✅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

🔹معرفی کتابخانه جالب “Beautiful Soup” برای استخراج داده‌ها از HTML

یکی از چالش‌های بزرگ در برنامه‌نویسی، استخراج داده‌ها از صفحات وب است. “Beautiful Soup” یک کتابخانه‌ی قدرتمند در زبان پایتون است که به شما اجازه می‌دهد به راحتی داده‌های HTML و XML را پردازش کنید و اطلاعات مورد نظر خود را استخراج نمایید.

کلیات کاربرد:
تبدیل HTML: Beautiful Soup کد HTML را به یک ساختار درختی تبدیل می‌کند که پیمایش آن بسیار ساده است.
یافتن عناصر: با استفاده از توابع جستجو مانند find() و find_all() می‌توانید به سادگی عناصر مورد نظر خود را در HTML پیدا کنید.
پیمایش ساختار: امکان پیمایش میان عناصر والد و فرزند در HTML را فراهم می‌کند.
چنانچه به دنبال استخراج اطلاعات مانند عناوین، تصاویر یا لینک‌ها از صفحات وب باشید، Beautiful Soup می‌تواند ابزاری قدرتمند و کارآمد برای شما باشد.

این کتابخانه به‌خصوص برای پروژه‌های وب‌خزشی و استخراج اطلاعات از وب‌سایت‌ها بسیار مفید است و می‌تواند با دیگر ابزارهای پایتون مانند Requests ترکیب شود تا تجربه‌ی کاملی از عملیات وب‌کاوی ایجاد کند.

🔹@python_rd

خروجی کد چیه؟

A:
[0, 1, 4]
[1, 2, 3, 0, 1]
[0, 1]
``

B:
[0, 1, 4]
[1, 2, 3, 0, 1]
[0, 1, 4, 0, 1]

C:
[0, 1, 4]
[1, 2, 3, 0, 1]
[0, 1, 4]
``

D:
[0, 1, 4]
[1, 2, 3, 0, 1]
[0, 1, 4, 0, 1, 0, 1]
``

🔹@python_rd

تبدیل تصاویر در یک پوشه به فرمت‌های مختلف

(اول باید Pillow رو نصب کنید)

import os
from PIL import Image

def convert_images(source_folder, target_format='jpeg'):
    if not os.path.exists(source_folder):
        print("پوشه مبداً وجود ندارد.")
        return

    valid_formats = ('png', 'jpeg', 'bmp', 'gif', 'tiff')

    if target_format not in valid_formats:
        print("فرمت نهایی معتبر نیست. از یکی از این فرمت‌ها استفاده کنید:", valid_formats)
        return

    for filename in os.listdir(source_folder):
        if filename.endswith(('jpg', 'jpeg', 'png', 'bmp', 'gif', 'tiff')):
            image_path = os.path.join(source_folder, filename)
            with Image.open(image_path) as img:
                target_path = os.path.splitext(image_path)[0] + '.' + target_format
                img.convert('RGB').save(target_path, target_format.upper())
                print(f"{filename} به {target_format} تبدیل شد.")

source_folder = './images'  # نام پوشه‌ی مبدا
target_format = 'jpeg'  # فرمت مورد نظر شما

convert_images(source_folder, target_format)

🔹source_folder: مسیر پوشه‌ای که شامل تصاویری است که می‌خواهید تبدیل کنید.

🔹target_format: فرمتی که می‌خواهید تصاویر به آن تبدیل شوند مثلاً jpeg.

🔹@python_rd

چند روش Reverse یک لیست در پایتون

🔹@python_rd

نقشه راه پایتون.

(لایکای این پست زیاد باشه یه پست کامل و جامع از نقشه راه پایتون میسازم همینجا آپلود میکنم)

🔹@python_rd

ساخت کد QR با پایتون

🔹@python_rd

خب شانس نداریم که به یه نفر اومدیم بگیم بیا سمیکالن توی کد هام باش برگشت گفت من پایتون کار میکنم💔

🔹@python_rd

پس باید بهش میگفتی تو پایتون هم وقتی بخوای دو خط کد رو پشت سر هم بنویسی باز به سمیکالن نیاز داری😁✨️

حلقه بینهایت با پایتون😂😂

🔹@python_rd

رفقا اینو یادم نرفته، تا یکی دو روز آینده نقشه راه کامل پایتون آپلود میشه
(دمتون گرم بابت لایک هاتون🫶♥️)

🧠 10 ابزار انقلابی هوش مصنوعی به انتخاب مجله تایم

💻 مجله تایم فهرستی از 200 اختراع برتر سال 2024 که زندگی ما را تغییر می‌دهند، تهیه کرده است. ما 10 مورد جالب در زمینه هوش مصنوعی را از این فهرست انتخاب کرده‌ایم.

1⃣ Wafer-Scale Engine 3:
✍️ بزرگترین پردازنده در تاریخ، طراحی شده برای آموزش شبکه‌های عصبی با تعداد پارامترهای تا 24 تریلیون (تقریباً 10 برابر بیشتر از ChatGPT-4 یا Gemini).

2⃣ AlphaFold 3:
✍️ ابزار Google DeepMind برای پیش‌بینی ساختار سه‌بعدی پروتئین‌ها که به دمیس هاسابیس و جان جامپر کمک کرد تا جایزه نوبل شیمی را کسب کنند.

3⃣ Gen-3 Alpha:
✍️ مدلی برای تولید ویدئوهای با کیفیت بالا توسط Runway. شبکه‌های عصبی این شرکت در ساخت فیلم «همه‌جا، همه‌چیز، یکباره» (برنده اسکار بهترین فیلم سال 2023) استفاده شدند.

4⃣ Rizz:
✍️ اپلیکیشنی که مکالمات در سرویس‌های دوستیابی را تحلیل می‌کند و پیشنهادات بهتری برای برقراری ارتباط ارائه می‌دهد.

5⃣ Cohere Command R+:
✍️ پلتفرمی برای بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار. قابلیت تهیه اسناد، ارسال ایمیل‌ها، پاسخگویی به چندین زبان و حل مسائل را دارد.

6⃣ X Bellwether:
✍️ سیستمی برای پیش‌بینی بلایای طبیعی و ارزیابی پیامدهای آنها که پنتاگون هم اکنون از آن استفاده می‌کند.

7⃣ Captions:
✍️ سرویسی که به صورت خودکار ویدئوها را به ده‌ها زبان ترجمه می‌کند، زیرنویس اضافه می‌کند و حرکت لب‌ها را با گفتار همزمان می‌کند. این اپلیکیشن بیش از 10 میلیون بار دانلود شده است.

8⃣ Google NotebookLM:
✍️ مستندات حجیم را خلاصه می‌کند و هر متنی را با یک کلیک به پادکست با دو مجری هوش مصنوعی تبدیل می‌کند.

9⃣ AI Seer Facticity.AI:
✍️ یک چک‌کننده حقایق که به گفته سازندگان، با دقت تا 92% می‌تواند شایعات را شناسایی کند.

1⃣0️⃣ Abridge:
✍️ دستیاری که کارهای دفتری پزشکان را انجام می‌دهد و بیش از ‏50,000 پزشک از آن استفاده می‌کنند.

#هوش_مصنوعی #Al

@python_rd