✅با ما همراه باشید در 👇 https://eitaa.com/learns_py

Walrus Operator (:=) در پایتون – نسخه جامع Walrus Operator از پایتون ۳.۸ معرفی شد و این امکان را به شما می‌دهد که در همان عبارت (Expression) مقداردهی کنید. این باعث کوتاه‌تر شدن کد و جلوگیری از تکرار می‌شود. Walrus Operator (:=) در پایتون Walrus Operator که با نماد := نمایش داده می‌شود، این امکان را به شما می‌دهد که مقدار یک متغیر را همزمان با استفاده در یک عبارت (Expression) مقداردهی کنید. این قابلیت از پایتون ۳.۸ به بعد در دسترس است. مزیت اصلی: جلوگیری از تکرار محاسبات یا دستورات کوتاه و خواناتر کردن کد در برخی شرایط １. استفاده در حلقه‌های While # مثال: استفاده برای طول لیست numbers = [1, 2, 3, 4, 5] while (n := len(numbers)) > 0: print(f"تعداد باقی مانده: {n}, مقدار حذف شده: {numbers.pop()}") توضیح: در این مثال طول لیست numbers همزمان در شرط حلقه به متغیر n اختصاص داده می‌شود و تا زمانی که لیست خالی شود، حلقه اجرا می‌شود. ۲. استفاده در شرط‌های If names = ["Ali", "Sara", "Hassan"] if (name := input("یک نام وارد کنید: ")) in names: print(f"سلام {name}!") else: print("نام پیدا نشد.") توضیح: متغیر name همزمان با شرط if مقداردهی شده و در همان شرط بررسی می‌شود. ２. جمع‌آوری ورودی‌ها با حلقه While foods = [] while (food := input("چه غذایی دوست دارید؟ (برای خروج 'quit' را تایپ کنید): ")) != "quit": foods.append(food) print("غذاهای انتخابی شما:", foods) توضیح: ورودی کاربر به متغیر food اختصاص داده می‌شود تا زمانی که ورودی "quit" نباشد، ادامه می‌دهد نیازی به نوشتن دستور جداگانه برای مقداردهی نیست ３. مثال ساده اختصاص مقدار با Walrus Operator # قبل از Walrus happy = False happy = True print(happy) # با Walrus Operator print(happy := True) # همزمان مقداردهی و چاپ توضیح: استفاده از Walrus Operator باعث کوتاه شدن کد و جلوگیری از تکرار متغیر در شرط و بدنه حلقه می‌شود. ✅با ما همراه باشید در 👇 https://eitaa.com/learns_py

نسخه کامل و جامع ماژول time در پایتون همراه با تمام مثال‌ها و توضیحات، یکجا و قابل اجرا آماده شده است. این نسخه شامل: نمایش زمان جاری، مکث، قالب‌بندی، اندازه‌گیری زمان حلقه‌ها، و بررسی عملکرد حلقه‌هاست. ✅با ما همراه باشید در 👇 https://eitaa.com/learns_py

مثال کامل: 📦 نصب ماژول plyer اگر بخواهید از نوتیفیکیشن دسکتاپ استفاده کنید، ابتدا باید ماژول plyer را نصب کنید: pip install plyer 💻 نمونه کد کامل — نوتیفیکیشن دسکتاپ (پیشنهادی) ✅با ما همراه باشید در 👇 https://eitaa.com/learns_py

چرا Multiprocessing؟ پایتون به‌صورت پیش‌فرض از Global Interpreter Lock (GIL) استفاده می‌کند، یعنی در یک زمان فقط یک Thread می‌تواند کد پایتون را اجرا کند، حتی اگر سیستم شما چند هسته‌ای باشد. به همین دلیل، وقتی بخواهید چند کار CPU-based (محاسبات سنگین) را هم‌زمان انجام دهید، Multithreading کارایی لازم را ندارد. راه‌حل؟ استفاده از Multiprocessing — یعنی اجرای چند فرآیند مستقل (Process) به‌صورت هم‌زمان روی هسته‌های مختلف CPU. ایجاد یک Process ساده هر فرآیند در پایتون مستقل است و فضای حافظه جدا دارد. ✅با ما همراه باشید در 👇 https://eitaa.com/learns_py

💫 ابزارها و هوش مصنوعی ملی 📌کلیپ سازی و موشن گرافیک سازی 🌐 zigap.ir 🌐 ivira.ai/ 🌐 clipam.ir 🌐 soore.ai 🌐 flatrender.ir 🌐 viditor.net 🌐 asanclip.ir 🌐 vidiwood.com 🌐 hooshran.app 🌐 kasku.ai/sessions 🌐 hooshran.app/dashboard/category/all 📌اپلیکیشن سازی آنلاین 🌐 4app.ir 🌐 appeto.ir 🌐 puzzley.net 🌐 approcket.ir 🌐 appeditor.ir 🌐 apppash.com 🌐 mr2app.com  📌لوگوساز انلاین 🌐 bizgo.ir 🌐 yelogo.ir 🌐 logonomy.ir 📌هوش مصنوعی تولید متن 🌐 okian.ai 🌐 khoondan.ir 🌐 chat.smartbytes.ir 🌐 chat.boofai.com/ 🌐 gapgpt.app/chat ✅با ما همراه باشید در 👇 https://eitaa.com/learns_py