🔹فریمورک ها و کتابخانه های پایتون

🔹@python_rd

🔹یه کد جالب پایتون.
یک عدد از بین 1 تا 100 انتخاب میکنه و بهتون میگه که حدس بزنید. اگر کمتر حدس زدید میگه بیشترش کن و اگه بیشتر بود میگه کمترش کن. تا وقتی که به عدد برسید

import random

def guess_the_number():
    number_to_guess = random.randint(1, 100)
    attempts = 0
    print("یک عدد بین 1 تا 100 حدس بزنید!")

    while True:
        user_guess = int(input("حدس شما: "))
        attempts += 1

        if user_guess < number_to_guess:
            print("بیشتر حدس بزنید!")
        elif user_guess > number_to_guess:
            print("کمتر حدس بزنید!")
        else:
            print(f"تبریک! شما عدد {number_to_guess} را در {attempts} تلاش حدس زدید.")
            break

guess_the_number()

🔹@python_rs

نوشتن پایان نامه، مقاله با هوش مصنوعی.

ترجمه و تولید متن:
Reverso.net
Quillbot.com
jenni.ai
ChatGPT

خلاصه کردن مقاله:
Askyourpdf.com
Humata.ai

پیدا کردن مقالات مرتبط:
Connectedpapers.com
Researchrabbit.ai

نوشتن پیشینه پژوهش:
Typeset.io
Perpelexity.ai

🔹 @python_rd

وبسایت تمرین برنامه نویسی با پایتون:

pynative.com

⠀🔹 @python_rd

- از کجا بفهمیم که تو پایتون متخصص شدیم؟
+ وقتش که برسه متوجه میشید😂

🔹@python_rd

🔹50 ایده پروژه پایتون

🔹@python_rd

🔹فکت:

تا سال 2024، رشد زبان برنامه‌نویسی پایتون به شکل قابل توجهی ادامه دارد، به طوری که این زبان یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در میان یادگیری ماشین، علم داده و توسعه وب محسوب می‌شود. یکی از دلایل اصلی این محبوبیت، سادگی و خوانایی کد در کنار وجود کتابخانه‌های قدرتمند و جامع آن است.

🔹@python_rd

رفقا کانال عمومی برنامه نویسیمون:

🔹@rezadolati01

text to speech using python

🔹@python_rd

✅نقشه راه کامل بک اند:

🔹1. یادگیری مبانی برنامه‌نویسی
زبان برنامه‌نویسی: شروع با زبان‌هایی مانند Python، JavaScript (Node.js)، Ruby، Java، یا PHP.
مفاهیم بنیادی: درک متغیرها، توابع، حلقه‌ها، شرط‌ها، و ساختمان داده‌ها.

🔹2. آشنایی با وب
پروتکل HTTP: یادگیری درخواست‌ها و پاسخ‌ها، وضعیت‌ها و هدرها.
RESTful API: طراحی و پیاده‌سازی API‌های مبتنی بر REST.

🔹3. فریم‌ورک‌ها
Node.js: فریم‌ورک‌هایی مانند Express.js برای ساخت سرورهای کارآمد.
Django: برای Python، با تمرکز بر ساخت سریع و ایمن.
Rails: برای Ruby، جهت توسعه سریع و انعطاف‌پذیر.
Spring Boot: برای Java، برای ساخت اپلیکیشن‌های مقیاس‌پذیر.

🔹4. پایگاه‌داده‌ها
SQL Databases: یادگیری MySQL، PostgreSQL یا SQLite برای مدیریت داده‌های ساختاریافته.
NoSQL Databases: آشنایی با MongoDB یا DynamoDB برای داده‌های غیرساختاریافته.

🔹5. احراز هویت و امنیت
احراز هویت و مجوز: پیاده‌سازی JWT، OAuth، یا Session Management.
امنیت: روش‌های مختلف جلوگیری از حملاتی مانند SQL Injection و XSS.

🔹6. مدیریت نسخه و توسعه مشترک
Version Control: استفاده از Git و GitHub برای مدیریت کد و همکاری گروهی.

🔹7. تست و تضمین کیفیت
Unit Testing: استفاده از ابزارهایی مانند JUnit، Mocha، یا PyTest.
Integration Testing: بررسی کلیه اجزاء سیستم و تعاملات آنها.

🔹8. دیپلوی و استقرار
داکر و کانتینریزاسیون: استفاده از Docker برای ایجاد محیط‌های قابل حمل.
دیپلویمنت: استفاده از سرویس‌هایی مانند AWS، Heroku، یا DigitalOcean.

🔹9. مقیاس‌پذیری و عملکرد
Caching: استفاده از Redis یا Memcached برای بهبود عملکرد.
Load Balancing و Clustering: تکنیک‌هایی برای توزیع بار و افزایش قابلیت اطمینان.

🔹10. سایر ابزارها و تکنولوژی‌ها
Message Queues: مانند RabbitMQ یا Apache Kafka برای پردازش ناهمزمان.
GraphQL: جایگزین مدرن برای REST برای تعامل با API‌ها.

🔹منابع آموزشی:
دوره‌های آنلاین: Platforms مثل Udemy، Coursera و freeCodeCamp.
کتاب‌ها: کتاب‌هایی مانند “Designing Data-Intensive Applications” و “Clean Code”.
مستندات رسمی فریم‌ورک‌ها.

🔹@python_rd

زمان‌سنج برای اندازه‌گیری زمان اجرای کد

در پایتون، بررسی زمان اجرای کد می‌تواند در بهینه‌سازی برنامه بسیار مفید باشد. مثال زیر چگونگی زمان‌سنجی یک قطعه کد با استفاده از time را نشان می‌دهد:

import time

# تعیین تابعی که می‌خواهید زمان اجرای آن را اندازه‌گیری کنید
def my_function():
    sum = 0
    for i in range(1, 1000000):
        sum += i
    return sum

# زمان قبل از اجرای تابع
start_time = time.time()

# اجرای تابع
my_function()

# زمان بعد از اجرای تابع
end_time = time.time()

# محاسبه و چاپ زمان سپری شده
elapsed_time = end_time - start_time
print(f"زمان اجرای تابع: {elapsed_time:.5f} ثانیه")

این کد نشان می‌دهد که چطور می‌توانید زمان اجرای یک تابع یا قطعه کدی را اندازه‌گیری کنید و از آن برای بهینه‌سازی استفاده نمایید.

@python_rd