📣 فرصت محدود — دسترسی به تمام آموزش‌های فرادرس با یک اشتراک

🔥 دریافت اشتراک فرادرس با امکان پرداخت قسطی 🔥

✅ با قیمت یک آموزش، به تمام آموزش‌ها دسترسی داشته باش!!👇👇

1️⃣ پلن یک ساله (به صرفه و اقتصادی): ۷,۹۰۰,۰۰۰
💰 با ۷۵% تخفیف: ۱,۹۸۰,۰۰۰ تومن

2️⃣ پلن شش ماهه: ۵,۹۰۰,۰۰۰
💰 با ۷۵% تخفیف: ۱,۴۷۰,۰۰۰ تومن

🔗 فعال‌سازی اشتراک — [کلیک کنید]

🔄 FaraDars - فرادرس

🤖 یه دستیار هوشمند برای هر دیتا ساینسی!
اگه توی دیتا ساینس کار می‌کنی و خسته‌ای از کارهای تکراری، این ابزار میتونه زندگیتو تغییر بده!

🎯 داستان چیه؟
یه تیم کامل از AI Agents که کارهای خسته‌کننده رو ازت می‌گیرن:

• پاکسازی داده — دیگه دستی تمیز نمی‌کنی
• آماده‌سازی دیتاست — خودکار
• ساخت مدل — با یه دستور
• تحلیل و نتیجه‌گیری — سریع و دقیق

⚡ چرا این ابزار خاصه؟
۱. سرعت بالا
۱۰ برابر سریع‌تر از روش دستی!

۲. حریم خصوصی
با Ollama کار می‌کنه → دیتات روی سرور خارجی نمیره

۳. همه‌کاره
از پاکسازی تا مدل‌سازی — همه یه جا

👨‍💻 برای چه کسایی مناسبه؟
• مبتدی‌هایی که تازه شروع کردن
• حرفه‌ای‌هایی که وقتشون Valuableه
• تیم‌هایی که می‌خوان سریع‌تر کار کنن

🔗 مشاهده در GitHub

#AI #DataScience #یادگیری_ماشین #Ollama



🆔 @python4all_pro

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

دوستان کانال پایتون در  پلتفرم بله 
خیلی خوشحال می‌شم عضو بشید و اونجا هم منو همراهی کنید.

منتظرتونم! 🙌
👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

📊 کتابخونه ffn — همه چیز برای ترید و تحلیل مالی!
یه کتابخونه پایتونی پیدا کردم که واقعاً دنیای مالی و ترید رو برات راحت می‌کنه!

🛠️ چیکار می‌کنه؟
ffn یه مجموعه کامل از ابزارهاست برای:

• 📈 تحلیل داده‌های مالی — سهام، ارزهای دیجیتال، ETF
• 📊 محاسبه بازدهی — روزانه، هفتگی، ماهانه
• ⚖️ بهینه‌سازی سبد سرمایه — پیدا کردن بهترین تخصیص دارایی‌ها
• 📉 محاسبه ریسک — انحراف معیار، بتا، آلفا

💡 پروژه عملی: داشبورد بهینه‌سازی سبد سرمایه
یه ایده پروژه باهاش بسازی:

مرحله ۱: دریافت داده

data = ffn.get('aapl,msft,btc,eth', start='2020-01-01')

چند دارایی نوسانی رو انتخاب کن (مثلاً اپل، مایکروسافت، بیت‌کوین، اتریوم)

مرحله ۲: محاسبه بازدهی

returns = data.to_returns()

بازدهی روزانه هر دارایی رو حساب کن

مرحله ۳: بهینه‌سازی

weights = ffn.calc_mean_var_weights(returns)

بهینه‌ترین وزن تخصیص سرمایه رو پیدا کن — بیشترین سود با کمترین ریسک!

🎯 چرا این کتابخونه خاصه؟
• سبک و سریع — کدنویسی کم، نتیجه زیاد
• رابط ساده — یادگیری آسان
• قابلیت ترکیب — با Pandas و NumPy کار می‌کنه
• مناسب برای پروژه‌های واقعی — داشبورد، تحلیل، بهینه‌سازی



🔗 مشاهده در GitHub

اگه علاقه‌مندی به حوزه مالی و تریدی — این کتابخونه نقطه شروع عالیه!

#Python #Finance #Trading #تحلیل_مالی


🆔 @python4all_pro

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

⭕️ 340+ پروژه رایگان پایتون

🔷 این یه منبع فوق‌العاده برای یادگیری پایتون!

• ۳۴۰+ پروژه پایتون متن‌باز
• ۲۷ دسته مختلف
• دو سطح: مقدماتی و پیشرفته
• آپدیت هفتگی

🔗 لینک مستقیم
github.com/ml-tooling/best-of-python

دسته‌بندی‌های محبوب
• 🌐 Web Development
• 📊 Data Science / ML
• 🔧 DevOps
• 🤖 AI / NLP
• 📱 Mobile Apps
• 🐍 Automation

چطور استفاده کنی؟
1. مخزن رو کلون کن
2. دسته‌بندی مورد نظرت رو انتخاب کن
3. پروژه رو باز کن و کد رو بخون
4. خودت هم تمرین کن

برای کسی که می‌خواد Data Science یاد بگیره عالیه!


🆔 @python4all_pro

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

☕️ آموزش پایتون برای مبتدی‌ها

منبع : BeginnersBook.com

✨ ویژگی‌ها
• ✅ ساختار منظم و گام به گام
• ✅ مثال‌های عملی
• ✅ مناسب مبتدی‌ها
• ✅ استفاده از PyCharm IDE
• ✅ پوشش کامل از پایه تا پیشرفته

🔗 لینک‌ دوره : https://beginnersbook.com/python-tutorial/


🆔 @python4all_pro

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

‌🔴 فرصت محدود ‌🔴

دسترسی به همه آموزش‌های فرادرس با پرداخت ماهانه ۱۶۵ هزار تومان!

📣 برای اولین بار در فرادرس، بیش از ۱۷,۰۰۰ عنوان آموزشی، به مدت یکسال رایگان شد! 😲

جهت فعال‌سازی اشتراک خود روی لینک زیر کلیک کنید:👇👇

🔗 انتخاب و خرید اشتراک — [کلیک کنید]

🔄 FaraDars - فرادرس

140+ Basic Python Programs


🆔 @python4all_pro

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

💥یه پروژه جالب و کاربردی " ClearCam" : سیستم تشخیص اشیاء در ناحیه مشخص

یه پروژه پایتونی که دوربین مداربسته رو هوشمند می‌کنه. ناحیه‌ای رو مشخص می‌کنی، هر چیزی اومد توش، بهت خبر می‌ده.
هر چیزی که وارد ناحیه مشخص شده بشه رو شناسایی می‌کنه
• به گوشیت نوتیف می‌فرسته با جزئیات کامل
• از هوش مصنوعی Qwen برای تشخیص دقیق‌تر استفاده می‌کنه

💡 مثلا:
یه نفر با هودی وارد ناحیه مشخص شده می‌شه، سیستم:
1. تشخیص می‌ده که یه نفر اومده
2. مشخصات رو استخراج می‌کنه (هودی، زمان، مکان)
3. نوتیف به گوشی می‌فرسته

🚀 چرا خوبه؟
• ساده: نصب و راه‌اندازی آسان
• کاربردی: برای خونه، محل کار، فروشگاه
• هوشمند: تشخیص دقیق با هوش مصنوعی
• ارزان: نیازی به سخت‌افزار گرون نیست


🔗 لینک
https://github.com/roryclear/clearcam

🆔 @python4all_pro


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

📚 آموزش Rust برای برنامه‌نویسان پایتون
📌 معرفی
این یه کتاب آنلاین رایگان از مایکروسافت هست که به برنامه‌نویسان پایتون یاد می‌ده چطور Rust یاد بگیرن. هدف اصلی اینه که تفاوت‌ها و شباهت‌های این دو زبان رو نشون بده و مسیر یادگیری رو هموار کنه.

🔗 لینک دسترسی
https://microsoft.github.io/RustTraining/python-book

💡 این دوره برا چه افرادی خوبه :
• برنامه‌نویسان پایتون که می‌خوان Rust یاد بگیرن
• کسایی که می‌خوان کدهای پایتون رو به Rust مهاجرت بدن
• علاقه‌مندان به یادگیری زبان‌های سیستمی


🆔 @python4all_pro

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

PDF → EPUB (E-Book Converter) in Python


🆔 @python4all_pro


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

دوستان کانال پایتون در پلتفرم بله 

خیلی خوشحال می‌شم عضو بشید و اونجا هم منو همراهی کنید.

منتظرتونم! 🙌
👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

🔰 Download Instagram profile picture using Python


🆔 @python4all_pro


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

🐍 دانلود عکس پروفایل اینستاگرام با پایتون
این یه اسکریپت ساده پایتون برای دانلود عکس پروفایل اینستاگرام هست!

📦 کد اسکریپت

import requests
import os

def download_instagram_profile_pic(username, save_path=None):
    """
    دانلود عکس پروفایل اینستاگرام
    """
    # URL عکس پروفایل
    url = f"https://www.instagram.com/{username}/?__a=1"
    
    try:
        # درخواست به اینستاگرام
        response = requests.get(url, headers={
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
        })
        
        if response.status_code == 200:
            data = response.json()
            
            # استخراج لینک عکس پروفایل
            profile_pic_url = data['graphql']['user']['profile_pic_url_hd']
            
            # دانلود عکس
            image_response = requests.get(profile_pic_url)
            
            # ذخیره عکس
            if save_path is None:
                save_path = f"{username}_profile.jpg"
            
            with open(save_path, 'wb') as f:
                f.write(image_response.content)
            
            print(f"✅ عکس پروفایل {username} با موفقیت دانلود شد!")
            print(f"📁 مسیر ذخیره: {save_path}")
            
        else:
            print("❌ خطا در دریافت اطلاعات")
            
    except Exception as e:
        print(f"❌ خطا: {e}")

# استفاده از اسکریپت
if __name__ == "__main__":
    username = input("نام کاربری اینستاگرام: ")
    download_instagram_profile_pic(username)

🎯 نحوه استفاده
۱. نصب کتابخانه‌های مورد نیاز:

pip install requests

۲. اجرای اسکریپت:

python download_profile_pic.py

۳. وارد کردن نام کاربری:

نام کاربری اینستاگرام: example_user

⚠️ نکات مهم
• حریم خصوصی: فقط از این اسکریپت برای پروفایل‌های عمومی استفاده کن
• قوانین اینستاگرام: استفاده از API اینستاگرام ممکنه محدودیت داشته باشه
• خطاهای احتمالی: اگر اینستاگرام API رو محدود کنه، اسکریپت کار نمی‌کنه

💡 برای استفاده امن‌تر، می‌تونی از کتابخانه‌های معتبر مثل instaloader استفاده کنی:

import instaloader

L = instaloader.Instaloader()
L.download_profile("example_user", profile_pic_only=True)

🆔 @python4all_pro


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

🔥 برای اولین بار ...

دسترسی نامحدود به تمامی آموزش‌های پایتون در فرادرس

💯 با تهیه اشتراک فرادرس، به‌جای پرداخت هزینه برای هر دوره، با یکبار خرید می‌توانید در مدت اشتراک خود به همه دوره‌ها دسترسی داشته باشید.

برای انتخاب اشتراک و استفاده از تخفیف ویژه، همین حالا وارد لینک زیر شوید:👇

🎯 فعال‌سازی اشتراک — [کلیک کنید]

🔗 مجموعه آموزش پایتون

📌 ویژگی‌های اشتراک:

◾️ بیش از ۱۸,۰۰۰ آموزش تخصصی

◾️ ۲۰۰,۰۰۰+ تمرین و سوال همراه با پاسخ

◾️ دریافت گواهینامه در بیش از ۴٬۰۰۰ آموزش

⏳ همراه با تخفیف ویژه به مدت محدود

💳 امکان پرداخت قسطی

🔄 FaraDars - فرادرس

Convert PDF → Excel Sheet 📊


ویدیو آموزش تصویرسازی داده با پایتون در اکسل

🆔 @python4all_pro


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

📊 تبدیل PDF به Excel با پایتون
📦 کد اسکریپت

import pandas as pd
import tabula
import os

def pdf_to_excel(pdf_path, excel_path=None):
    """
    تبدیل جداول PDF به فایل Excel
    """
    # اگر مسیر Excel مشخص نشده باشه
    if excel_path is None:
        excel_path = pdf_path.replace('.pdf', '.xlsx')
    
    try:
        # استخراج جداول از PDF
        tables = tabula.read_pdf(pdf_path, pages='all')
        
        if tables:
            # ذخیره اولین جدول در Excel
            tables[0].to_excel(excel_path, index=False)
            print(f"✅ فایل با موفقیت تبدیل شد!")
            print(f"📁 مسیر فایل: {excel_path}")
        else:
            print("❌ هیچ جدولی در PDF پیدا نشد")
            
    except Exception as e:
        print(f"❌ خطا: {e}")

# استفاده از اسکریپت
if __name__ == "__main__":
    pdf_file = input("مسیر فایل PDF: ")
    pdf_to_excel(pdf_file)

🎯 نحوه استفاده
۱. نصب کتابخانه‌های مورد نیاز:

pip install pandas tabula-py openpyxl

۲. نصب Java (برای tabula):
• Windows: https://www.java.com
• Mac: brew install openjdk
• Linux: sudo apt install default-jre

۳. اجرای اسکریپت:

python pdf_to_excel.py

⚠️ نکات مهم
• فایل‌های اسکن شده: این اسکریپت فقط برای PDFهای متنی کار می‌کنه
• جداول پیچیده: ممکنه نیاز به تنظیمات بیشتری داشته باشه
• ؛Java: حتماً Java نصب باشه

💡 پیشنهاد :
برای PDFهای اسکن شده، از OCR استفاده کن:

# نصب: pip install pytesseract pillow pdf2image
import pytesseract
from PIL import Image
import pdf2image

def pdf_to_text(pdf_path):
    images = pdf2image.convert_from_path(pdf_path)
    text = ""
    for img in images:
        text += pytesseract.image_to_string(img, lang='fas')
    return text

📚 منابع بیشتر
1. مستندات tabula: https://tabula-py.readthedocs.io
2. مستندات pandas: https://pandas.pydata.org
3. آموزش‌های پایتون: https://www.python.org



🆔 @python4all_pro


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

یه کتابخانه پایتون جذاب برای اضافه کردن انیمیشن به متن در ترمینال!

این کتابخانه می‌تونه انیمیشن‌های متنی رو مستقیماً در ترمینال نمایش بده.

🔗 لینک
https://github.com/ChrisBuilds/terminaltexteffects

کدها و مثال‌ها رو در پست بعدی ببینید

🆔 @python4all_pro


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

🎬 ؛TerminalTextEffects: انیمیشن متن در ترمینال

🎯 کاربردهای اصلی
۱. ؛CLI ابزارها
• نمایش انیمیشنی پیام‌ها
• نوار پیشرفت متحرک
• افکت‌های ورودی/خروجی

۲. اسکریپت‌های پایتون
• اضافه کردن جلوه‌های بصری
• بهبود تجربه کاربری
• نمایش وضعیت‌های اجرایی

۳. پروژه‌های شخصی
• ابزارهای خط فرمان
• بازی‌های ترمینالی
• دموهای تعاملی

🚀 نحوه شروع
۱. نصب

pip install terminaltexteffects

۲. استفاده ساده

from terminaltexteffects import effects

# ایجاد انیمیشن
effects.print_with_effect("Hello World!", effect="fade")

۳. پیکربندی پیشرفته

from terminaltexteffects import config

# تنظیم انیمیشن
cfg = config.EffectConfig(
    speed=1.0,
    color="#FF0000",
    curve_type="bezier"
)

📊 مثال‌های کاربردی
۱. نوار پیشرفت

from terminaltexteffects import progress

progress.bar(50, "در حال پردازش...")

۲. پیام‌های انیمیشنی

from terminaltexteffects import effects

effects.typewriter("در حال بارگذاری...")

۳. افکت‌های ورودی

from terminaltexteffects import effects

effects.fade_in("خوش آمدید!")

🎓 مناسب برای
• توسعه‌دهندگان CLI - برای ابزارهای خط فرمان
• اسکریپت‌نویسان پایتون - برای بهبود اسکریپت‌ها
• بازی‌سازان - برای بازی‌های ترمینالی
• آموزش‌دهندگان - برای دموهای تعاملی



🆔 @python4all_pro


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

۵ مفهوم کلیدی پایتون که برای مهندسان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ضروری‌اند.

۱. List Comprehension
چیه؟ روش کوتاه و خوانا برای ساخت لیست جدید از لیست موجود.

مثال:

# روش قدیمی
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = []
for n in numbers:
    squares.append(n ** 2)

# روش با List Comprehension
squares = [n ** 2 for n in numbers]

چرا مهمه؟ در پردازش داده‌های بزرگ (مثل دیتاست‌های AI) سرعت و خوانایی کد خیلی مهمه.

۲. Generators
چیه؟ توابعی که مقدار رو یکجا تولید نمی‌کنن، بلکه به صورت تدریجی (Lazy Evaluation).

مثال:

# لیست معمولی (همه داده‌ها یکجا در حافظه)
numbers = [i for i in range(1000000)]

# ژنراتور (داده‌ها به صورت تدریجی تولید می‌شن)
def number_generator():
    for i in range(1000000):
        yield i

# استفاده از ژنراتور
gen = number_generator()

چرا مهمه؟ در AI با دیتاست‌های عظیم کار می‌کنیم، ژنراتورها حافظه کمتری مصرف می‌کنن.

۳. Decorators
چیه؟ توابعی که رفتار توابع دیگه رو بدون تغییر کد اصلی تغییر می‌دن.

مثال:

def timer(func):
    import time
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f"زمان اجرا: {end - start} ثانیه")
        return result
    return wrapper

@timer
def train_model():
    # کد آموزش مدل
    pass

چرا مهمه؟ برای لاگ‌گیری، زمان‌بندی و افزودن قابلیت‌های اضافی به توابع AI.

۴. Context Managers
چیه؟ مدیریت خودکار منابع (فایل، دیتابیس، اتصالات).

مثال:

# روش قدیمی
file = open('data.txt', 'r')
try:
    content = file.read()
finally:
    file.close()

# روش با Context Manager
with open('data.txt', 'r') as file:
    content = file.read()

چرا مهمه؟ در AI با فایل‌های داده، مدل‌ها و منابع سیستم سروکار داریم.

۵. Exception Handling
چیه؟ مدیریت خطاها و جلوگیری از کرش برنامه.

مثال:

try:
    # کدی که ممکنه خطا بده
    model.predict(data)
except ValueError as e:
    print(f"خطا در داده‌ها: {e}")
except Exception as e:
    print(f"خطای ناشناخته: {e}")
finally:
    print("عملیات تموم شد")

چرا مهمه؟ در سیستم‌های AI واقعی، خطاها اجتناب‌ناپذیرن.


🆔 @python4all_pro


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

🐍 تبدیل PDF به Word با پایتون
این یه اسکریپت ساده پایتون برای تبدیل فایل‌های PDF به فرمت DOCX هست!

📦 کد اسکریپت

from pdf2docx import Converter
import os

def pdf_to_docx(pdf_path, docx_path=None):
    """
    تبدیل فایل PDF به فرمت DOCX
    """
    # اگر مسیر DOCX مشخص نشده باشه، از نام فایل PDF استفاده می‌کنیم
    if docx_path is None:
        docx_path = pdf_path.replace('.pdf', '.docx')
    
    try:
        # ایجاد کانورتر
        cv = Converter(pdf_path)
        
        # تبدیل فایل
        cv.convert(docx_path)
        
        # بستن کانورتر
        cv.close()
        
        print(f"✅ فایل با موفقیت تبدیل شد!")
        print(f"📁 مسیر فایل: {docx_path}")
        
    except Exception as e:
        print(f"❌ خطا: {e}")

# استفاده از اسکریپت
if __name__ == "__main__":
    pdf_file = input("مسیر فایل PDF: ")
    pdf_to_docx(pdf_file)

🎯 نحوه استفاده
۱. نصب کتابخانه‌های مورد نیاز:

pip install pdf2docx

۲. اجرای اسکریپت:

python pdf_to_docx.py

۳. وارد کردن مسیر فایل:

مسیر فایل PDF: /path/to/file.pdf

💡 برای PDFهای اسکن شده، از OCR استفاده کن:

# نصب: pip install pytesseract pillow
import pytesseract
from PIL import Image
import pdf2image

def pdf_to_text(pdf_path):
    images = pdf2image.convert_from_path(pdf_path)
    text = ""
    for img in images:
        text += pytesseract.image_to_string(img, lang='fas')
    return text

🆔 @python4all_pro


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