[معرفی فریمورک Robyn] 🚀

فریمورک Robyn یک فریمورک وب مدرن و فوق سریع برای پایتون است که با تکیه بر Rust در لایه Runtime، عملکرد بسیار بالایی ارائه می‌دهد. اگر به دنبال ساخت APIها و وب سرویس های پرسرعت هستید، Robyn می‌تواند یکی از گزینه‌های جذاب باشد.

از ویژگی‌های مهم Robyn می‌شود به این موارد اشاره کرد:

⚡️ سرعت بسیار بالا به لطف Runtime نوشته‌شده با Rust
🔹 پشتیبانی از برنامه‌نویسی Async
🔹 مناسب برای ساخت REST API و WebSocket
🔹 سبک، ساده و با راه‌اندازی سریع
🔹 متن‌باز و در حال رشد با کمک جامعه توسعه‌دهندگان

اگر عملکرد بالا و مصرف بهینه منابع برای پروژه‌تان اهمیت دارد، Robyn ارزش امتحان کردن را دارد.

🐱 آدرس گیت‌هاب:
https://github.com/sparckles/robyn

#backend #web #python #rust #robyn
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

😁😁

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

اگر با اکوسیستم پایتون کار می‌کنید، این کتابخانه‌ها و فریمورک‌ها می‌توانند جایگزین یا مکمل ابزارهای قدیمی‌تر باشند:

🔹 Polars → جایگزین یا مکمل Pandas
برای پردازش داده‌های جدولی با سرعت بسیار بالاتر، مخصوصا روی دیتاست‌های بزرگ.

🔹 Ruff → جایگزین Flake8، Black و isort
یک ابزار فوق سریع برای بررسی کیفیت کد (Lint) و فرمت کردن پروژه‌های پایتون.

🔹 DuckDB → جایگزین دیتابیس‌های SQL محلی
اجازه می‌دهد بدون راه‌اندازی سرور، کوئری‌های SQL را روی فایل‌ها و داده‌های محلی اجرا کنید.

🔹 Pandera → مکمل اعتبارسنجی داده‌ها
قبل از اینکه داده‌های خراب وارد تحلیل یا مدل شوند، آن‌ها را بررسی و اعتبارسنجی می‌کند.

🔹 JAX → جایگزین NumPy در پروژه‌های هوش مصنوعی
محاسبات عددی بسیار سریع به همراه قابلیت مشتق‌گیری خودکار برای یادگیری ماشین.

🔹 Textual → جایگزین اسکریپت‌های ساده ترمینال
برای ساخت برنامه‌های تعاملی و زیبا در محیط ترمینال.

🔹 LlamaIndex → مکمل پروژه‌های LLM و RAG
داده‌های شخصی یا سازمانی شما را به مدل‌های زبانی متصل می‌کند تا پاسخ‌های دقیق‌تر تولید کنند.

🔹 Robyn → جایگزین Flask و FastAPI در برخی پروژه‌ها
یک فریمورک وب بسیار سریع با Runtime نوشته‌شده با Rust که برای ساخت APIهای پرترافیک طراحی شده است.

🔹 PyScript → جایگزین جاوااسکریپت در بعضی سناریوها
امکان اجرای کدهای پایتون را مستقیما داخل مرورگر فراهم می‌کند و برای پروژه‌های ساده وب گزینه جالبی است.

#python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

⚡️ کدوم بهتره؟ Claude Code یا Github Copilot ؟

اگر دوست داشتین مقایسه کامل رو بخونید اینجا کلیک کنید.

#vibe_coding
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

وقتی بعد از سالها جاوا کار کردن میای سراغ پایتون:

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

انواع لایسنس‌های متن‌باز رو بشناسید 👌🏻

#open_source
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

این بهترین میمی بود که این ماه دیدم 😂😂😂

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

مقایسه دستیارهای هوش‌مصنوعی برای برنامه‌نویسی 🤖

#vibe_coding
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

🤣🤣🤣

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

البته ChatGPT از قلم افتاده 🙂

#python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

🔷کتابخانه Pydantic | اعتبارسنجی و مدیریت داده در پایتون

کتابخانه Pydantic یکی از کتابخانه‌های بسیار محبوب پایتونه که برای اعتبارسنجی (Validation)، تبدیل و ساختاردهی داده‌ها استفاده میشه. ایده‌اش خیلی ساده‌ست: شما مشخص میکنی داده‌ای که برنامه باید دریافت کنه چه شکلی باشه، چه نوعی داشته باشه و چه محدودیت‌هایی براش وجود داشته باشه؛

from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    name: str
    age: int

بعد Pydantic خودش داده رو بررسی میکنه و در صورت نیاز بعضی تبدیل‌های نوعی رو هم انجام میده. مثلا میتونی بگی name باید رشته باشه، age باید عدد باشه و email باید فرمت ایمیل داشته باشه.

user = User(name="Ali", age="27")

print(user.name) #Ali
print(user.age) #27

این ویژگی باعث شده Pydantic توی پروژه‌های API و Backend مخصوصا در کنار FastAPI خیلی پرکاربرد باشه و برای تعریف Request/Response، تنظیمات برنامه، کار با JSON و جلوگیری از ورود داده‌های نامعتبر به منطق اصلی برنامه استفاده بشه. خلاصه اگر بخوای با داده‌های ورودی تمیز، قابل اعتماد و ساختاریافته کار کنی، Pydantic یکی از اون ابزارهاییه که خیلی زود میفهمی چرا همه جا اسمش رو میشنوی.

#python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

فقط لجندها درک میکنن 😁

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

🤖 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

وای 🤣🤣🤣🤣

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

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

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

🎮 معرفی یک بازی برای یادگیری Vim

بازی Vim Adventures یک بازی ماجراجویی دوبعدی برای یادگیری و مسلط شدن به Vim است؛ ادیتوری که به خاطر دستوری و ترمینالی بودنش برای خیلی‌ها در ابتدا سخت و عجیب به نظر میرسد. در این بازی باید با همان کلیدها و میانبرهای Vim حرکت کنید، در مسیرها پیش بروید، معما حل کنید، آیتم جمع کنید و با شخصیت‌های مختلف تعامل داشته باشید.

بازی از کلیدهای ساده h، j، k و l برای حرکت شروع میشود و کم‌کم کلیدها و دستورات جدید Vim را به شما یاد میدهد. نکته جذابش این است که به جای حفظ کردن خشک و خالی دستورات، آنها را در قالب بازی و به شکل بصری تمرین میکنید و به مرور در حافظه عضلانی شما جا میافتند. نسخه پایه بازی هم به صورت رایگان داخل مرورگر قابل اجراست و برای تمرین بیشتر، چالش‌های اضافه‌ای هم در نسخه‌های پولی وجود دارد.

🔗 [ https://vim-adventures.com ]

#vim #linux
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

بله اینطوریاس 😁

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

بهترین کتاب‌های یادگیری C ⚡️

C Programming: A Modern Approach (2nd Edition) – K. N. King

یکی از کامل‌ترین کتاب‌ها برای یادگیری اصولی C؛ از مفاهیم پایه تا اشاره‌گرها، مدیریت حافظه و پروژه‌های کاربردی.

The C Programming Language (2nd Edition) – Brian Kernighan, Dennis Ritchie

کتاب کلاسیک زبان C، نوشته‌ی یکی از خالقانش. کوتاه، دقیق و عالی برای درک روح واقعی C؛ البته برای شروعِ کاملاً صفر کمی فشرده است.

Head First C – David Griffiths, Dawn Griffiths

آموزشی، تصویری و پروژه‌محور؛ مناسب کسانی که دوست دارند مفاهیم سختی مثل Pointer و Memory را با مثال‌های ملموس‌تر یاد بگیرند.

#c
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

دستورات حذف دایرکتوری در لینوکس 🗑

#linux
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips