متد های کاربردی لیست با زبان تصویر

@python_rd

ساده ترین راه برای ایجاد کد QR در Python !

@python_rd

اعلان های دسکتاپ با پایتون

@python_rd

نحوه اجرا شدن کدهای پایتون به زبان ساده

📝 روز اول از چالش مرور و خلاصه بندی زبان پایتون:

"🎉 امروز قراره با اولین قدم‌های دنیای پایتون شروع کنیم.

✅موضوع امروز:

💠 متغیرها و انواع داده‌ها:

متغیر چیه؟ چطور اطلاعات رو تو برنامه ذخیره کنیم؟
 
🔺متغیرها مثل جعبه‌هایی هستن که اطلاعات رو ذخیره می‌کنن. 
🎯 مثال: 

name = "Ali"
age = 25

اینجا name یه متغیر متنی و age یه متغیر عددی هست."
 
📚 انواع داده‌ها در پایتون:

۱. int - عدد صحیح (مثل ۱۰) 
۲. float - عدد اعشاری (مثل ۳.۱۴) 
۳. str - رشته متنی (مثل 'سلام') 
۴. bool - مقادیر True یا False."


انواع داده‌ها (قسمت ۲):
"💡 مثال عملی: 

x = 10       # عدد صحیح
y = 3.14     # عدد اعشاری
z = "Python" # رشته متنی
is_fun = True # مقدار بولی

هر متغیر نوع خاص خودش رو داره!

"📝 مثال:
نتیجه‌ی کد زیر رو حدس بزنید: 

a = 5
b = 7
c = a + b
print(c)

🎉 جواب: 
کد بالا مقدار ۱۲ رو چاپ می‌کنه، چون a و b با هم جمع شدن!

❓ سؤال:
اگر متغیر زیر تعریف بشه، چه نوع داده‌ای داره؟ 
pi = 3.14

📊 نظرسنجی: 
۱. int 
۲. float 
۳. str."
 
"🚀  امروز با متغیرها و انواع داده‌ها آشنا شدیم. 

🔺فردا: یاد می‌گیریم چطور داده رو از کاربر بگیریم (Input) و نمایش بدیم (Output).

@python_rd

روش گرفتن اسکرین شات با پایتون

@python_rd
‌‌

بعد از یادگیری پایتون برای افزایش مهارت چه چیزهایی رو میتونیم یاد بگیریم؟

🔹 الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها: اینا پایه‌های برنامه‌نویسی هستن! یادگیری الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها بهت کمک می‌کنه تا بتونی مسائل رو به بهترین شکل حل کنی و کدهای بهینه‌تری بنویسی.

🔹 پایگاه‌ داده‌ها (SQL و NoSQL): برای ذخیره و مدیریت داده‌ها به پایگاه‌ داده‌ها نیاز داری. SQL برای داده‌های ساختاریافته عالیه و NoSQL برای داده‌های غیرساختاریافته.

🔹 فریمورک‌های وب (Django, Flask): اگه بخوای وب‌سایت بسازی، این فریمورک‌ها بهت کمک می‌کنن تا سریع‌تر و راحت‌تر کار کنی.

🔹 تست و Debugging: یادگیری روش‌های تست و عیب‌یابی بهت کمک می‌کنه تا کدهای بدون اشکالی بنویسی و مشکلات رو سریع‌تر پیدا کنی.

🔹 مهارت‌های مدیریت نسخه (Git): با Git می‌تونی تغییرات کد رو پیگیری کنی و با تیم‌های دیگه به راحتی همکاری کنی.

🔹 کتابخانه‌های علمی (NumPy, Pandas, Matplotlib): این کتابخانه‌ها برای کار با داده‌ها و تحلیل‌های علمی خیلی مفیدن.

🔹 یادگیری ماشین (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch): اگر به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین علاقه‌مندی، این ابزارها بهت کمک می‌کنن تا مدل‌های هوشمند بسازی.

🔹 امنیت و شبکه: یادگیری اصول امنیت و شبکه بهت کمک می‌کنه تا نرم‌افزارهای امن‌تری بسازی و با تهدیدات سایبری بهتر مقابله کنی.

🔹 پردازش داده‌ها و Big Data: با یادگیری ابزارهای پردازش داده مثل Hadoop و Spark می‌تونی با داده‌های خیلی بزرگ کار کنی.

🔹 توسعه API (RESTful, GraphQL): اگه بخوای اپلیکیشن‌های وب یا موبایل بسازی، یادگیری API خیلی مهمه.

🔹 معماری نرم‌افزار: این بهت کمک می‌کنه تا بفهمی چطور باید نرم‌افزارها رو طراحی کنی تا مقیاس‌پذیری و نگهداری راحت‌تری داشته باشن.

🔹 DevOps و CI/CD: این مهارت‌ها بهت کمک می‌کنن تا فرایند توسعه نرم‌افزار رو خودکار کنی و سریع‌تر به بازار عرضه کنی.

🔹 کار با داده‌های حجیم (Hadoop, Spark): این ابزارها برای پردازش و آنالیز داده‌های بزرگ بسیار کارآمدن.

🔹 توسعه موبایل (Kivy, BeeWare): با این فریمورک‌ها می‌تونی اپلیکیشن‌های موبایل بسازی.

🔹 اینترنت اشیا (IoT): اگر به پروژه‌های هوشمند علاقه‌مندی، یادگیری IoT بهت کمک می‌کنه.

🔹 توسعه بازی (Pygame): با Pygame می‌تونی بازی‌های ساده بسازی و مهارت‌های برنامه‌نویسی رو به صورت سرگرم‌کننده تقویت کنی.

🔹 پردازش تصویر (OpenCV): اگر به کار با تصاویر علاقه‌مندی، OpenCV ابزار فوق‌العاده‌ای برای پردازش تصویر هست.

🔹 توسعه اسکریپت‌ها و اتوماسیون: با یادگیری این مهارت می‌تونی کارهای تکراری رو خودکار کنی و زمان خودت رو صرف کارهای مهم‌تر کنی.

🔹 برنامه‌نویسی موازی و چند نخی: این مهارت بهت کمک می‌کنه تا برنامه‌هات رو سریع‌تر و بهینه‌تر اجرا کنی.

🔹 پردازش زبان طبیعی (NLTK, SpaCy): اگر به هوش مصنوعی و تحلیل متن علاقه‌مندی، این ابزارها برای پردازش زبان طبیعی عالی هستن.

@python_rd
‌‌

📝 روز دوم از چالش مرور و خلاصه بندی زبان پایتون:

🟠 ورودی و خروجی (Input/Output)

✅هدف: یادگیری دستورات input() و print() برای تعامل با کاربر.

امروز یاد می‌گیریم چطور با کاربر ارتباط برقرار کنیم.

♦️ دستور print():

✏️ چاپ اطلاعات:

از دستور print() برای نمایش متن یا اطلاعات استفاده می‌کنیم. 
🎯 مثال: 

print("Hello, world!")

این کد، متن Hello, world! رو چاپ می‌کنه."

♦️ دستور input()
💡 گرفتن ورودی از کاربر:

از دستور input() برای دریافت اطلاعات استفاده می‌کنیم. 
🎯 مثال: 

name = input("What is your name? ")
print("Hello, " + name)

این کد نام کاربر رو می‌پرسه و خوشامد می‌گه."



♦️ ترکیب input() و print()
📝 تمرین:

age = input("How old are you? ")
print("You are " + age + " years old!")

🔍چه اتفاقی می‌افته؟ امتحان کن!

🧨🧨 نکات مهم: نکات مهم

📚 نکته: 
۱. ورودی‌هایی که با input() گرفته می‌شوند، همیشه به صورت متن (str) ذخیره می‌شوند.
 
۲. اگر به عدد نیاز داریم، باید تبدیل کنیم: 

age = int(input("Enter your age: "))

❓ تمرین: 
کد زیر رو اجرا کن و نتیجه رو حدس بزن: 

num1 = int(input("Enter a number: "))
num2 = int(input("Enter another number: "))
print(num1 + num2)

💡 پاسخ تمرین:

این کد دو عدد رو از کاربر می‌گیره، به عدد تبدیل می‌کنه و جمع اون‌ها رو چاپ می‌کنه.

@python_rd

کتابخانه ها و فریمورک های پایتون

@python_rd

منابع زبان اصلی برای پایتون

@python_rd

جستجوی کلیدواژه معکوس

یک ابزار Python که به شما امکان می دهد تمام صفحات یک وب سایت معین را برای مدت زمان معین دانلود کنید و کلمات کلیدی را جستجو کنید.


https://github.com/lorenzoromani1983/wayback-keyword-search

فریم‌ورک جَنگو (Django) یک فریم‌ورک توسعه وب قدرتمند و رایگان بر پایه زبان پایتون است. هدف اصلی آن، توسعه سریع، کدنویسی تمیز و امنیت بالا است.
ویژگی‌های کلیدی:
ORM (Object-Relational Mapping): تعامل ساده با دیتابیس بدون نیاز به SQL مستقیم.
Admin Panel خودکار: یک پنل مدیریتی قدرتمند که به‌صورت خودکار ساخته می‌شود.
معماری MTV: شامل Model (مدل)، Template (قالب)، و View (نمایش)، مشابه MVC.
امنیت بالا: محافظت در برابر حملاتی مثل SQL Injection و XSS.
پشتیبانی از توسعه مقیاس‌پذیر: مناسب برای پروژه‌های کوچک تا بسیار بزرگ.
کاربردها:
برای ساخت وب‌سایت‌ها، اپلیکیشن‌های تحت وب، فروشگاه‌های آنلاین، شبکه‌های اجتماعی و حتی سیستم‌های مدیریت محتوا (CMS) استفاده می‌شود.

@python_rd
‌‌

کد پایتون برای تست سرعت سیستمتون

@python_rd
‌‌

اطلاعات شماره موبایل با پایتون

@python_rd
‌‌

جزوه پایتون دانشگاه شریف

@python_rd
‌‌

تکنولوژی‌های هوش مصنوعی به تفکیک زمینه‌های استفاده.
خصوصا در زمینه تحقیق و مقاله نویسی و ویراستاری نباید از هوش مصنوعی غافل شد.
@python_rd

تمرين حلقه For در پايتون

@python_rd

این یه وبسایت خوب برای تمرین برنامه نویسی با پایتونه:

pynative.com

⠀ @python_rd

از کدومش استفاده میکنی؟

@python_rd
‌