پایتون ( Machine Learning | Data Science )
23.7K subscribers
474 photos
57 videos
103 files
339 links
◀️اینجا با تمرین و چالش با هم پایتون رو یاد می گیریم

بانک اطلاعاتی پایتون
پروژه / code/ cheat sheet
+ویدیوهای آموزشی

+کتابهای پایتون
تبلیغات:
@alloadv

🔁ادمین :
@maryam3771
Download Telegram
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
آموزش مباحث پیشرفته پایتون
جلسه 12
مدرس : علی بیگدلی
منبع :مکتب خونه



#پایتون  #Python
🆔 @Python4all_pro
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
آموزش مباحث پیشرفته پایتون
جلسه 13
مدرس : علی بیگدلی
منبع :مکتب خونه



#پایتون  #Python
🆔 @Python4all_pro
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
آموزش مباحث پیشرفته پایتون
جلسه 14
مدرس : علی بیگدلی
منبع :مکتب خونه



#پایتون  #Python
🆔 @Python4all_pro
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
آموزش مباحث پیشرفته پایتون
جلسه 15
مدرس : علی بیگدلی
منبع :مکتب خونه



#پایتون  #Python
🆔 @Python4all_pro
🖥 کتابخانه های پایتون برای کار با PDF

در این پست مجموعه ای از بهترین کتابخانه ها که به استخراج متن ، ویرایش ، تجزیه و تحلیل اسناد PDF کمک می کنند ، ارائه شده است. هر یک از آنها نقاط قوت خاص خود را دارند

📌 pypdf2 - for reading, separation, association, turning and modification PDF 
🔗 https://github.com/py-pdf/pypdf

📌 pdfminer - extracts text, structure and meta -information from PDF (including fonts and coordinates) 
🔗 https://github.com/pdfminer/pdfminer.six

📌 Reportlab-Creation of PDF files with graphs, tables, styles and a mile 
🔗 https://www.reportlab.com/opensource/

📌 pypdfium2 - quick rendering and extraction of images using the PDFIUM engine 
🔗 https://pypi.org/project/pypdfium2/

📌 pdfplumber - convenient extraction of text, tables and coordinates of objects 
🔗 https://github.com/jsvine/pdfplumber

📌 pymupdf (fitz) - fast and powerful library for analysis, rendering and annotation PDF 
🔗 https://github.com/pymupdf/pymupdf



#پایتون  #Python #کتابخانه
🆔 @Python4all_pro
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
آموزش مباحث پیشرفته پایتون
جلسه 16 ( قسمت آخر )
مدرس : علی بیگدلی
منبع :مکتب خونه



#پایتون  #Python
🆔 @Python4all_pro
Generating a Realistic Fake User Profile Using Faker in Python



#پایتون  #Python

🆔 @Python4all_pro
8+ Advanced and detailed Pytorch Projects.

✔️ the good and advanced projects , using #PyTorch

Computer Vision + sentiment Analysis + Recommender system and many more

⬇️
https://youtube.com/playlist?list=PLlff-0SljnifT40_TAlibwmyzh1xVhKTR&si=P3wIYBXK9TbGlA5O



#پایتون #Python

📱 @Python4all_pro
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
نحوه نوشتن بدترین کد پایتون

بدترین کدهای پایتون چه ویژگی هایی دارند ؟

⬅️ به این موارد دقت کنید اگر اینجوری کدنویسی می کنید سعی کنید روشتون رو اصلاح کنید و کدهای زیبا و سریع تری بنویسید

1. Use incomprehensible names of variables
Call variables X, Y, A, Thing. Abstraction is the key to confusion

def f(x, y, z=None):
a = x * 2
b = y + a if z else y - a
c = [i for i in range(a) if i % 2]
return sum(c) + b

2. Sake maximum logic in one line
Complex thornar expressions and nested List CompreHance - all in one line.


result = [x if x > 0 else (y if y < 0 else z) for x in data if x or y and not z]


3. Use Eval () and Exec ()
It is slow, unsafe and stupid - but spectacular.


eval("d['" + key + "']")



4. Reprint variables with different types
Let one variable be a line, and a number, and a list - a dynamic typification

value = "42"
value = int(value)
value = [value] * value

5. Use global variables
Change the condition of the application from anywhere. Especially from the inside of the functions.


counter = 0

def increment():
global counter
counter += 1

6. Use magic numbers and lines
Without explanation. Let colleagues guess why exactly 42 or "XYZ"

if user.role == "xyz" and user.level > 42:
access_granted()

7. Ignore style and indentation
No PEP8, no rules. Write as you want

def foo():print("start")
if True:
print("yes")
else:
print("no")


8. Copy the code from Stack Overflow without delving
Ctrl+C is also a development

def complex_logic(x):
return (lambda y: (lambda z: z**2)(y + 1))(x)


9. Invent abstraction unnecessary
Instead of a simple function - classes, factories and strategies

class HandlerFactory:
def get_handler(self):
class Handler:
def handle(self, x): return x
return Handler()

10. Add dead code
Never remove - suddenly comes in handy. And let it be loaded into every launch

def legacy_feature():
print("This feature is deprecated")
return
# нигде не вызывается

11. Do not write the documentation
Comments only interfere. Whoever wants to figure it out

def a(x): return x+1





#پایتون #Python

📱 @Python4all_pro
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
▶️Gremllm - Now your bugs have consciousness 

Gremllm is an unusual Python class in which all methods and properties are created dynamically using LLM. You describe, *what kind of object do you want *, and then Gremllm decides what should happen when the methods are called or the fields are addressed.

🎁 Installation
pip install gremllm


🔧 Example:

from gremllm import Gremllm

counter = Gremllm('counter')
counter.value = 5
counter.increment()
print(counter.value) # → 6?
print(counter.to_roman_numerals()) # → VI?

🔸
✔️ Opportunities:
- dynamic behavior: everything is determined "on the fly" using LLM
- Support Openai, Claude, Gemini, and local models
- Wet Mode: You can build challenges of calls (methods return objects)
- Verbose Mode: Bodes which code was generated
- smart processing of errors and setting through inheritance

🖥 Github: https://github.com/ur-whitelab/gremllm

🔸

#پایتون #Python

📱 @Python4all_pro
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM