🤖 ۵ کتابخانه پایتون که برای ورود به دنیای هوش مصنوعی باید بشناسید

اگر میخواید وارد حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بشید، این ۵ کتابخانه از بهترین نقطه‌های شروع هستن:

🔹 یک. NumPy | محاسبات عددی
پایه بسیاری از کتابخانه‌های علمی و هوش مصنوعی پایتونه و برای کار با آرایه‌ها، ماتریس‌ها و محاسبات ریاضی استفاده میشه.

🔹 دو. Pandas | کار با داده‌ها
داده‌های واقعی معمولا تمیز و مرتب نیستن! Pandas برای خواندن، پاکسازی، فیلتر و تحلیل داده‌ها استفاده میشه.

🔹 سه. Scikit-learn | یادگیری ماشین
باهاش میتونید بدون پیاده‌سازی الگوریتم‌ها از صفر، مدل‌های مختلف یادگیری ماشین مثل Linear Regression و Random Forest رو بسازید.

🔹 چهار. PyTorch | یادگیری عمیق
یکی از محبوب‌ترین ابزارها برای ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی و پروژه‌های Deep Learning مثل تشخیص تصویر و پردازش داده‌های پیچیده.

🔹 پنج. Matplotlib | مصورسازی داده
کمکتون میکنه داده‌ها رو به شکل نمودارهای مختلف نمایش بدید تا الگوها و روابط بین داده‌ها راحت‌تر قابل درک باشن.
📌 مسیر پیشنهادی:
NumPy → Pandas → Matplotlib → Scikit-learn → PyTorch

اگر قصد دارید وارد حوزه AI بشید، این ۵ کتابخانه میتونن نقطه شروع خیلی خوبی برای مسیرتون باشن. 🚀

#ai #python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

اگه یه آموزش سریع برای Numpy میخواین این چیز خوبیه:
کلیک کنید

#python #numpy #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

مقایسه پانداس و polars و اینکه کدام را انتخاب کنیم؟
+ برای مطالعه مقاله کلیک کنید +

#data_analysis #ai #data_science #python #pandas #polars
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

˥ 13 پایتون مختلف که باید بشناسید 🐍
ا- CPython – استاندارد و عمومی
ا- Cython – افزایش سرعت، ارتباط با C
ا- Jython – ادغام با جاوا
ا- IronPython – ادغام با دات‌نت
ا- Anaconda – علم داده و ML
ا- Miniconda – نسخه سبک Anaconda
ا- ActiveState – محیط سازمانی و امن
ا- PyPy – سرعت بالا
ا- Stackless – برنامه‌های همزمان و real-time
ا- WinPython – پایتون قابل حمل برای ویندوز
ا- Python Portable – پایتون بدون نیاز به نصب
ا- MicroPython – پایتون برای میکروکنترلرها و سخت‌افزار کوچک
ا- RustPython – پایتون نوشته شده با Rust

#python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

[معرفی کتاب] 📚
🔷 Python for Bioinformatics: Using Machine Learning for Drug Discovery, Cluster Analysis, and Phylogenetics

کتاب Python for Bioinformatics: Using Machine Learning for Drug Discovery, Cluster Analysis, and Phylogenetics یک منبع کاربردی برای آشنایی با بیوانفورماتیک با پایتون است. این کتاب به‌صورت مرحله‌به‌مرحله نشان می‌دهد چطور می‌توان از پایتون برای تحلیل داده‌های زیستی، پردازش رشته‌های DNA و RNA، کار با الگوها، خوشه‌بندی داده‌ها، و حتی استفاده از یادگیری ماشین در کشف دارو بهره برد. همچنین به موضوعاتی مثل تحلیل فیلوژنتیک و ارتباط داده‌های زیستی با روش‌های محاسباتی می‌پردازد. اگر دنبال این هستی که پایتون را در یکی از جذاب‌ترین شاخه‌های علوم زیستی به کار بگیری، این کتاب می‌تواند شروع خوبی باشد.

#python #bioinformatics
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

تفاوت threading، multiprocessing و asyncio در چیه؟ 🐍

همه این‌ها برای «انجام هزمان کارها» هستن، اما راه حل هر کدوم بستگی به این داره که گلوگاه (Bottleneck) برنامه‌ات کجاست: پردازنده درگیر محاسباته یا برنامه منتظر پاسخ شبکه و فایل‌هاست؟ در این مقاله این موارد رو یاد میگیرین.

#python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

کار با Qt Designer در پایتون 🔥

ابزار Qt Designer یه برنامه GUI هستش که با Drag-Drop میتونید GUI خودتون رو طراحی کنید و بعد تبدیل به کد پایتون کنید.
https://realpython.com/qt-designer-python/

#python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

راهنمای جامع کار با uv 💫

یو وی یه منیجر پروژه هستش که با Rust نوشته شده برای پایتون! خیلی سرعت خوبی داره و میتونید باهاش پروژه رو مدیریت کنید، محیط مجازی بسازین، پکیج نصب کنید و...
https://www.bitdoze.com/uv-get-start/

اگر راهنمای فارسی خواستین هم این ویدیو بد نیست!

#python #uv
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

توی پایتون 3.15 ویژگی‌های جدیدی برای توسعه و سرعت اضافه شدن که توی این مقاله میتونید در موردشون بخونید...

#python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

این کتابخانه‌های پایتون توی خیلی از پروژه‌ها نیاز میشن... 👌🏻

#python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

🚀معرفی Robyn؛ فریم‌ورک سریع و مدرن پایتون برای ساخت API

اگه با پایتون کار می‌کنی و برای ساخت API دنبال چیزی سریع، سبک و Async هستی، احتمالا بد نیست نگاهی به Robyn بندازی. روبین یک Web Framework مدرن برای پایتونه که تمرکزش روی Performance و Concurrency بالاست و برای ساخت APIهای سریع و کم‌تاخیر طراحی شده.

🔥 چرا Robyn؟
🔹 استفاده از async/await برای مدیریت همزمان درخواست‌ها
🔹 عملکرد بالا و مناسب برای حجم زیاد Request
🔹 سیستم Routing ساده و تمیز
🔹 پشتیبانی از متدهای استاندارد HTTP
🔹 پشتیبانی از JSON به صورت داخلی
🔹 پشتیبانی از WebSocket برای ارتباطات Real-time
🔹 امکان استفاده از Middleware برای Authentication، Logging و...
🔹 مناسب برای ساخت Microservice و سرویس‌های Low-Latency
مثلا یک API ساده با Robyn می‌تونه این شکلی باشه:

from robyn import Robyn

app = Robyn(__file__)


@app.get("/")
async def home():
    return {"message": "Hello from Robyn!"}


app.start(port=8080)

اگر از Flask و Django برای پروژه‌های بزرگ‌تر استفاده کردی، Robyn می‌تونه گزینه جالبی باشه وقتی که سرعت، Async و مصرف پایین منابع برات اهمیت بیشتری پیدا می‌کنه.


#python #backend
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips