning)، که هر یک در ادامه شرح داده شده‌اند.
این نوع از الگوریتم‌ها دارای یک متغیر «هدف» (Target)/«خروجی» (Outcome)/«متغیر وابسته» (Dependent Variable) هستند که باید برای یک مجموعه از «پیش‌بین‌ها» (Predictors)، پیش‌بینی شود. با استفاده از این مجموعه متغیرها، می‌توان تابعی ساخت که ورودی‌ها را به خروجی‌های موردنظر نگاشت کند. فرآیند آموزش تا هنگامی ادامه پیدا می‌کند که مدل به سطح مناسبی از «صحت» (Accuracy) روی داده‌های آموزش دست پیدا کند. از جمله الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده می‌توان به «رگرسیون» (Regression)، «درخت تصمیم» (Decision Tree)، «جنگل تصادفی» (Random Forest)، «رگرسیون لوجستیک» (Logistic Regression) و «K-نزدیک‌ترین همسایگی» (K Nearest Neighbors) و دیگر موارد اشاره کرد.
در الگوریتم‌های یادگیری نظارت نشده، هیچ متغیر هدف یا خروجی وجود ندارد که برای پیش‌بینی/«برآورد» (Estimate) مورد استفاده قرار بگیرد. این الگوریتم‌ها برای «خوشه‌بندی» (Clustering) جامعه در گروه‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند و برای مثال به طور گسترده‌ای برای بخش‌بندی مشتریان در گروه‌های مختلف استفاده می‌شوند. از جمله الگوریتم‌های نظارت نشده می‌توان به «K-میانگین» (K-means) و «اَپریوری» (Apriori) اشاره کرد.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین با پایتون و R — به زبان ساده — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی علم داده را در کانال اختصاصی [@Fara_DS] دنبال کنید. 👇
@Fara_DS — مطالب و آموزش‌های علم داده فرادرس
✳️ ساخت ربات تلگرام با پایتون و BigQuery گوگل برای خودکارسازی کارها — به زبان ساده
برخی از ما با وظایف تکراری سر و کار داریم و کار خاصی را باید هر هفته و یا هر روز انجام دهیم یا گزارشی هست که باید به صورت روزانه یا هفتگی به انجام برسد. برای نمونه باید یک کوئری داده بزنیم یا برخی کارهای بصری‌سازی انجام داده و به مافوق خود گزارش دهیم. اما چه می‌شود اگر این کارها را به جای این که دستی انجام دهیم، خودکار سازی کنیم و از شر این کارهای تکراری خسته‌کننده راحت شویم؟
══ فهرست مطالب ══
○ نصب کتابخانه‌ها
○ فعالسازی API BigQuery گوگل
○ ایجاد کلید حساب سرویس
○ نوشتن برنامه
🔸 نصب کتابخانه‌ها
ما قصد داریم از google-cloud-bigquery (+) برای کوئری زدن به داده‌های موجود در BigQuery گوگل استفاده کنیم. همچنین کتابخانه‌های matplotlib ،numpy و pandas به ما کمک می‌کنند که داده‌های خود را به صورت بصری ارائه کنیم. کتابخانه python-telegram-bot (+) تصاویر بصری‌سازی شده را در گفتگوهای تلگرام ارسال می‌کند.
🔸 فعالسازی API BigQuery گوگل
برای استفاده از خدمات BigQuery گوگل ابتدا API آن را فعال کنیم. به این منظور به کنسول توسعه‌دهندگان گوگل (+) بروید و یک پروژه جدید بسازید. البته می‌توانید در صورت تمایل از پروژه‌های موجود نیز استفاده کنید.
در بخش داشبورد پروژه روی گزینه ENABLE APIS AND SERVICES کلیک کنید و به دنبال API BigQuery بگردید.
روی گزینه Enable کلیک کنید تا API مورد نظر فعال شود.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 ساخت ربات تلگرام با پایتون و BigQuery گوگل برای خودکارسازی کارها — به زبان ساده — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
برخی از ما با وظایف تکراری سر و کار داریم و کار خاصی را باید هر هفته و یا هر روز انجام دهیم یا گزارشی هست که باید به صورت روزانه یا هفتگی به انجام برسد. برای نمونه باید یک کوئری داده بزنیم یا برخی کارهای بصری‌سازی انجام داده و به مافوق خود گزارش دهیم. اما چه می‌شود اگر این کارها را به جای این که دستی انجام دهیم، خودکار سازی کنیم و از شر این کارهای تکراری خسته‌کننده راحت شویم؟
══ فهرست مطالب ══
○ نصب کتابخانه‌ها
○ فعالسازی API BigQuery گوگل
○ ایجاد کلید حساب سرویس
○ نوشتن برنامه
🔸 نصب کتابخانه‌ها
ما قصد داریم از google-cloud-bigquery (+) برای کوئری زدن به داده‌های موجود در BigQuery گوگل استفاده کنیم. همچنین کتابخانه‌های matplotlib ،numpy و pandas به ما کمک می‌کنند که داده‌های خود را به صورت بصری ارائه کنیم. کتابخانه python-telegram-bot (+) تصاویر بصری‌سازی شده را در گفتگوهای تلگرام ارسال می‌کند.
🔸 فعالسازی API BigQuery گوگل
برای استفاده از خدمات BigQuery گوگل ابتدا API آن را فعال کنیم. به این منظور به کنسول توسعه‌دهندگان گوگل (+) بروید و یک پروژه جدید بسازید. البته می‌توانید در صورت تمایل از پروژه‌های موجود نیز استفاده کنید.
در بخش داشبورد پروژه روی گزینه ENABLE APIS AND SERVICES کلیک کنید و به دنبال API BigQuery بگردید.
روی گزینه Enable کلیک کنید تا API مورد نظر فعال شود.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 ساخت ربات تلگرام با پایتون و BigQuery گوگل برای خودکارسازی کارها — به زبان ساده — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
Forwarded from FaraProg | فرا پروگ: آموزش‌های برنامه‌نویسی
✳️ ۴ قابلیت جدید پایتون ۳.۹ — راهنمای پیشرفته
چندین ماه است که پایتون ۳.۹ با کلی قابلیت‌های ساختاری جدید و بهینه‌سازی‌های مختلف معرفی شده است. در این مقاله قصد داریم ۴ قابلیت جدید پایتون ۳.۹ را بررسی کنیم که بسیار مفید هستند. همچنین شیوه ارتقا به پایتون ۳.۹ را نیز بررسی خواهیم کرد.
══ فهرست مطالب ══
○ ادغام دیکشنریها
○ به‌روزرسانی دیکشنریها
○ حذف یک پیشوند از رشته‌ها
○ حذف پسوند از رشته‌ها
○
○ شیوه نصب پایتون ۳.۹
○ سخن پایانی
🔸 ادغام دیکشنریها
از پایتون ۳.۹ امکان استفاده از عملگر | برای ادغام دو یا چند دیکشنری در هم وجود دارد. در صورت وجود کلیدهای تکراری، آن دیکشنری که در سمت راست قرار دارد تقدم خواهد داشت. این تغییر جزئی بخشی از PEP-۵۸۴ محسوب می‌شود.
🔸 به‌روزرسانی دیکشنریها
اگر یک گام فراتر برویم، امکان استفاده از عملگر =| برای به‌روزرسانی درجای یک دیکشنری نیز وجود دارد. در واقع a |= b معادل a = a | b است، اما =| یک دیکشنری جدید بازگشت نمی‌دهد، بلکه a موجود آپدیت خواهد شد. این قابلیت جدید نیز بخشی از PEP-۵۸ است.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 ۴ قابلیت جدید پایتون ۳.۹ — راهنمای پیشرفته — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه‌نویسی
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه‌نویسی را در کانال اختصاصی [@FaraProg] دنبال کنید. 👇
@FaraProg — مطالب و آموزش‌های برنامه‌نویسی فرادرس
چندین ماه است که پایتون ۳.۹ با کلی قابلیت‌های ساختاری جدید و بهینه‌سازی‌های مختلف معرفی شده است. در این مقاله قصد داریم ۴ قابلیت جدید پایتون ۳.۹ را بررسی کنیم که بسیار مفید هستند. همچنین شیوه ارتقا به پایتون ۳.۹ را نیز بررسی خواهیم کرد.
══ فهرست مطالب ══
○ ادغام دیکشنریها
○ به‌روزرسانی دیکشنریها
○ حذف یک پیشوند از رشته‌ها
○ حذف پسوند از رشته‌ها
○
○ شیوه نصب پایتون ۳.۹
○ سخن پایانی
🔸 ادغام دیکشنریها
از پایتون ۳.۹ امکان استفاده از عملگر | برای ادغام دو یا چند دیکشنری در هم وجود دارد. در صورت وجود کلیدهای تکراری، آن دیکشنری که در سمت راست قرار دارد تقدم خواهد داشت. این تغییر جزئی بخشی از PEP-۵۸۴ محسوب می‌شود.
🔸 به‌روزرسانی دیکشنریها
اگر یک گام فراتر برویم، امکان استفاده از عملگر =| برای به‌روزرسانی درجای یک دیکشنری نیز وجود دارد. در واقع a |= b معادل a = a | b است، اما =| یک دیکشنری جدید بازگشت نمی‌دهد، بلکه a موجود آپدیت خواهد شد. این قابلیت جدید نیز بخشی از PEP-۵۸ است.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 ۴ قابلیت جدید پایتون ۳.۹ — راهنمای پیشرفته — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه‌نویسی
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه‌نویسی را در کانال اختصاصی [@FaraProg] دنبال کنید. 👇
@FaraProg — مطالب و آموزش‌های برنامه‌نویسی فرادرس
🔴 رایگان آموزش ببینید و مهارت کسب کنید.
🌟 معرفی آموزش‌های رایگان و پرطرفدار فرادرس
♨️ صدها عنوان آموزش رایگان فرادرس در دسترس هستند که در طول ماه، توسط ده‌ها هزار دانشجو مورد مطالعه قرار می‌گیرند.
شما عزیزان نیز می‌توانید با مراجعه به لینک‌های زیر، آموزش‌های پرمخاطب در دسته‌بندی مورد نظر خود را مشاهده کرده و رایگان دانلود کنید👇
✅ آموزش‌های رایگان پایتون Python [+]
📚 تمامی آموزش‌های رایگان و پرمخاطب [+]
@FaraDars — فرادرس
🔴 رایگان آموزش ببینید و مهارت کسب کنید.
🌟 معرفی آموزش‌های رایگان و پرطرفدار فرادرس
♨️ صدها عنوان آموزش رایگان فرادرس در دسترس هستند که در طول ماه، توسط ده‌ها هزار دانشجو مورد مطالعه قرار می‌گیرند.
شما عزیزان نیز می‌توانید با مراجعه به لینک‌های زیر، آموزش‌های پرمخاطب در دسته‌بندی مورد نظر خود را مشاهده کرده و رایگان دانلود کنید👇
✅ آموزش‌های رایگان پایتون Python [+]
📚 تمامی آموزش‌های رایگان و پرمخاطب [+]
@FaraDars — فرادرس
Forwarded from FaraPython | فرا پایتون: آموزش برنامه‌نویسی پایتون
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
❇️ فیلم آموزش «تولید اعداد تصادفی در پایتون - بخش اول» در ۲۳ دقیقه | به زبان ساده
📌 آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید.
❇️ فیلم آموزش «تولید اعداد تصادفی در پایتون - بخش اول» در ۲۳ دقیقه | به زبان ساده
📌 آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید.
✳️ آموزش مقدماتی ساخت ربات تلگرام با پایتون Python
چکیده — در این فرادرس، ما ربات های تلگرام را توسط زبان برنامه نویسی پایتون 3 راه اندازی خواهیم کرد. استفاده از پایتون، به کاربر این قابلیت را می دهد که به جای تمرکز بر پیچیدگی های عموم زبان های برنامه نویسی در استفاده از دستورات و رسم الخط تنها بر توسعه الگوریتم و قابلیت های ربات خود تمرکز کند، همچنین برای علاقه مندانی که از قبل به هیچ زبان برنامه نویسی تحت وب مسلط نیستند یادگیری این زبان، سریع ترین راه رسیدن به مقصود، یعنی همان راه اندازی یک ربات تلگرام می باشد. در پایان این فرادرس خواهید آموخت که چگونه یک ربات تلگرام ساده بسازید و تا حد مقدماتی، آن را توسط زبان برنامه نویسی پایتون مدیریت نمایید.
کسب اطلاعات بیشتر 👇👇
🔗 آموزش مقدماتی ساخت ربات تلگرام با پایتون Python — کلیک کنید [+]
🤩 پیشنهاد ویژه: این آموزش و سایر آموزش‌های فرادرس را در «بزرگترین جشنواره سال ۱۴۰۰ فرادرس»، با ۵۵ درصد تخفیف تهیه کنید.
🎁 کد تخفیف: EYD49
🔗 جشنواره به سوی بهار – [کلیک کنید]
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
✳️ آموزش مقدماتی ساخت ربات تلگرام با پایتون Python
چکیده — در این فرادرس، ما ربات های تلگرام را توسط زبان برنامه نویسی پایتون 3 راه اندازی خواهیم کرد. استفاده از پایتون، به کاربر این قابلیت را می دهد که به جای تمرکز بر پیچیدگی های عموم زبان های برنامه نویسی در استفاده از دستورات و رسم الخط تنها بر توسعه الگوریتم و قابلیت های ربات خود تمرکز کند، همچنین برای علاقه مندانی که از قبل به هیچ زبان برنامه نویسی تحت وب مسلط نیستند یادگیری این زبان، سریع ترین راه رسیدن به مقصود، یعنی همان راه اندازی یک ربات تلگرام می باشد. در پایان این فرادرس خواهید آموخت که چگونه یک ربات تلگرام ساده بسازید و تا حد مقدماتی، آن را توسط زبان برنامه نویسی پایتون مدیریت نمایید.
کسب اطلاعات بیشتر 👇👇
🔗 آموزش مقدماتی ساخت ربات تلگرام با پایتون Python — کلیک کنید [+]
🤩 پیشنهاد ویژه: این آموزش و سایر آموزش‌های فرادرس را در «بزرگترین جشنواره سال ۱۴۰۰ فرادرس»، با ۵۵ درصد تخفیف تهیه کنید.
🎁 کد تخفیف: EYD49
🔗 جشنواره به سوی بهار – [کلیک کنید]
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
✳️ تابع در پایتون — به زبان ساده
در این مطلب، مفهوم تابع در پایتون بررسی می‌شود. در ادامه، به چیستی و مفهوم تابع، «نحو» (Syntax)، مولفه‌ها و انواع تابع در «زبان برنامه‌نویسی پایتون» (Python Programming Language) پرداخته می‌شود. همچنین، روش ساخت یک تابع در پایتون همراه با مثال‌های متعدد آموزش داده می‌شود.
══ فهرست مطالب ══
○ تابع در پایتون
○ داک‌استرینگ (Docstring)
○ دستور return
○ دامنه و طول عمر متغیرها
○ انواع تابع‌ها
🔸 تابع در پایتون
تابع در پایتون گروهی از عبارت‌های مرتبط است که یک کار مشخص را انجام می‌دهند. توابع کمک می‌کنند تا برنامه به بخش‌های کوچک‌تر و دانه‌بندی شده‌ای (ماژولار | Modular) شکسته شود. هرچه برنامه بزرگ و بزرگ‌تر شود، تابع‌ها به سازمان‌یافته‌تر و قابل مدیریت شدن آن کمک می‌کنند. علاوه بر این، توابع مانع از تکرار برنامه‌نویسی برای یک کار واحد می‌شوند و کد را قابل استفاده مجدد می‌کنند.
در ادامه، نحو تابع در پایتون و در واقع، چگونگی نوشتن یک تابع در پایتون آموزش داده شده است.
آنچه در کد بالا نمایش داده شده، تعریف یک تابع است که شامل مولفه‌های زیر می‌شود:
🔸 داک‌استرینگ (Docstring)
اولین رشته پس از عنوان تابع را Docstring می‌گویند. Docstring مخففی برای Documentation String است. از docstring برای ارائه تعریفی کوتاه از عملکرد تابع استفاده می‌شود. اگرچه استفاده از docstring اختیاری است، اما مستندسازی یک کار مهم در برنامه‌نویسی محسوب می‌شود. در هر شرایطی نیاز به مستندسازی کدها وجود دارد. در مثال بالا، یک docstring بلافاصله بعد از هدر تابع آماده است. معمولا از سه «’» (به صورت ”’) برای نوشتن داک‌استرینگ استفاده می‌شود، بنابراین می‌توان آن را تا چند خط ادامه داد. این رشته به عنوان خصیصه doc تابع در دسترس خواهد بود. برای مثال، می‌توان کد زیر را در شل پایتون اجرا و خروجی را مشاهده کرد.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 تابع در پایتون — به زبان ساده — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
✳️ تابع در پایتون — به زبان ساده
در این مطلب، مفهوم تابع در پایتون بررسی می‌شود. در ادامه، به چیستی و مفهوم تابع، «نحو» (Syntax)، مولفه‌ها و انواع تابع در «زبان برنامه‌نویسی پایتون» (Python Programming Language) پرداخته می‌شود. همچنین، روش ساخت یک تابع در پایتون همراه با مثال‌های متعدد آموزش داده می‌شود.
══ فهرست مطالب ══
○ تابع در پایتون
○ داک‌استرینگ (Docstring)
○ دستور return
○ دامنه و طول عمر متغیرها
○ انواع تابع‌ها
🔸 تابع در پایتون
تابع در پایتون گروهی از عبارت‌های مرتبط است که یک کار مشخص را انجام می‌دهند. توابع کمک می‌کنند تا برنامه به بخش‌های کوچک‌تر و دانه‌بندی شده‌ای (ماژولار | Modular) شکسته شود. هرچه برنامه بزرگ و بزرگ‌تر شود، تابع‌ها به سازمان‌یافته‌تر و قابل مدیریت شدن آن کمک می‌کنند. علاوه بر این، توابع مانع از تکرار برنامه‌نویسی برای یک کار واحد می‌شوند و کد را قابل استفاده مجدد می‌کنند.
در ادامه، نحو تابع در پایتون و در واقع، چگونگی نوشتن یک تابع در پایتون آموزش داده شده است.
آنچه در کد بالا نمایش داده شده، تعریف یک تابع است که شامل مولفه‌های زیر می‌شود:
🔸 داک‌استرینگ (Docstring)
اولین رشته پس از عنوان تابع را Docstring می‌گویند. Docstring مخففی برای Documentation String است. از docstring برای ارائه تعریفی کوتاه از عملکرد تابع استفاده می‌شود. اگرچه استفاده از docstring اختیاری است، اما مستندسازی یک کار مهم در برنامه‌نویسی محسوب می‌شود. در هر شرایطی نیاز به مستندسازی کدها وجود دارد. در مثال بالا، یک docstring بلافاصله بعد از هدر تابع آماده است. معمولا از سه «’» (به صورت ”’) برای نوشتن داک‌استرینگ استفاده می‌شود، بنابراین می‌توان آن را تا چند خط ادامه داد. این رشته به عنوان خصیصه doc تابع در دسترس خواهد بود. برای مثال، می‌توان کد زیر را در شل پایتون اجرا و خروجی را مشاهده کرد.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 تابع در پایتون — به زبان ساده — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
✳️ آموزش ساخت ربات تلگرام با پایتون — از صفر تا صد
در این مقاله قصد داریم یک بات تلگرام ساده با استفاده از پایتون بسازیم و آن را روی سرور Heroku منتشر کنیم. تلگرام نیز در ظاهر مانند بسیاری از اپلیکیشن‌های پیام‌رسانی دیگر است. این اپلیکیشن خود را به صورت یک برنامه امن، سریع، بدون تبلیغ و غیره تبلیغ می‌کند. با این وجود، یک ویژگی هست که قطعاً آن را از اپلیکیشن‌های مشابه متمایز می‌سازد و آن بات‌ها هستند.
══ فهرست مطالب ══
○ ربات تلگرام چیست؟
○ چگونه اولین بات تلگرام را با پایتون بسازیم؟
○ آماده‌سازی پایتون برای ساخت بات تلگرام
○ کدنویسی ربات با پایتون
○ انتشار و استفاده عملی از بات تلگرام
🔸 ربات تلگرام چیست؟
بات‌ها را می‌توان یک حساب کاربری خودکار دانست که می‌توانند برخی کارهای جالب برای ما انجام دهند. برای نمونه اگر می‌خواهید لینکی به یک ویدئوی یوتیوب را در یک گروه به اشتراک بگذارید؛ اما هنوز چنین لینکی ندارید، می‌توانید از یک بات کمک بگیرید. بدون استفاده از بات باید مراحل زیر را طی کنید:
– وب‌سایت یوتیوب را در مرورگر وب خود باز کنید.
– به دنبال ویدئویی که می‌خواهید به اشتراک بگذارید، بگردید.
– گزینه share via… را انتخاب کنید و امیدوار باشید که اپلیکیشن موردنظرتان در فهرست اشتراک یوتیوب باشد.
– به اپلیکیشن پیام‌رسانی خود بازگردید و لینک را به اشتراک بگذارید.
البته اغلب ما به این فرایند عادت کرده‌ایم و به خوبی از آن استفاده می‌کنیم؛ اما اگر بک بات تلگرامی داشته باشید:
– زمانی که در حال ارتباط با افراد مختلف درون اپلیکیشن تلگرام هستید.
– کلمه vid@ را به همراه ویدئویی که دوست دارید یافته و به اشتراک بگذارید وارد می‌کنید.
– دکمه ارسال را می‌زنید تا ویدیو به اشتراک گذاشته شود.
مطمئناً موافق هستید که روش دوم بسیار آسان‌تر و کاربرپسندتر است و به زمان کمتری هم نیاز دارد. این تنها یک نمونه از قابلیت‌های بات‌ها است. تلگرام با ایجاد امکان بات به کاربران، کاری بسیار عالی انجام داده است. اگر بپرسید دلیل عالی بودن این امر چیست، باید پاسخ داد که این بهترین روش برای دریافت ایده API ها محسوب می‌شود.
🔸 چگونه اولین بات تلگرام را با پایتون بسازیم؟
برای ساخت ربات تلگرام با پایتون، نیاز است که مراحل زیر را طی کنید.
قبل از هر چیز باید یک حساب در تلگرام داشته باشید. پیشنهاد می‌کنیم جهت تست مفاهیم پایه از نسخه کلاینت وب تلگرام استفاده کنید.
اپلیکیشن تلگرام را باز کنید و به دنبال عبارت botFather بگردید و چت را آغاز کنید. دستور newbot/ را ارسال کرده و دستورالعمل‌ها را پیگیری کنید. پس از تکمیل کردن مراحل اولیه موارد زیر را خواهید داشت:
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 آموزش ساخت ربات تلگرام با پایتون — از صفر تا صد — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
✳️ آموزش ساخت ربات تلگرام با پایتون — از صفر تا صد
در این مقاله قصد داریم یک بات تلگرام ساده با استفاده از پایتون بسازیم و آن را روی سرور Heroku منتشر کنیم. تلگرام نیز در ظاهر مانند بسیاری از اپلیکیشن‌های پیام‌رسانی دیگر است. این اپلیکیشن خود را به صورت یک برنامه امن، سریع، بدون تبلیغ و غیره تبلیغ می‌کند. با این وجود، یک ویژگی هست که قطعاً آن را از اپلیکیشن‌های مشابه متمایز می‌سازد و آن بات‌ها هستند.
══ فهرست مطالب ══
○ ربات تلگرام چیست؟
○ چگونه اولین بات تلگرام را با پایتون بسازیم؟
○ آماده‌سازی پایتون برای ساخت بات تلگرام
○ کدنویسی ربات با پایتون
○ انتشار و استفاده عملی از بات تلگرام
🔸 ربات تلگرام چیست؟
بات‌ها را می‌توان یک حساب کاربری خودکار دانست که می‌توانند برخی کارهای جالب برای ما انجام دهند. برای نمونه اگر می‌خواهید لینکی به یک ویدئوی یوتیوب را در یک گروه به اشتراک بگذارید؛ اما هنوز چنین لینکی ندارید، می‌توانید از یک بات کمک بگیرید. بدون استفاده از بات باید مراحل زیر را طی کنید:
– وب‌سایت یوتیوب را در مرورگر وب خود باز کنید.
– به دنبال ویدئویی که می‌خواهید به اشتراک بگذارید، بگردید.
– گزینه share via… را انتخاب کنید و امیدوار باشید که اپلیکیشن موردنظرتان در فهرست اشتراک یوتیوب باشد.
– به اپلیکیشن پیام‌رسانی خود بازگردید و لینک را به اشتراک بگذارید.
البته اغلب ما به این فرایند عادت کرده‌ایم و به خوبی از آن استفاده می‌کنیم؛ اما اگر بک بات تلگرامی داشته باشید:
– زمانی که در حال ارتباط با افراد مختلف درون اپلیکیشن تلگرام هستید.
– کلمه vid@ را به همراه ویدئویی که دوست دارید یافته و به اشتراک بگذارید وارد می‌کنید.
– دکمه ارسال را می‌زنید تا ویدیو به اشتراک گذاشته شود.
مطمئناً موافق هستید که روش دوم بسیار آسان‌تر و کاربرپسندتر است و به زمان کمتری هم نیاز دارد. این تنها یک نمونه از قابلیت‌های بات‌ها است. تلگرام با ایجاد امکان بات به کاربران، کاری بسیار عالی انجام داده است. اگر بپرسید دلیل عالی بودن این امر چیست، باید پاسخ داد که این بهترین روش برای دریافت ایده API ها محسوب می‌شود.
🔸 چگونه اولین بات تلگرام را با پایتون بسازیم؟
برای ساخت ربات تلگرام با پایتون، نیاز است که مراحل زیر را طی کنید.
قبل از هر چیز باید یک حساب در تلگرام داشته باشید. پیشنهاد می‌کنیم جهت تست مفاهیم پایه از نسخه کلاینت وب تلگرام استفاده کنید.
اپلیکیشن تلگرام را باز کنید و به دنبال عبارت botFather بگردید و چت را آغاز کنید. دستور newbot/ را ارسال کرده و دستورالعمل‌ها را پیگیری کنید. پس از تکمیل کردن مراحل اولیه موارد زیر را خواهید داشت:
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 آموزش ساخت ربات تلگرام با پایتون — از صفر تا صد — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
✳️ بهترین سایت‌های یادگیری برنامه نویسی در سال ۱۴۰۱ یا ۲۰۲۲ — راهنمای کاربردی
در سال‌های اخیر برنامه‌نویسی به یکی از مهارت‌های بسیار مهم برای کار کردن در حوزه‌های گوناگون و به صورت آنلاین تبدیل شده است. می‌توان گفت برنامه‌نویسی از این جهت بسیار اهمیت پیدا کرده است که امروزه یک مهارت ضروری برای تحصیل و اشتغال به حساب می‌آید. بنابراین افراد بسیاری به دنبال آموزش‌های برنامه‌نویسی هستند و از خود می‌پرسند چگونه برنامه‌نویس شویم. یکی از روش‌های محبوب یادگیری برنامه‌نویسی، استفاده از سایت‌های آموزش برنامه‌نویسی است. بنابراین، در این راهنمای کاربردی به معرفی بهترین سایت‌های یادگیری برنامه‌نویسی در سال ۱۴۰۱ یا ۲۰۲۲ پرداخته شده است تا افراد با ویژگی‌های این وب‌سایت‌ها آشنا شوند و بتوانند انتخاب دقیق‌تری داشته باشند.
══ فهرست مطالب ══
○ بهترین منابع برای یادگیری برنامه‌نویسی کدامند؟
○ معرفی بهترین سایت‌های یادگیری برنامه‌نویسی
○ بهترین سایت‌های یادگیری برنامه‌نویسی رایگان کدامند؟
○ بهترین سایت‌های یادگیری برنامه‌نویسی غیر رایگان چه هستند؟
○ بهترین سایت آموزش برنامه‌نویسی پایتون
○ بهترین سایت آموزش برنامه‌نویسی جاوا
○ بهترین سایت خرید دوره برنامه‌نویسی چیست؟
○ بهترین سایت آموزش برنامه‌نویسی برای موبایل
○ فیلم‌های آموزش برنامه‌نویسی فرادرس
○ جمع‌بندی
🔸 بهترین منابع برای یادگیری برنامه‌نویسی کدامند؟
امروزه می‌توان با کم هزینه‌ترین روش‌ها برنامه نویسی را آموخت. در سال‌های اخیر منابع رایگان و کم هزینه زیادی برای یادگیری برنامه نویسی در دسترس بوده‌اند که یکی از این منابع، استفاده از بهترین سایت های یادگیری برنامه نویسی است. منابع دیگری نیز برای یادگیری زبان‌های برنامه نویسی وجود دارند که از جمله این منابع می‌توان به کتاب‌های آموزشی، انواع کلاس‌های حضوری، دوره‌های آنلاین و فیلم‌های آموزشی اشاره کرد. محتوای سایت های یادگیری برنامه نویسی هم می‌توانند به صورت متنی باشند و هم به صورت فیلم آموزش‌های خود را ارائه بدهند. در بخش بعدی علت مناسب بودن سایت های آموزش برنامه نویسی برای یادگیری این مهارت شرح داده می‌شود.
سایت های یادگیری برنامه نویسی به صورت آنلاین و از هر مکانی قابل دسترسی هستند. به علاوه، معمولاً آموزش‌های ارائه شده در این سایت ها رایگان هستند یا حداقل برای دوره‌های مقدماتی و شروع کار هزینه‌ای دریافت نمی‌کنند. مزیت دیگر این سایت ها این است که اکثراً آموزش‌های آنها به صورت تعاملی ارائه می‌شوند. یعنی با توجه به امکاناتی که در بستر وب قابل ارائه است، در سایت های یادگیری برنامه نویسی، ترکیبی از آموزش‌های متنی و ویدیویی ارائه می‌شوند و برای هر بخش هم تمرین‌هایی تعبیه شده است.
در محیط وب امکان فراهم کردن محیط کدنویسی در داخل مرورگر برای انجام تمرین‌های برنامه نویسی وجود دارد که این یکی از قابلیت‌های بسیار کاربردی ارائه شده توسط بهترین سایت های برنامه نویسی به حساب می‌آید. همچنین، بسیاری از این بهترین سایت های یادگیری برنامه نویسی ، پس از پایان یک دوره آموزشی گواهی پایان دوره (مدرک) هم به شرکت کننده اعطا می‌کنند که می‌توان این گواهی را در پرتفوی خود قرار داد. حالا در بخش بعدی این مقاله به معرفی جامع بهترین سایت های یادگیری برنامه نویسی پرداخته شده است.
🔸 معرفی بهترین سایت‌های یادگیری برنامه‌نویسی
علاقه‌مندان به یادگیری برنامه نویسی می‌توانند به وسیله یکی از مقرون به صرفه‌ترین روش‌های یادگیری برنامه نویسی یعنی سایت های آموزش برنامه نویسی این مهارت مهم را بیاموزند. یادگیری برنامه نویسی هیچ وقت به راحتی روش‌هایی نبوده است که در دنیای امروز وجود دارند. امروزه، هزاران منبع رایگان در دسترس است که با استفاده از آنها می‌توان برنامه نویسی را از سطح‌های مبتدی تا پیشرفته‌ترین سطوح آموخت و تسلط لازم را به دست آورد.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 بهترین سایت‌های یادگیری برنامه‌نویسی در سال ۱۴۰۱ یا ۲۰۲۲ — راهنمای کاربردی — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
✳️ بهترین سایت‌های یادگیری برنامه نویسی در سال ۱۴۰۱ یا ۲۰۲۲ — راهنمای کاربردی
در سال‌های اخیر برنامه‌نویسی به یکی از مهارت‌های بسیار مهم برای کار کردن در حوزه‌های گوناگون و به صورت آنلاین تبدیل شده است. می‌توان گفت برنامه‌نویسی از این جهت بسیار اهمیت پیدا کرده است که امروزه یک مهارت ضروری برای تحصیل و اشتغال به حساب می‌آید. بنابراین افراد بسیاری به دنبال آموزش‌های برنامه‌نویسی هستند و از خود می‌پرسند چگونه برنامه‌نویس شویم. یکی از روش‌های محبوب یادگیری برنامه‌نویسی، استفاده از سایت‌های آموزش برنامه‌نویسی است. بنابراین، در این راهنمای کاربردی به معرفی بهترین سایت‌های یادگیری برنامه‌نویسی در سال ۱۴۰۱ یا ۲۰۲۲ پرداخته شده است تا افراد با ویژگی‌های این وب‌سایت‌ها آشنا شوند و بتوانند انتخاب دقیق‌تری داشته باشند.
══ فهرست مطالب ══
○ بهترین منابع برای یادگیری برنامه‌نویسی کدامند؟
○ معرفی بهترین سایت‌های یادگیری برنامه‌نویسی
○ بهترین سایت‌های یادگیری برنامه‌نویسی رایگان کدامند؟
○ بهترین سایت‌های یادگیری برنامه‌نویسی غیر رایگان چه هستند؟
○ بهترین سایت آموزش برنامه‌نویسی پایتون
○ بهترین سایت آموزش برنامه‌نویسی جاوا
○ بهترین سایت خرید دوره برنامه‌نویسی چیست؟
○ بهترین سایت آموزش برنامه‌نویسی برای موبایل
○ فیلم‌های آموزش برنامه‌نویسی فرادرس
○ جمع‌بندی
🔸 بهترین منابع برای یادگیری برنامه‌نویسی کدامند؟
امروزه می‌توان با کم هزینه‌ترین روش‌ها برنامه نویسی را آموخت. در سال‌های اخیر منابع رایگان و کم هزینه زیادی برای یادگیری برنامه نویسی در دسترس بوده‌اند که یکی از این منابع، استفاده از بهترین سایت های یادگیری برنامه نویسی است. منابع دیگری نیز برای یادگیری زبان‌های برنامه نویسی وجود دارند که از جمله این منابع می‌توان به کتاب‌های آموزشی، انواع کلاس‌های حضوری، دوره‌های آنلاین و فیلم‌های آموزشی اشاره کرد. محتوای سایت های یادگیری برنامه نویسی هم می‌توانند به صورت متنی باشند و هم به صورت فیلم آموزش‌های خود را ارائه بدهند. در بخش بعدی علت مناسب بودن سایت های آموزش برنامه نویسی برای یادگیری این مهارت شرح داده می‌شود.
سایت های یادگیری برنامه نویسی به صورت آنلاین و از هر مکانی قابل دسترسی هستند. به علاوه، معمولاً آموزش‌های ارائه شده در این سایت ها رایگان هستند یا حداقل برای دوره‌های مقدماتی و شروع کار هزینه‌ای دریافت نمی‌کنند. مزیت دیگر این سایت ها این است که اکثراً آموزش‌های آنها به صورت تعاملی ارائه می‌شوند. یعنی با توجه به امکاناتی که در بستر وب قابل ارائه است، در سایت های یادگیری برنامه نویسی، ترکیبی از آموزش‌های متنی و ویدیویی ارائه می‌شوند و برای هر بخش هم تمرین‌هایی تعبیه شده است.
در محیط وب امکان فراهم کردن محیط کدنویسی در داخل مرورگر برای انجام تمرین‌های برنامه نویسی وجود دارد که این یکی از قابلیت‌های بسیار کاربردی ارائه شده توسط بهترین سایت های برنامه نویسی به حساب می‌آید. همچنین، بسیاری از این بهترین سایت های یادگیری برنامه نویسی ، پس از پایان یک دوره آموزشی گواهی پایان دوره (مدرک) هم به شرکت کننده اعطا می‌کنند که می‌توان این گواهی را در پرتفوی خود قرار داد. حالا در بخش بعدی این مقاله به معرفی جامع بهترین سایت های یادگیری برنامه نویسی پرداخته شده است.
🔸 معرفی بهترین سایت‌های یادگیری برنامه‌نویسی
علاقه‌مندان به یادگیری برنامه نویسی می‌توانند به وسیله یکی از مقرون به صرفه‌ترین روش‌های یادگیری برنامه نویسی یعنی سایت های آموزش برنامه نویسی این مهارت مهم را بیاموزند. یادگیری برنامه نویسی هیچ وقت به راحتی روش‌هایی نبوده است که در دنیای امروز وجود دارند. امروزه، هزاران منبع رایگان در دسترس است که با استفاده از آنها می‌توان برنامه نویسی را از سطح‌های مبتدی تا پیشرفته‌ترین سطوح آموخت و تسلط لازم را به دست آورد.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 بهترین سایت‌های یادگیری برنامه‌نویسی در سال ۱۴۰۱ یا ۲۰۲۲ — راهنمای کاربردی — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
✳️ بهترین زبان های برنامه نویسی سال ۱۴۰۱ یا ۲۰۲۲
برنامه نویسی همواره یک زمینه شغلی پرتقاضا و پردرآمد بوده است. به همین دلیل، افراد بسیاری به دنبال ورود به حوزه برنامه نویسی هستند و قصد دارند در این حیطه به صورت حرفه‌ای فعالیت کنند. اما معمولاً افراد در خصوص این مسئله تردید دارند که باید حرفه برنامه نویسی را با یادگیری چه زبانی شروع کنند؟ بنابراین در این مقاله با استفاده از آمار و ارقام و تحقیق و جستجو، بهترین زبان های برنامه نویسی سال ۱۴۰۱ یا ۲۰۲۲ معرفی شده‌اند تا به این وسیله، کمی از میزان سردرگمی افراد در خصوص انتخاب بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری کاسته شود.
══ فهرست مطالب ══
○ کاربرد زبان های برنامه نویسی در انتخاب بهترین زبان های برنامه نویسی چه تاثیری دارد؟
○ بهترین زبان های برنامه نویسی برای من چه هستند؟
○ بهترین زبان های برنامه نویسی سال ۱۴۰۱ یا ۲۰۲۲ کدامند؟
○ ۱. پایتون بهترین زبان برنامه نویسی همه منظوره
○ ۲. جاوا اسکریپت بهترین زبان برنامه نویسی وب
○ ۳. HTML و CSS بهترین زبان های فرانت اند
○ ۴. جاوا یکی دیگر از بهترین زبان های برنامه نویسی همه منظوره
○ ۵. زبان های C++ ، C و C#
○ ۶. PHP بهترین زبان برنامه نویسی بک اند
○ ۷. کاتلین بهترین زبان برنامه نویسی اندروید
○ ۸. سوئیفت بهترین زبان برنامه نویسی iOS
○ ۹. R از بهترین زبان های برنامه نویسی در زمینه آمار و علم داده
○ ۱۰. Go یکی دیگر از بهترین زبان های برنامه نویسی
○ معرفی فیلم های آموزش بهترین زبان های برنامه نویسی سال ۱۴۰۱ یا ۲۰۲۲
○ سوال های رایج پیرامون بهترین زبان های برنامه نویسی سال ۱۴۰۱ یا ۲۰۲۲
○ جمع‌بندی
🔸 کاربرد زبان های برنامه نویسی در انتخاب بهترین زبان های برنامه نویسی چه تاثیری دارد؟
انتخاب بهترین زبان های برنامه نویسی چندان کار ساده‌ای نیست، چرا که عوامل مختلفی در این انتخاب دخیل هستند. اولین مسئله‌ای که کار انتخاب بهترین زبان های برنامه نویسی را سخت می‌کند، تعداد زیاد آنها است، زیرا بالغ بر ۷۰۰ زبان برنامه نویسی مختلف وجود دارد.
چالش دیگر این است که بسیاری از زبان های برنامه نویسی برای هدف خاصی خلق شده‌اند و کارهایی که می‌توان با آنها انجام داد محدود و متفاوت هستند. مثلاً جاوا اسکریپت عمدتاً در توسعه و برنامه نویسی وب (فرانت اند و جدیداً در بک اند) کاربرد دارد. یا زبان سوئیفت تنها برای برنامه نویسی iOS (ساخت اپلیکیشن برای دستگاه‌های شرکت اپل) به کار گرفته می‌شود.
از طرف دیگر، برخی از زبان های برنامه نویسی مثل پایتون و جاوا همه‌منظوره هستند. یعنی می‌توان با آنها کارهای مختلفی انجام داد. مثلاً می‌توان از پایتون هم در برنامه نویسی وب، هم در توسعه اپلیکیشن‌های تلفن‌‌های هوشمند، هم در طراحی ربات هوشمند (رباتیک)، هم در علم داده و همچنین در بسیاری از موارد دیگر استفاده کرد.
🔸 بهترین زبان های برنامه نویسی برای من چه هستند؟
همان‌طور که پیش‌تر هم به آن اشاره شد، اکثر زبان های برنامه نویسی برای منظور و هدف خاصی طراحی شده‌اند و کاربرد مشخصی دارند. بنابراین، فهرست بهترین زبان های برنامه نویسی با توجه به زمینه کاربردی و مورد استفاده می‌تواند برای افراد مختلف متفاوت باشد. مثلاً بهترین زبان های برنامه نویسی برای هک با بهترین زبان های برنامه نویسی اندروید متفاوت هستند.
بنابراین فردا ابتدا باید زمینه فعالیت خود را بر اساس علاقه و استعداد انتخاب کند و بعد می‌توان بهترین زبان های برنامه نویسی در یک زمینه خاص را شناسایی و شروع به یادگیری آنها کرد.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 بهترین زبان های برنامه نویسی سال ۱۴۰۱ یا ۲۰۲۲ — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
برنامه نویسی همواره یک زمینه شغلی پرتقاضا و پردرآمد بوده است. به همین دلیل، افراد بسیاری به دنبال ورود به حوزه برنامه نویسی هستند و قصد دارند در این حیطه به صورت حرفه‌ای فعالیت کنند. اما معمولاً افراد در خصوص این مسئله تردید دارند که باید حرفه برنامه نویسی را با یادگیری چه زبانی شروع کنند؟ بنابراین در این مقاله با استفاده از آمار و ارقام و تحقیق و جستجو، بهترین زبان های برنامه نویسی سال ۱۴۰۱ یا ۲۰۲۲ معرفی شده‌اند تا به این وسیله، کمی از میزان سردرگمی افراد در خصوص انتخاب بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری کاسته شود.
══ فهرست مطالب ══
○ کاربرد زبان های برنامه نویسی در انتخاب بهترین زبان های برنامه نویسی چه تاثیری دارد؟
○ بهترین زبان های برنامه نویسی برای من چه هستند؟
○ بهترین زبان های برنامه نویسی سال ۱۴۰۱ یا ۲۰۲۲ کدامند؟
○ ۱. پایتون بهترین زبان برنامه نویسی همه منظوره
○ ۲. جاوا اسکریپت بهترین زبان برنامه نویسی وب
○ ۳. HTML و CSS بهترین زبان های فرانت اند
○ ۴. جاوا یکی دیگر از بهترین زبان های برنامه نویسی همه منظوره
○ ۵. زبان های C++ ، C و C#
○ ۶. PHP بهترین زبان برنامه نویسی بک اند
○ ۷. کاتلین بهترین زبان برنامه نویسی اندروید
○ ۸. سوئیفت بهترین زبان برنامه نویسی iOS
○ ۹. R از بهترین زبان های برنامه نویسی در زمینه آمار و علم داده
○ ۱۰. Go یکی دیگر از بهترین زبان های برنامه نویسی
○ معرفی فیلم های آموزش بهترین زبان های برنامه نویسی سال ۱۴۰۱ یا ۲۰۲۲
○ سوال های رایج پیرامون بهترین زبان های برنامه نویسی سال ۱۴۰۱ یا ۲۰۲۲
○ جمع‌بندی
🔸 کاربرد زبان های برنامه نویسی در انتخاب بهترین زبان های برنامه نویسی چه تاثیری دارد؟
انتخاب بهترین زبان های برنامه نویسی چندان کار ساده‌ای نیست، چرا که عوامل مختلفی در این انتخاب دخیل هستند. اولین مسئله‌ای که کار انتخاب بهترین زبان های برنامه نویسی را سخت می‌کند، تعداد زیاد آنها است، زیرا بالغ بر ۷۰۰ زبان برنامه نویسی مختلف وجود دارد.
چالش دیگر این است که بسیاری از زبان های برنامه نویسی برای هدف خاصی خلق شده‌اند و کارهایی که می‌توان با آنها انجام داد محدود و متفاوت هستند. مثلاً جاوا اسکریپت عمدتاً در توسعه و برنامه نویسی وب (فرانت اند و جدیداً در بک اند) کاربرد دارد. یا زبان سوئیفت تنها برای برنامه نویسی iOS (ساخت اپلیکیشن برای دستگاه‌های شرکت اپل) به کار گرفته می‌شود.
از طرف دیگر، برخی از زبان های برنامه نویسی مثل پایتون و جاوا همه‌منظوره هستند. یعنی می‌توان با آنها کارهای مختلفی انجام داد. مثلاً می‌توان از پایتون هم در برنامه نویسی وب، هم در توسعه اپلیکیشن‌های تلفن‌‌های هوشمند، هم در طراحی ربات هوشمند (رباتیک)، هم در علم داده و همچنین در بسیاری از موارد دیگر استفاده کرد.
🔸 بهترین زبان های برنامه نویسی برای من چه هستند؟
همان‌طور که پیش‌تر هم به آن اشاره شد، اکثر زبان های برنامه نویسی برای منظور و هدف خاصی طراحی شده‌اند و کاربرد مشخصی دارند. بنابراین، فهرست بهترین زبان های برنامه نویسی با توجه به زمینه کاربردی و مورد استفاده می‌تواند برای افراد مختلف متفاوت باشد. مثلاً بهترین زبان های برنامه نویسی برای هک با بهترین زبان های برنامه نویسی اندروید متفاوت هستند.
بنابراین فردا ابتدا باید زمینه فعالیت خود را بر اساس علاقه و استعداد انتخاب کند و بعد می‌توان بهترین زبان های برنامه نویسی در یک زمینه خاص را شناسایی و شروع به یادگیری آنها کرد.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 بهترین زبان های برنامه نویسی سال ۱۴۰۱ یا ۲۰۲۲ — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
✳️ تابع‌های لامبدا (Lambda) در پایتون — یک راهنمای مقدماتی
لامبداها در پایتون یکی از مفیدترین، مهم‌ترین و جالب‌ترین ویژگی‌هایی هستند که می‌توان آموخت. متأسفانه اغلب افراد در مورد این توابع دچار سوءبرداشت شده و مسیر اشتباهی را طی می‌کنند. در این نوشته می‌خواهیم هر چیزی که لازم است در مورد این توابع اسرارآمیز، شیوه استفاده از آنها و میزان مفید بودنشان بدانید را توضیح دهیم.
══ فهرست مطالب ══
○ لامبدا در پایتون چیست؟
○ چگونه از لامبداها در پایتون استفاده کنیم؟
○ لامبداهای پایتون به همراه نگاشت، فیلتر و کاهش
○ مسائلی که هنگام استفاده از لامبدا باید در نظر داشت
🔸 لامبدا در پایتون چیست؟
لامبدا یک روش ساده برای تعریف تابع در پایتون است. این توابع غالباً به نام «عملگرهای لامبدا» یا «تابع‌های لامبدا» نامیده می‌شوند.
اگر قبلاً از پایتون استفاده کرده باشید، احتمالاً توابع خود را با استفاده از کلیدواژه def تعریف می‌کنید و این روش نیز تاکنون برای شما به خوبی جواب داده است. پس چرا باید از روش دیگری برای تعریف تابع‌ها استفاده کنیم؟
دلیل این مسئله آن است که تابع‌های لامبدا ناشناس هستند. بدین معنی که این‌ها توابعی هستند که لازم نیست نامی برایشان تعیین کنید. این روش برای تعریف تابع‌های کوچک یک‌بار مصرف در مواردی که تابع اصلی بسیار بزرگ و حجیم است، استفاده می‌شود.
🔸 چگونه از لامبداها در پایتون استفاده کنیم؟
پیش از آن‌که تابع‌های لامبدا را بررسی کنیم، می‌بایست به یک تابع بسیار مقدماتی که به روش سنتی تعریف شده است، نگاهی داشته باشیم:
def add_five(number):
return number + 5
print(add_five(number=4))
این تابع کاملاً ابتدایی است؛ اما به منظور نمایش کارکرد لامبداها ارائه شده است. تابعی که شما استفاده می‌کنید، ممکن است بسیار پیچیده‌تر از این باشد. این تابع به هر عددی که از طریق پارامتر number به آن ارسال می‌شود، ۵ واحد اضافه می‌کند.
تابع لامبدای معادل آن چنین است:
add_five = lambda number: number + 5
print(add_five(number=4))
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 تابع‌های لامبدا (Lambda) در پایتون — یک راهنمای مقدماتی — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
✳️ تابع‌های لامبدا (Lambda) در پایتون — یک راهنمای مقدماتی
لامبداها در پایتون یکی از مفیدترین، مهم‌ترین و جالب‌ترین ویژگی‌هایی هستند که می‌توان آموخت. متأسفانه اغلب افراد در مورد این توابع دچار سوءبرداشت شده و مسیر اشتباهی را طی می‌کنند. در این نوشته می‌خواهیم هر چیزی که لازم است در مورد این توابع اسرارآمیز، شیوه استفاده از آنها و میزان مفید بودنشان بدانید را توضیح دهیم.
══ فهرست مطالب ══
○ لامبدا در پایتون چیست؟
○ چگونه از لامبداها در پایتون استفاده کنیم؟
○ لامبداهای پایتون به همراه نگاشت، فیلتر و کاهش
○ مسائلی که هنگام استفاده از لامبدا باید در نظر داشت
🔸 لامبدا در پایتون چیست؟
لامبدا یک روش ساده برای تعریف تابع در پایتون است. این توابع غالباً به نام «عملگرهای لامبدا» یا «تابع‌های لامبدا» نامیده می‌شوند.
اگر قبلاً از پایتون استفاده کرده باشید، احتمالاً توابع خود را با استفاده از کلیدواژه def تعریف می‌کنید و این روش نیز تاکنون برای شما به خوبی جواب داده است. پس چرا باید از روش دیگری برای تعریف تابع‌ها استفاده کنیم؟
دلیل این مسئله آن است که تابع‌های لامبدا ناشناس هستند. بدین معنی که این‌ها توابعی هستند که لازم نیست نامی برایشان تعیین کنید. این روش برای تعریف تابع‌های کوچک یک‌بار مصرف در مواردی که تابع اصلی بسیار بزرگ و حجیم است، استفاده می‌شود.
🔸 چگونه از لامبداها در پایتون استفاده کنیم؟
پیش از آن‌که تابع‌های لامبدا را بررسی کنیم، می‌بایست به یک تابع بسیار مقدماتی که به روش سنتی تعریف شده است، نگاهی داشته باشیم:
def add_five(number):
return number + 5
print(add_five(number=4))
این تابع کاملاً ابتدایی است؛ اما به منظور نمایش کارکرد لامبداها ارائه شده است. تابعی که شما استفاده می‌کنید، ممکن است بسیار پیچیده‌تر از این باشد. این تابع به هر عددی که از طریق پارامتر number به آن ارسال می‌شود، ۵ واحد اضافه می‌کند.
تابع لامبدای معادل آن چنین است:
add_five = lambda number: number + 5
print(add_five(number=4))
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 تابع‌های لامبدا (Lambda) در پایتون — یک راهنمای مقدماتی — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
✳️ برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون — یک راهنمای مقدماتی برای مبتدیان
پایتون برای هر چیزی از رزبری پای تا یادگیری ماشین استفاده می‌شود. با این وجود اگر می‌خواهید با هر نوع پروژه بزرگی کار کنید، باید شیوه کار پایتون با برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP) از جمله مفهوم کلاس در برنامه نویسی به زبان پایتون را بدانید. این مقاله مفاهیم کاملاً ابتدایی برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون را بررسی می‌کند.
══ فهرست مطالب ══
○ پایتون اساساً چیست؟
○ پیش‌نیازهای راه‌اندازی پایتون
○ مفاهیم اساسی پایتون: کلاس‌ها
○ متغیرهای خصوصی در پایتون کدام هستند؟
○ درک وراثت در پایتون
○ دانش پایتون خود را بیش از این بسط دهید
○ فیلم آموزش برنامه نویسی شی گرا در پایتون
🔸 پایتون اساساً چیست؟
پایتون عملاً یک زبان برنامه‌نویسی است، پایتون زبانی محبوب است و به سرعت در حال رشد است. صرفاً به این خاطر که مانند شبه کد خوانده می‌شود و می‌توانید بر روی رزبری پای بازی «ماین‌کرفت» بسازید، دلیل نمی‌شود که آن را زبان ضعیف‌تری بدانیم.
برنامه‌نویسی شیءگرا یکی از بنیادهای توسعه نرم‌افزارهای مدرن است و پایتون نیز رابطه خوبی با آن دارد. با این که پایتون برخی کارها را به روشی متفاوت از زبان‌های عمده برنامه‌نویسی انجام می‌دهد؛ اما این مسئله نمی‌تواند باعث شود که به آن بی‌توجهی کنیم.
🔸 پیش‌نیازهای راه‌اندازی پایتون
پیش از این که کار خود را آغاز کنید باید محیط توسعه پایتون را راه بیندازید. ما در این راهنما از نسخه ۳.۶.۵ پایتون استفاده کرده‌ایم و گرچه شما می‌توانید از نسخه‌های قدیمی‌تر نیز استفاده کنید؛ اما اگر از این نسخه استفاده کنید مشکلات کمتری خواهید داشت چون نسخه نسبتاً جدید‌تری است.
در صورتی که تاکنون محیط مجازی ایجاد نکرده‌اید، ابتدا باید یک محیط مجازی بسازید و PIP برای پایتون را نصب کنید؛ گرچه در اکثر نسخه‌های جدید به همراه پایتون عرضه می‌شود. زمانی که این موارد نصب شدند، می‌توانیم کار خود را آغاز کنیم.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون — یک راهنمای مقدماتی برای مبتدیان — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
✳️ برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون — یک راهنمای مقدماتی برای مبتدیان
پایتون برای هر چیزی از رزبری پای تا یادگیری ماشین استفاده می‌شود. با این وجود اگر می‌خواهید با هر نوع پروژه بزرگی کار کنید، باید شیوه کار پایتون با برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP) از جمله مفهوم کلاس در برنامه نویسی به زبان پایتون را بدانید. این مقاله مفاهیم کاملاً ابتدایی برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون را بررسی می‌کند.
══ فهرست مطالب ══
○ پایتون اساساً چیست؟
○ پیش‌نیازهای راه‌اندازی پایتون
○ مفاهیم اساسی پایتون: کلاس‌ها
○ متغیرهای خصوصی در پایتون کدام هستند؟
○ درک وراثت در پایتون
○ دانش پایتون خود را بیش از این بسط دهید
○ فیلم آموزش برنامه نویسی شی گرا در پایتون
🔸 پایتون اساساً چیست؟
پایتون عملاً یک زبان برنامه‌نویسی است، پایتون زبانی محبوب است و به سرعت در حال رشد است. صرفاً به این خاطر که مانند شبه کد خوانده می‌شود و می‌توانید بر روی رزبری پای بازی «ماین‌کرفت» بسازید، دلیل نمی‌شود که آن را زبان ضعیف‌تری بدانیم.
برنامه‌نویسی شیءگرا یکی از بنیادهای توسعه نرم‌افزارهای مدرن است و پایتون نیز رابطه خوبی با آن دارد. با این که پایتون برخی کارها را به روشی متفاوت از زبان‌های عمده برنامه‌نویسی انجام می‌دهد؛ اما این مسئله نمی‌تواند باعث شود که به آن بی‌توجهی کنیم.
🔸 پیش‌نیازهای راه‌اندازی پایتون
پیش از این که کار خود را آغاز کنید باید محیط توسعه پایتون را راه بیندازید. ما در این راهنما از نسخه ۳.۶.۵ پایتون استفاده کرده‌ایم و گرچه شما می‌توانید از نسخه‌های قدیمی‌تر نیز استفاده کنید؛ اما اگر از این نسخه استفاده کنید مشکلات کمتری خواهید داشت چون نسخه نسبتاً جدید‌تری است.
در صورتی که تاکنون محیط مجازی ایجاد نکرده‌اید، ابتدا باید یک محیط مجازی بسازید و PIP برای پایتون را نصب کنید؛ گرچه در اکثر نسخه‌های جدید به همراه پایتون عرضه می‌شود. زمانی که این موارد نصب شدند، می‌توانیم کار خود را آغاز کنیم.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون — یک راهنمای مقدماتی برای مبتدیان — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
✳️ بازار کار پایتون | درآمد برنامه نویس پایتون در ایران و جهان
در این مطلب، بازار کار پایتون و درآمد برنامه نویس پایتون در ایران و جهان مورد بررسی قرار گرفته است. اما پیش از پرداختن به موضوع اصلی مطلب، یعنی بازار کار پایتون در ایران و جهان، «زبان برنامه نویسی پایتون» (Python Programming Language) معرفی شده است تا علاقه‌مندان به یادگیری برنامه‌نویسی، به خوبی با این زبان آشنا شوند و نه فقط با در نظر گرفتن بازار کار پایتون که با شناخت دقیق از دیگر ویژگی‌های آن، بتوانند انتخاب درست را از میان زبان‌های برنامه‌نویسی متعدد موجود در بازار انجام دهند و یک زبان برنامه‌نویسی پر قدرت و جذاب را به عنوان مهارتی خوب و درآمدزا یاد بگیرند.
══ فهرست مطالب ══
○ زبان برنامه نویسی پایتون
○ نکات مهمی پیرامون پایتون و تاثیر آنها بر بازار کار پایتون در ایران و جهان
○ نقش‌های شغلی موجود در بازار کار پایتون در ایران و جهان
○ بازار کار پایتون در جهان
○ بازار کار پایتون در ایران
○ درآمد برنامه‌نویس پایتون در جهان
○ درآمد برنامه نویس پایتون در ایران
○ منابع آموزشی برای یادگیری پایتون
○ جمع‌بندی
🔸 زبان برنامه نویسی پایتون
زبان برنامه نویسی پایتون توسط «خیدو فان روسوم» (Guido van Rossum) خلق شده است. خیدو این زبان برنامه‌نویسی را طی تعطیلات سال نو ساخت. در واقع، او به دنبال یک پروژه برنامه‌نویسی برای روزهای تعطیلات و خانه‌نشینی بود تا در اوقات تعطیلات، سرگرم باشد. بنابراین، به دفتر کار خود رفت و در تنهایی، پایتون را که امروزه بی‌اغراق یکی از قدرتمندترین زبان‌های برنامه‌نویسی و جزو پنج زبان محبوب دنیا است، ایجاد کرد. خیدو، چهار هدف اساسی را برای ایجاد زبان پایتون برشمرده بود که در ادامه بیان شده‌اند.
– زبانی ساده و قابل درک و در عین حال، به اندازه سایر رقبای خود قدرتمند
– زبانی متن‌باز که همه بتوانند در توسعه آن مشارکت داشته باشند
– کدهای آن به اندازه متن انگلیسی، خوانا باشند
– مناسب بودن برای وظایف گوناگون و فراهم کردن امکان توسعه در زمان کم
در ادامه این مطلب و با پرداختن بیشتر به زبان برنامه نویسی پایتون، مشخص می‌شود که خیدو فان روسوم به کلیه اهدافی که برای پایتون در نظر داشته به خوبی و به قدرت رسیده است. پایتون یک زبان برنامه‌نویسی رایگان، «متن‌باز» (Open Source)، «سطح بالا» (High Level Programming Language)، «همه‌منظوره» (General Purpose)، «چندسکویی» (Cross Platform)، «چند پارادایمی» (Multi-Paradigm) و «مفسری» (Interpreted Language) است. جای نگرانی برای مخاطبانی که با هیچ یک از مفاهیم بالا آشنایی ندارند، وجود ندارد. کلیه این موارد در ابعادی که در حوصله این مطلب بگنجد و از موضوع اصلی یعنی معرفی زبان برنامه‌نویسی پایتون، بازار کار پایتون در ایران و جهان و درآمد برنامه نویسی پایتون در ایران و جهان فاصله گرفته نشود، توضیح داده خواهند شد.
پایتون یک زبان برنامه‌نویسی متن باز است. در یک تعریف کلی، متن‌باز بودن پایتون یعنی می‌توان به کد منبع آن، مستندات طراحی و محتوای پایتون به عنوان یک محصول، دسترسی داشت. این در حالی است که در محصولات انحصاری و دارای «کپی‌رایت» (Copyright) این قابلیت‌ها و بسیاری از دیگر قابلیت‌ها وجود ندارد. در اینجا به مفهوم متن‌باز بودن و مباحث مربوط به آنها پرداخته نخواهد شد؛ ولی مزایای متن‌باز بودن پایتون مورد بررسی قرار خواهند گرفت. متن‌باز بودن پایتون موجب شده است که طیف وسیعی از افراد در توسعه و به روز رسانی آن مشارکت داشته باشند؛ از همین رو، این زبان به سرعت به روز و قابلیت‌های جدیدی به آن اضافه می‌شود. از سوی دیگر، نواقص و «باگ‌های» (Bug) احتمالی موجود در زبان برنامه‌نویسی پایتون نیز به سرعت رفع می‌شوند. همچنین، جامعه کاربری بزرگ این زبان موجب شده است تا همه روزه کتابخانه‌های متعددی برای این زبان آماده شوند که کار را برای برنامه‌نویسان چه مبتدی و چه متخصص، بسیار ساده می‌کنند.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 بازار کار پایتون | درآمد برنامه نویس پایتون در ایران و جهان — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
✳️ بازار کار پایتون | درآمد برنامه نویس پایتون در ایران و جهان
در این مطلب، بازار کار پایتون و درآمد برنامه نویس پایتون در ایران و جهان مورد بررسی قرار گرفته است. اما پیش از پرداختن به موضوع اصلی مطلب، یعنی بازار کار پایتون در ایران و جهان، «زبان برنامه نویسی پایتون» (Python Programming Language) معرفی شده است تا علاقه‌مندان به یادگیری برنامه‌نویسی، به خوبی با این زبان آشنا شوند و نه فقط با در نظر گرفتن بازار کار پایتون که با شناخت دقیق از دیگر ویژگی‌های آن، بتوانند انتخاب درست را از میان زبان‌های برنامه‌نویسی متعدد موجود در بازار انجام دهند و یک زبان برنامه‌نویسی پر قدرت و جذاب را به عنوان مهارتی خوب و درآمدزا یاد بگیرند.
══ فهرست مطالب ══
○ زبان برنامه نویسی پایتون
○ نکات مهمی پیرامون پایتون و تاثیر آنها بر بازار کار پایتون در ایران و جهان
○ نقش‌های شغلی موجود در بازار کار پایتون در ایران و جهان
○ بازار کار پایتون در جهان
○ بازار کار پایتون در ایران
○ درآمد برنامه‌نویس پایتون در جهان
○ درآمد برنامه نویس پایتون در ایران
○ منابع آموزشی برای یادگیری پایتون
○ جمع‌بندی
🔸 زبان برنامه نویسی پایتون
زبان برنامه نویسی پایتون توسط «خیدو فان روسوم» (Guido van Rossum) خلق شده است. خیدو این زبان برنامه‌نویسی را طی تعطیلات سال نو ساخت. در واقع، او به دنبال یک پروژه برنامه‌نویسی برای روزهای تعطیلات و خانه‌نشینی بود تا در اوقات تعطیلات، سرگرم باشد. بنابراین، به دفتر کار خود رفت و در تنهایی، پایتون را که امروزه بی‌اغراق یکی از قدرتمندترین زبان‌های برنامه‌نویسی و جزو پنج زبان محبوب دنیا است، ایجاد کرد. خیدو، چهار هدف اساسی را برای ایجاد زبان پایتون برشمرده بود که در ادامه بیان شده‌اند.
– زبانی ساده و قابل درک و در عین حال، به اندازه سایر رقبای خود قدرتمند
– زبانی متن‌باز که همه بتوانند در توسعه آن مشارکت داشته باشند
– کدهای آن به اندازه متن انگلیسی، خوانا باشند
– مناسب بودن برای وظایف گوناگون و فراهم کردن امکان توسعه در زمان کم
در ادامه این مطلب و با پرداختن بیشتر به زبان برنامه نویسی پایتون، مشخص می‌شود که خیدو فان روسوم به کلیه اهدافی که برای پایتون در نظر داشته به خوبی و به قدرت رسیده است. پایتون یک زبان برنامه‌نویسی رایگان، «متن‌باز» (Open Source)، «سطح بالا» (High Level Programming Language)، «همه‌منظوره» (General Purpose)، «چندسکویی» (Cross Platform)، «چند پارادایمی» (Multi-Paradigm) و «مفسری» (Interpreted Language) است. جای نگرانی برای مخاطبانی که با هیچ یک از مفاهیم بالا آشنایی ندارند، وجود ندارد. کلیه این موارد در ابعادی که در حوصله این مطلب بگنجد و از موضوع اصلی یعنی معرفی زبان برنامه‌نویسی پایتون، بازار کار پایتون در ایران و جهان و درآمد برنامه نویسی پایتون در ایران و جهان فاصله گرفته نشود، توضیح داده خواهند شد.
پایتون یک زبان برنامه‌نویسی متن باز است. در یک تعریف کلی، متن‌باز بودن پایتون یعنی می‌توان به کد منبع آن، مستندات طراحی و محتوای پایتون به عنوان یک محصول، دسترسی داشت. این در حالی است که در محصولات انحصاری و دارای «کپی‌رایت» (Copyright) این قابلیت‌ها و بسیاری از دیگر قابلیت‌ها وجود ندارد. در اینجا به مفهوم متن‌باز بودن و مباحث مربوط به آنها پرداخته نخواهد شد؛ ولی مزایای متن‌باز بودن پایتون مورد بررسی قرار خواهند گرفت. متن‌باز بودن پایتون موجب شده است که طیف وسیعی از افراد در توسعه و به روز رسانی آن مشارکت داشته باشند؛ از همین رو، این زبان به سرعت به روز و قابلیت‌های جدیدی به آن اضافه می‌شود. از سوی دیگر، نواقص و «باگ‌های» (Bug) احتمالی موجود در زبان برنامه‌نویسی پایتون نیز به سرعت رفع می‌شوند. همچنین، جامعه کاربری بزرگ این زبان موجب شده است تا همه روزه کتابخانه‌های متعددی برای این زبان آماده شوند که کار را برای برنامه‌نویسان چه مبتدی و چه متخصص، بسیار ساده می‌کنند.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 بازار کار پایتون | درآمد برنامه نویس پایتون در ایران و جهان — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی برنامه نویسی پایتون
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی برنامه نویسی پایتون را در کانال اختصاصی [@FaraPython] دنبال کنید. 👇
@FaraPython — مطالب و آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
