ال Stack Overflow لم يمت، إنه يعود بقوة .

نعم، Stack Overflow المفضل لدينا، حيث كنا جميعًا نبحث عن إجابات لـ «أخطائنا البرمجية»، عاد إلى الساحة مرة أخرى. لقد أطلقوا نسخة ال AI .

للوهلة الأولى قد يذكرك هذا بـ احدى أدوات ال AI الأخرى، لكن الاختلاف الرئيسي هو أنه يعمل على قاعدة معرفية ضخمة لبيانات المطورين، التي جمعها على مدار سنوات

يبدو أن Stack Overflow وجد مرة أخرى طريقة ليكون لا غنى عنه👀🔥.

الرابط : https://stackoverflow.ai/

#Tools

مكتبة Pympler للمراقبة وتحليل الذاكرة

الأداة تراقب وتحلل الذاكرة المستخدمة أثناء تنفيذ كود أي برنامج . وتكتشف الاستهلاك المفرط لها، التسريبات، وأخطاء أخرى .

بمساعدة Pympler يمكن معرفة كل شيء عن حجم ومدة عمليات التطبيق على بايثون خلال وقت التشغيل .

Link : https://pympler.readthedocs.io/en/latest/

#Python

شركة OpenAI تُطلق Atlas

المتصفح الجديد المزود بالذكاء الاصطناعي، الذي يستطيع تذكر السياق ويعمل في ال Agent Mode .

ما هو معروف:

متصفح Atlas مدمج بالكامل مع ChatGPT ويستخدم ChatGPT Search خلف الكواليس .

في وضع الوكيل، يمكن للمتصفح تصفح المواقع بنفسه، والنقر، والبحث، وأداء الإجراءات .

يمكن فتح عدد غير محدود من علامات التبويب مع وكلاء — كل واحد يعيش حياته الخاصة ويحل مهام منفصلة .

متصفح Atlas متاح بالفعل لمستخدمي Free وPlus وPro وGo وBusiness في جميع أنحاء العالم .

Link : http://chatgpt.com/atlas

#Tools

في Python يمكن تفكيك التسلسلات باستخدام * للعمل مع عدد متغير من العناصر. يمكن وضع * في أي مكان وسيجمع كل العناصر الزائدة في متغير منفصل.

a, b, c = 10, 2, 3      # تفكيك قياسي

a, *b = 10, 2, 3        # b = [2, 3]

a, *b, c = 10, 2, 3, 4  # b = [2, 3]

*a, b, c = 10, 2, 3, 4  # a = [10, 2]

#Python

مجموعة مختصة بالنقاش والمساعدة حول لغة البرمجة بايثون والذكاء الاصطناعي .

من المجموعات المهمة التي تضم اكثر من 15000 مبرمج عربي .
https://t.me/PythonArab

أخيرًا! أداة Text-to-SQL التي تعمل حقًا!

تعرف على Vanna
هو إطار عمل RAG مفتوح المصدر مبني على Python لتوليد Text-to-SQL المعقد .

يمكنه العمل مع البيانات الديناميكية ويدعم تدريب نموذج RAG مخصص لتحسين الدقة .

يقوم بتوليد استعلامات SQL من خلال النص فقط🔥.

مفتوح المصدر ومجاني بالكامل Open-Source .

Link : https://github.com/vanna-ai/vanna

#Tools

سمات الكائنات (Object Attributes) في Python

السمات (Attributes) هي المتغيرات المرتبطة بال Object داخل الClass والتي تخزن بياناته.

يمكن الوصول إليها باستخدام النقطة: object.attr

🔹 أنواع السمات:

أ) Public Attributes → يمكن الوصول إليها من أي مكان.
ب) Protected Attributes (_attr) → متاحة داخل الفئة والفئات الفرعية فقط.
ج) Private Attributes (__attr) → متاحة فقط داخل الفئة نفسها.

💡 القيمة الافتراضية لأي سمة هي None إذا لم تُعيَّن قيمة أخرى.

🧱 تُنشأ السمات عادة في الConstructor عبر ()init
🛠️ ويمكن تعديلها في ال Methods
⚙️ بل ويمكنك إضافة سمات جديدة أثناء وقت التشغيل (Runtime) أيضًا!

#Python

دالة ()count

دالة ()count - بسيطة ومريحة للحصول على عدد مرات تكرار عنصر في تسلسل خلال وقت خطي. مفيدة عند حساب الإحصائيات، تحليل البيانات، ومهام أخرى .

تأخذ الدالة كوسيط العنصر الذي يجب عدّه وتُرجع عدد مرات ظهور هذا العنصر .

تعمل مع القوائم، والصفوف، والسلاسل النصية .

اعثر على حساب أي شخص على أكثر من 1000 موقع

أداة Social Analyzer فعلاً مذهلة .

تُدخل اسم مستخدم واحد، وهي تتصفح تلقائياً أكثر من ألف شبكة اجتماعية، وتستخرج كل ملفات هذا المستخدم🔥.

كما تقوم بتحليل البيانات لتحليل جيد، وتستطيع مقارنة عدة حسابات مع بعضها البعض وبناء رسوم بيانية بصرية للعلاقات .

مجانية ومفتوحة المصدر على GitHub .

Link : http://github.com/qeeqbox/social-analyzer

#Tools

حول الكود النظيف:

تضيف الديكوراتور وظائف قابلة لإعادة الاستخدام إلى الدوال وتساعد في الالتزام بمبدأ فصل المسؤوليات، وتجعل الكود معياريًا ومرتبًا .

تعلمها لكتابة كود أكثر بايثونية✨️.
#Python

نصيحة للكود النظيف:

استخدم List Comprehensions لإنشاء قوائم جديدة بطريقة موجزة وأكثر قابلية للقراءة.

إنها تجعل الكود أقصر وتعبر عن القصد بوضوح، بدلاً من استخدام حلقات for التقليدية.

إتقانها يجعلك تكتب كودًا احترافيًا وبايثونيًا أكثر✨️.

# الطريقة التقليدية باستخدام حلقة for
squares = []
for i in range(10):
    squares.append(i * i)

print(squares)


# الطريقة الأفضل باستخدام List Comprehension
squares_comp = [i * i for i in range(10)]

print(squares_comp)

# كلا الطريقتين ستنتجان نفس المخرجات:
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

#Python

في خطوة غير متوقعة، أعلن مؤسس Telegram، بافل دوروف، عن إطلاق مشروع جديد اسمه Cocoon، مبني على شبكة TON blockchain، يهدف لتغيير طريقة عمل الذكاء الاصطناعي تماماً 🤖.

👾 الفكرة بسيطة لكنها ثورية:
إذا كان عندك كرت شاشة (GPU) قوي، تقدر تشارك قوته الحسابية في الشبكة، وتحصل على عملة Toncoin كمكافأة 💰.

وفي المقابل، المطورون يستفيدون من طاقة حوسبة رخيصة لتشغيل أدوات الذكاء الاصطناعي من دون أن تُكشف بيانات المستخدمين لأي جهة مركزية 🔒.

دوروف قالها بوضوح خلال مؤتمر في دبي:

“منذ 20 سنة والعالم يفقد حرياته الرقمية... Cocoon هو طريق لاستعادتها.” ⛓️‍💥

الخطوة هذه جائت وسط مخاوف كبيرة من هيمنة الشركات الكبرى مثل Microsoft وOpenAI وGoogle على عالم الذكاء الاصطناعي، وامتلاكهم بيانات المستخدمين بالكامل.

لكن مع Cocoon، كل شيء يبقى مشفر وآمن، حتى عن أصحاب الـGPU اللي ينفذون العمليات.

مما يعني أننا قريباً ممكن نشوف ذكاء اصطناعي داخل تيليجرام يحمي خصوصيتنا فعلاً 🔐.

المشروع ممكن يكون بداية عصر جديد للذكاء الاصطناعي المفتوح، الذي يضمن الخصوصية مضمونة✨.

لمن يهتم :

إشتراك Canva Pro لمدة سنة مجانًا

الرابط لعدد محدود من المستخدمين

تتجه Deepnote إلى المصدر المفتوح وتهاجم Jupyter بشدة

تقدم المنصة نواة قوية مع توافق كامل عكسي، لكنها توفر تجربة أكثر حداثة في التعامل مع الدفاتر. لا يزال هذا هو نفس التنسيق لأبحاث البيانات والتحليلات السريعة، ولكن مع إصدارات منظمة، وتعليقات، ومراجعات، وفروقات جميلة.

يمكن لمهندسي البيانات والمديرين العمل معًا بسهولة في مساحة عمل واحدة. يمكن الكتابة بلغة Python أو SQL أو R، وربط مئات مصادر البيانات وحتى تجميع المنطق من كتل بدون كود مع وكيل الذكاء الاصطناعي. يتم دعم العمل عبر VS Code وCursor وWindsurf وJupyterLab .

الواجهة حديثة وليست من العقد الماضي. ونعم، ملفات .ipynb متوافقة تمامًا ذهابًا وإيابًا .

إذا استمر Jupyter في الركود، قد تحل Deepnote محله في السنوات القادمة👀.

Source Code : https://github.com/deepnote/deepnote/

#Tools

المولد في بايثون هو دالة تُرجع كائن-مكرر بدلاً من قيمة واحدة.

تختلف المولدات عن الدوال العادية في أنها تستخدم yield بدلاً من return.
القيمة التالية من المكرر تُستخرج باستدعاء next(generator).

مثال :

def multiple_generator(x, n):
    for i in range(1, n + 1):
        yield x * i

multiples_of_5 = multiple_generator(5, 3)

print(next(multiples_of_5))  # 5
print(next(multiples_of_5))  # 10
print(next(multiples_of_5))  # 15

وسميناها π-thon ، وكانت تفعل كل شيء ...👀
.

عندما يكون ال attribute مُعرف في كل من الinstance وال Class ، عند الوصول إليها، يأخذ بايثون دائمًا القيمة من المثيل.

تُستخدم سمة الفئة فقط إذا لم تكن موجودة في المثيل.

class Warehouse:
    purpose = "storage"
    region = "west"

w1 = Warehouse()
print(w1.purpose, w1.region)   # storage west

w2 = Warehouse()
w2.region = "east"
print(w2.purpose, w2.region)   # storage east

أطلقت جوجل Code Wiki – وكيل يحول أي مستودع إلى وثائق تفاعلية👀🔥.

ترسل رابطًا، وتحصل على هيكل المشروع، والرسوم البيانية، والتنقل، وشرح فيديو عبر NotebookLM. بالإضافة إلى إمكانية التحدث مع Gemini لفهم الكود بسرعة💥.

الكثير منا قد يضيع بين تفرعات المشروع ، وألف سؤال يبدأ يتردد في ذهنه بلا توقف . هذه الأداة هي الحل .

ونعم، إنها مجانيه . جربها الان

Link : https://codewiki.google/

#Tools