دوره آموزش مهندسی پایتون

شرح دوره مهندس پایتون

دوره مهندسی پایتون به آموزش عمیق زبان برنامه‌نویسی Python و کاربردهای آن در زمینه‌های مختلف مهندسی نرم‌افزار می‌پردازد. Python به‌عنوان یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی، به دلیل سادگی، خوانایی و قابلیت‌های گسترده‌اش، در بسیاری از حوزه‌ها از جمله توسعه وب، علم داده، یادگیری ماشین و اتوماسیون استفاده می‌شود.

در این دوره، شما با مبانی برنامه‌نویسی Python، ساختارهای داده، کتابخانه‌های اصلی و بهترین شیوه‌ها در برنامه‌نویسی آشنا خواهید شد. همچنین، با تکنیک‌های پیشرفته‌تر مانند برنامه‌نویسی شی‌گرا، مدیریت بسته‌ها و توسعه اپلیکیشن‌های پیچیده‌تر نیز آشنا خواهید شد.

 

“پایتون همه منظوره است.”

همانطور که گفته شد این زبان برنامه نویسی در عرصه های مختلفی ورود کرده و کاربرد های بسیار زیادی پیدا کرده است. اصلی ترین دلیل فعالیت پایتون در عرصه های مختلف کتابخانه های متعدد این زبان میباشد.

“پایتون سطح بالاست!”

زبان های برنامه نویسی هر چه به زبان انسان نزدیک تر باشند اصطلاحا سطح بالاتری دارند. یکی از مزیت های پایتون همین است. خوانایی بالای کد و سادگی و آسانی آن پایتون را تبدیل به یکی از پر استفاده ترین زبان های برنامه نویسی روز دنیا کرده است.

 

 

 

پیش‌نیاز دوره مهندس پایتون

مخاطبین دوره

• افراد علاقه مند به برنامه نویسی
• کارشناسان و متخصصین شبکه
• کارشناسان و متخصصین دیتابیس
• افراد فعال در حوزه هوش مصنوعی
• افراد علاقه مند به حوزه تست نفوذ
• افراد علاقه مند به Machine Learning
• طراحان وب

مزایای دوره مهندس پایتون

• ارائه مدرک معتبر
• برگزاری دوره ها بصورت کاملا عملی
• استفاده از لابراتور مجهز
• استفاده از برترین اساتید داخلی و با مدرک بین‌المللی
• با توجه به حضور گروه دوران در بیش از 1000 پروژه سازمانی، امکان معرفی دانشجویان دوره به بازار کار مرتبط به دوره‌ها
• تخفیف جهت حضور در دوره‌های بعدی
• معرفی جهت دريافت مدرک بين‌المللی مرتبط

سرفصل فارسی دوره مهندسی پایتون

• پایتون مقدماتی:
  • انواع داده ها
  • عملگرها
  • دستورهای شرطی
  • حلقه ها
  • رشته
  • لیست
  • تاپل
  • دیکشنری
  • مجموعه
  • تابع
  • عبارت لامبدا
  • مدیریت استثناها
  • فایل
  • عبارت های منظم
  • الگوریتم های مرتب‌سازی

   

  برنامه نویسی شی گرایی در پایتون:

  • مفاهیم اولیه شی گرایی
  • متدهای سربارگذاری
  • ارث بری – چند شکلی
  • کلاس های متد و استاتیک – کلاس انتزاعی

   

  رابط گرافیکی با کتابخانه KiVi:

  • آشنایی با کتابخانه کیوی
  • معرفی Markup
  • آشنایی با زبان کیوی
  • ایجاد لایوت ها
  • ایجاد ویجت ها
  • کار با Media

   

   

  برقراری ارتباط پایتون با دیتابیس:

  • مفاهیم دیتابیس
  • آشنایی با Python Connector
  • ساخت دیتابیس با پایتون
  • ساخت جدول با پایتون
  • ایجاد دیتا در جدول با پایتون
  • ایجاد Query با پایتون
  • انجام یک پروژه کامل با پایتون

   

  پایتون در شبکه و تست نفوذ:

  • مفاهیم اولیه شبکه
  • معرفی کتابخانه Socket
  • کنترل تجهیزات شبکه با پایتون
  • نوشتن Port Scanner
  • نوشتن RAT (Remote Access Trojan)
  • نوشتن انواع ویروس با پایتون
  • نوشتن اسکریپت Data Stealer
  • نوشتن باج افزار (Ransomware)
  • نوشتن Keylogger
  • نوشتن اسکریپت VLAN Hopping
  • نوشتن اسکریپت ARP Poisoning
  • نوشتن اسکریپت IP Spoofing
  • نوشتن اسکریپت Mac Flooding
  • نوشتن اسکریپت SYN Flooding
  • نوشتن اسکریپت ICMP Flooding
  • نوشتن اسکریپت DoS

   

  ساخت ربات تلگرام با پایتون:

  • آشنایی با BotFather
  • آشنایی با Virtual Environment و PDB
  • تعریف اولین تابع با استفاده از Updater و CommandHandler
  • آموزش ChatAction
  • آموزش نحوه استفاده از args
  • ساخت کیبورد با استفاده از ReplyKeyboardMarkup
  • آموزش MessageHandler و Filters
  • استفاده از Web Scraping
  • آموزش فرستادن ویدیو ، موزیک ، عکس
  • ساخت دکمه های شیشه ای
  • Inline Query
  • مدیریت خطاها
  • آموزش Logging و تعیین تعداد کاربر های ربات

   

  پیاده‌سازی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین:

  • آشنایی با هوش مصنوعی
  • معرفی و کار با کتابخانه Scikit-Learn
  • معرفی و کار با کتابخانه Pandas
  • معرفی و کار با کتابخانه Keras
  • معرفی و کار با کتابخانه TensorFlow
  • معرفی و کار با کتابخانه Matplotlib
  • معرفی و کار با کتابخانه NLTK
  • معرفی و کار با کتابخانه Scikit-image
  • معرفی و کار با کتابخانه PyBrain
  • معرفی و کار با کتابخانه Caffe
  • معرفی و کار با کتابخانه StatsModels

   

  طراحی وب با جنگو (Django):

  • آشنایی و نصب جنگو روی ویندوز
  • ابزارهای مورد نیاز روی لینوکس
  • طراحی و پیاده‌سازی پایگاه داده در جنگو
  • مباحث پیشرفته در طراحی و پیاده‌سازی پایگاه داده
  • طراحی و پیاده‌سازی URL ها
  • طراحی و پیاده‌سازی صفحه مدیریت
  • طراحی و پیاده‌سازی قالب ‌ها
  • جمع‌بندی تمام مطالب مطرح شده

دوران آکادمی زیر مجموعه گروه دوران، مجری برگزاری دوره Python در قالب آموزش برنامه نویسی به صورت آموزش آنلاین و حضوری با بهره‌گیری از لابراتور آنلاین اختصاصی بهمراه گواهی معتبر ارائه می‌شود.

 

زبان برنامه نویسی پایتون

آموزش برنامه نویسی Python به طور گسترده به عنوان یک زبان محبوب برنامه نویسی که آموزش آن آسان است، به دلیل نحو ساده، کتابخانه بزرگی از استانداردها و جعبه ابزار، و ادغام با سایر زبان های برنامه نویسی محبوب مانند C و++ C در نظر گرفته می‌شود.

آموزش برنامه نویسی پایتون یک زبان برنامه نویسی محبوب است، به خصوص در میان استارتاپ ها، و به همین دلیل مهارت های پایتون تقاضای زیادی دارد. اما از معایب آموزش پایتون این است که این آموزش برنامه نویسی برای توسعه اپلیکیشن موبایل مناسب نیست. با این وجود دوره پایتون در طیف گسترده ای از برنامه ها از جمله هوش مصنوعی، خدمات مالی و علم داده استفاده می‌شود.

سایت های رسانه های اجتماعی مانند اینستاگرام و پینترست نیز بر پایه پایتون ساخته شده اند.

دوره آموزشی پایتون (Python Programming for Network Engineering) برای مهندسین شبکه طراحی شده است تا پایتون یا هر شکل دیگری از مهارت های اتوماسیون را با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون برای مدیریت انبوه دستگاه های شبکه با استفاده از برنامه نویسی و کاهش زمان پیاده سازی فناوری های مبتنی بر نرم افزار در شرکت سیسکو طراحی کنند.

پایتون نه تنها یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی است، بلکه یکی از ساده‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی است. این یکی از دلایلی است که اخیراً زبان برنامه نویسی تفسیری، سطح بالا و همه منظوره محبوبیت پیدا کرده است.

اگرچه آموزش زبان برنامه نویسی پایتون برای علم داده و اتوماسیون ترجیح داده می‌شود، اما می‌توان برای ساخت طیف وسیعی از برنامه ها برای پلتفرم های مختلف استفاده کرد.

اگر می‌خواهید دوره پایتون را بعنوان یک حرفه پیگیری کنید و از آن برای ساخت پروژه‌های دنیای واقعی استفاده کنید، آموزش برنامه نویسی پایتون شما باید همه چیزهایی را که برای شروع پروژه های ساختنی نیاز دارید پوشش دهد.

 

فریمورک های محبوب پایتون 2021

در زیر فریمورک های برتر پایتون لیست شده است که یک شرکت توسعه‌دهنده وب و توسعه‌دهندگان باید در سال 2021 برای بهبود عملکرد وب‌سایت و زمان ورود به بازار باید آن را انتخاب کنند.

 

1- جانگو

جنگو، یک فریمورک رایگان و منبع باز برای برنامه نویسی محبوب پایتون، به توسعه دهندگان این امکان را می‌دهد تا کدها و برنامه های پیچیده را به سرعت توسعه دهند. فریم ورک جنگو به توسعه برنامه های کاربردی وب با کیفیت کمک می‌کند. این یکی از بهترین فریم ورک های پایتون است و برای توسعه سریع API ها و برنامه های کاربردی وب استفاده می‌شود.

 

ویژگی های کلیدی جنگو:

به برنامه نویس پایتون کمک می‌کند تا الگوهایی را برای URL های برنامه خود تعریف کند

دارای سیستم احراز هویت داخلی

سیستم URL ساده و در عین حال قدرتمند

پایگاه داده زبان برنامه نویسی شی گرا که بهترین ذخیره و بازیابی اطلاعات را ارائه می دهد.

ویژگی رابط خودکار مدیریت قابلیت ویرایش، افزودن و حذف موارد را با سفارشی‌سازی فعال می‌کند.

چارچوب Cache چندین مکانیسم Cache را همراهی می‌کند.

 

CherryPy-2

CherryPy که اکنون تقریباً ده ساله شده است، ثابت کرده است که بسیار سریع و پایدار است. این یک چارچوب توسعه وب منبع باز پایتون است که سرور چندگانه خود را تعبیه می‌کند. می تواند بر روی هر فریمورک کاری که پایتون را پشتیبانی می کند اجرا شود. یک چارچوب وب متوسط به شما این امکان را می دهد که از هر نوع فناوری برای دسترسی به داده ها، الگوسازی و غیره استفاده کنید.

CherryPy به توسعه دهندگان  برنامه نویسی این امکان را می‌دهد تا برنامه های وب را به همان صورت که هر برنامه شی گرا پایتون دیگری را توسعه دهند. این منجر به توسعه کد منبع کوچکتر در زمان کمتر می‌شود.

 

ویژگی های کلیدی CherryPy:

یک وب سرور سازگار با HTTP/1.1 و WSGI دارای موضوع

اجرای همزمان سرورهای مختلف HTTP (مثلاً روی چندین پورت) آسان است

قابل اجرا بر روی Python 2.7+، 3.5+، PyPy، Jython و Android

ابزارهای داخلی برای رمزگذاری، جلسات، حافظه پنهان، احراز هویت، محتوای استاتیک و بسیاری موارد دیگر

یک سیستم پیکربندی قدرتمند برای توسعه دهندگان و توسعه دهندگان به طور یکسان

پروفایل داخلی، پوشش و پشتیبانی تست

 

Pyramid-3

محبوبیت Pyramid به تدریج در حال افزایش است. اکثر برنامه نویس های با تجربه از آن استقبال می کنند. چارچوب‌های هرمی روی پایتون 3 اجرا می‌شوند. این چارچوب انعطاف‌پذیر است و به کاربران اجازه می‌دهد تا برنامه‌های وب پایه را از طریق یک رویکرد حداقلی توسعه دهند.

فریمورک های Pyramid همه کاره هستند و می‌توانند برای پروژه های آسان و دشوار استفاده شوند. به دلیل شفافیت و کیفیت اندازه گیری شده، ارزشمندترین چارچوب وب در میان توسعه دهندگان با تجربه پایتون است. چون این فریمورک آموزش پایتون این توسط غول های فناوری مانند موزیلا، Yelp، Dropbox و SurveyMonkey استفاده شده است.

 

 

ویژگی های کلیدی Pyramid

قابلیت اجرای خوب با اپ های کوچک و بزرگ

نقشه برداری URL بر اساس پیکربندی مسیرها از طریق ارسال URL و WebHelpers

اعتبار سنجی و تولید ساختار HTML

جزئیات قالب و دارایی جامع

تست، پشتیبانی و مستندات داده جامع

احراز هویت و تایید انعطاف پذیر

 

4-گروک

فریم ورک Grok یک چارچوب وب مبتنی بر فناوری Zope Toolkit است. با تمرکز بر دو اصل کلی – قرارداد روی پیکربندی و DRY (خودت را تکرار نکن) یک تجربه توسعه چابک به توسعه دهندگان می دهد. این یکframework  متن باز است که برای سرعت بخشیدن به فرآیند توسعه برنامه توسعه یافته است.

توسعه‌دهندگان می‌توانند از میان گستره وسیعی از کتابخانه‌های شبکه و مستقل انتخاب کنند که بر اساس نیازهای کار مشخص می‌شود. رابط کاربری Grok’s UI مانند سایر چارچوب‌های فول استک پایتون مانند Pylons و TurboGears است.

 

 

ویژگی های کلیدی Grok:

یک پایه قوی برای توسعه برنامه های کاربردی وب قدرتمند و قابل توسعه ارائه می‌‍دهد

به توسعه دهندگان وب امکان می دهد از قدرت Zope 3 استفاده کنند

یک پایگاه داده قدرتمند برای ذخیره سازی است

امنیت یکپارچه برای اطمینان از برنامه شما و اعطای دسترسی به کاربران خاص

معماری اجزای Grok به توسعه دهندگان کمک می‌کند تا غیرقابل پیش بینی بودن توسعه را کاهش دهند

بلوک های ساختمان و سایر دارایی های ضروری را برای توسعه برنامه های کاربردی وب سفارشی برای نیازهای تجاری ارائه می دهد

 

TurboGears-5

TurboGears یک چارچوب برنامه وب تمام پشته مبتنی بر داده های پایتون است.  این برای غلبه بر نارسایی‌های مختلف چارچوب‌های توسعه وب و برنامه تلفن همراه که به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرند طراحی شده است.  این به مهندسان برنامه نویسی پایتون نرم افزار قدرت می‌دهد تا شروع به توسعه برنامه های کاربردی وب با تنظیمات ناچیز کنند.

TurboGears برنامه نویس های وب را قادر می سازد تا توسعه وب سایت پایتون را با استفاده از ابزارهای توسعه جاوا اسکریپت ساده کنند. شما به عنوان برنامه نویس می توانید برنامه های تحت وب را با کمک عناصری مانند SQLAlchemy، Repoze، WebOb و Genshi بسیار سریعتر از سایر فریم ورک های موجود توسعه دهید. این پایگاه داده ها و سرورهای وب مختلف مانند Pylons را پشتیبانی می‌کند.

 

 

ویژگی های کلیدی TurboGears:

تمام ویژگی ها به عنوان دکوراتورهای عملکردی اجرا می‌شوند.

پشتیبانی از چند پایگاه داده

ابزارهای خط فرمان قابل دسترس

ادغام کتابخانه جاوا اسکریپت MochiKit.

معماری به سبک MVC و قالب‌های PasteScript.

ToscaWidgets برای تسهیل هماهنگی طراحی frontend و استقرار سرور.

 

6- Web6-2Py

Web2py یک دیباگر ( debugger ) ، ویرایشگر کد و همچنین یک ابزار استقرار را همراهی می‌کند تا شما را قادر می‌سازد تا کد را بسازید و اشکال‌زدایی کنید، همچنین برنامه‌های وب را آزمایش کرده و نگهداری کنید. این یک framework چند پلتفرمی است که زیربنای ویندوز، یونیکس/لینوکس، مک، موتور اپلیکیشن گوگل و پلتفرم های مختلف دیگر است.

این چارچوب برنامه نویسی پایتون روند توسعه برنامه پایتون را از طریق وب سرور، پایگاه داده SQL و یک رابط آنلاین ساده می‌کند. این به مشتریان امکان می‌دهد تا برنامه های وب را از طریق مرورگرهای وب بسازند، اصلاح کنند، استقرار و مدیریت کنند. مؤلفه کلیدی Web2py یک چارچوب بلیط است که در صورت وقوع یک اشتباه یک تیکت صادر می‌کند. این کار مشتری را تشویق می‌کند که خطا و وضعیت آن را دنبال کند. همچنین، دارای اجزای داخلی برای مدیریت درخواست‌ها، واکنش‌ها، جلسات و کوکی‌های HTTP است.

 

 

ویژگی های کلیدی Web2py:

پشتیبانی از حل و فصل بیش از پیکربندی و تسهیل توسعه سریع وب.

از معماری MVC برای ساده سازی توسعه وب پشتیبانی می کند.

توسعه دهندگان را قادر می‌سازد تا با پایگاه های داده رابطه ای و NoSQL پرکاربرد کار کنند.

IDE مبتنی بر وب برای تسریع پروژه های توسعه وب مانند تمیز کردن فایل های موقت، ویرایش فایل های برنامه، اجرای آزمایش ها و مرور بلیط های گذشته.

با باتری های مفید برای ساخت انواع برنامه های وب به طور موثر و بدون استفاده از ابزارها و خدمات خارجی ارائه می شود.

با رسیدگی به آسیب‌پذیری‌ها و مسائل امنیتی، برنامه‌های وب را ایمن نگه می‌دارد.

 

7-فلاسک

Flask یک فریمورک پایتون است که تحت مجوز BSD قابل دسترسی است که از چارچوب Sinatra Ruby الهام گرفته شده است. Flask بر جعبه ابزار Werkzeug WSGI و قالب Jinja2 متکی است. هدف اصلی کمک به توسعه یک پایگاه برنامه وب قوی است.

توسعه‌دهندگان می‌توانند چارچوب بک‌اند پایتون را به هر طریقی که نیاز دارند توسعه دهند، با این حال، این چارچوب برای برنامه‌هایی طراحی شده است که پایان باز هستند. فلاسک توسط شرکت های بزرگی از جمله LinkedIn و Pinterest استفاده شده است. در مقایسه با جنگو، Flask برای پروژه های کوچک و آسان مناسب است. بنابراین، می‌توانید انتظار توسعه وب سرور، پشتیبانی از Google App Engine و همچنین تست واحد داخلی را داشته باشید.

 

 

ویژگی های کلیدی Flask:

سرور توسعه داخلی و debugger.

RESTful ارسال درخواست.

پشتیبانی تست واحد یکپارچه (کد با کیفیت).

از قالب Jinja2 (برچسب ها، فیلترها، ماکروها و موارد دیگر) استفاده می کند.

100٪ سازگار با WSGI 1.0.

افزونه های متعدد ارائه شده توسط انجمن که ادغام عملکردهای جدید را آسان می کند.

 

8- بطری (Bottle)

Bottle یکی از بهترین فریم ورک های برنامه نویسی وب پایتون است که در دسته فریم ورک های مقیاس کوچک قرار می گیرد. در اصل، برای ساخت API های وب توسعه داده شد. همچنین، Bottle سعی می کند همه چیز را در یک سند منبع واحد اجرا کند. هیچ وابستگی دیگری به جز کتابخانه استاندارد پایتون ندارد.

قابلیت‌های خارج از جعبه شامل قالب‌بندی، ابزارهای کمکی، کارگردانی و برخی انتزاع‌های اساسی بر روی استاندارد WSGI است. مانند Flask، شما به طور قابل توجهی به سخت افزار نزدیکتر از یک فریم ورک فول استک کدنویسی خواهید کرد. بوتل توسعه دهندگان را قادر می سازد تا به سخت افزار نزدیک تر کار کنند. این نه تنها برنامه های کاربردی شخصی ساده می‌سازد، بلکه مکانی مناسب برای یادگیری چارچوب های پایتون و نمونه سازی است. به عنوان مثال، Bottle توسط Netflix برای رابط های وب خود استفاده شده است.

 

 

ویژگی های کلیدی بطری:

مسیرهای URL بدون نقطه و پویا برای نگارش با استفاده از نحو ساده شده.

موتور قالب و پشتیبان داخلی سریع و پایتونیک.

چارچوب WSGI با CGI و WSGI داخلی کار می‌کند آسان است.

اجازه دسترسی آسان به داده ها، کوکی ها، آپلود فایل ها و سایر متادیتاهای مرتبط با HTTP را می‌دهد.

کار در سرور HTTP و پشتیبان برای چسب، fapws3، flup، یا برخی دیگر از سرورهای HTTP شایسته WSGI.

بهینه سازی سرعت برای تست و عملکرد بالا.

 

9-گردباد(Tornado)

Tornado یک چارچوب وب پایتون و کتابخانه فریمورک غیرمنتظره است. از یک چارچوب غیر مسدود کننده I/O استفاده می کند و مشکل C10k را حل می کند (به این معنی که هر زمان که به درستی پیکربندی شود، می‌تواند با بیش از 10.000 اتصال همزمان مقابله کند)

این آن را به ابزاری فوق‌العاده برای ساخت برنامه‌هایی تبدیل می‌کند که نیاز به مشتریان برتر و هم‌زمان دارند.

 

 

ویژگی های کلیدی تورنادو:

اجرای طرح های احراز هویت و مجوز شخص ثالث را امکان پذیر می‌کند.

کیفیت برتر، خدمات بلادرنگ و مشتریان HTTP غیرمسدود.

خروجی با کیفیت بالا ارائه می دهد.

پشتیبانی از تفسیر و بومی سازی.

پشتیبانی از احراز هویت کاربر و قالب های وب.

 

10-BlueBream

BlueBream همچنین یک چارچوب، سرور و کتابخانه برنامه وب منبع باز برای توسعه دهندگان وب سایت است. این توسط تیم Zope توسعه داده شد و قبلا با نام Zope 3 شناخته می شد.

این چارچوب برای هر دو فعالیت‌های عادی و پایه ای که به بخش‌های مختلف قابل استفاده مجدد و مناسب تقسیم شده‌اند، مناسب‌تر است.

BlueBream به Zoop Toolkit (ZTK) متکی است. این دارای دوره های گسترده ای از تجربه است که اطمینان حاصل می‌کند که موارد ضروری اصلی برای برنامه ریزی پایدار، بی امان و سازگار را برآورده می کند.

 

11-کیشوت

فریم ورک Quixote برای نوشتن برنامه نویسی مبتنی بر وب با پایتون است. اهداف آن انطباق پذیری و عملکرد بهتر، به ترتیب خاص است. برنامه های کاربردی کیشوت در فناوری سنتی توسعه یافته اند. بنابراین، اگر یک توسعه‌دهنده پایتون مشتاق آموزش زبان برنامه‌نویسی واقعی است یا می‌خواهد آن را امتحان کند یا یاد بگیرد، Quixote برای آن‌ها مناسب است. منطق قالب‌بندی صفحات وب شامل کلاس‌ها و توابع پایتون است.

سه نسخه قابل توجه از کیشوت وجود دارد. نسخه های 1 و 2 شبیه یکدیگر هستند اما دارای تفاوت هستند. نسخه 1 دیگر به طور موثر استفاده نمی‌شود. نسخه 3 مانند کیشوت 2 به پایتون 3 نیاز دارد. نسخه های 2 و 3 به طور موثر حفظ می‌شوند و توسط سایت های عمومی مختلف استفاده می‌‌‌شوند.

ویژگی های کلیدی کیشوت

طراحی ساده و انعطاف پذیر با API مدیریت.

کتابخانه توابع برای کمک به توسعه و تجزیه و تحلیل یک فرم HTML.

قالب‌های HTML نوشته شده شبیه پایتون است و می‌توانند درست مانند سایر کدهای پایتون وارد شوند.

با هر وب سروری که از CGI یا Fast CGI پشتیبانی می کند کار می‌کند

از mod_python آپاچی پشتیبانی می کند

پروتکل SCGI نیز پشتیبانی می‌شود

 

 

اگرچه بسیاری از frame work های یکی از بهترین زبان های برنامه نویسی یعنی پایتون وجود دارد که در سال‌های آینده محبوب و مورد تقاضا هستند، اما در مزایا و معایب با  یکدیگر متفاوت هستند. هر توسعه‌دهنده پایتون دارای سبک‌های کدنویسی و ترجیحات متفاوتی است. آن‌ها هر چارچوبی را بر اساس الزامات یک کار فردی ارزیابی می‌کنند. از این رو، انتخاب به شدت به توسعه دهندگان وب پایتون و کار در دست بستگی دارد.

فهرست فریمورک‌های رایگان و منبع باز پایتون برای سال 2021 که در دوره های آموزش برنامه نویسی پایتون مورد اشاره قرار می‌گیرند، می‌تواند به‌طور گسترده به‌عنوان یک برنامه توسعه وب پشته‌ای کامل استفاده شود. کدام یک را برای فیلد آموزش دوره برنامه نویسی خود انتخاب می‌کنید. یا فریمورک های مورد علاقه شما در پایتون که از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی است،به نوع کار و سلیقه خودتان نیزبستگی دارد.

 

کتابخانه های پایتون

کتابخانه های پایتون مجموعه ای از توابع مفید هستند که نیاز به نوشتن کدها را از ابتدا حذف می کنند. امروزه بیش از 137.000 کتابخانه پایتون وجود دارد.

کتابخانه‌های پایتون نقش حیاتی در توسعه یادگیری ماشین، علم داده، تجسم داده‌ها، برنامه‌های کاربردی دستکاری تصویر و داده‌ها و موارد دیگر دارند. اجازه دهید با یک مقدمه کوتاه از زبان برنامه نویسی پایتون شروع کنیم و سپس مستقیماً به محبوب ترین کتابخانه های پایتون بپردازیم.

اگر به دنبال ایجاد موقعیت شغلی خود در یادگیری ماشینی هستید، دریافت گواهینامه در این دامنه می‌تواند به شما کمک کند یک قدم به حرفه رویایی خود نزدیکتر شوید. می‌توانید دوره آموزش برنامه نویسی پایتون را که توسط آموزشگاه های حرفه ای آنلاین و حضوری پیشرفته ارائه می‌شود، شرکت کنید.

 

پایتون دریایی از کتابخانه‌ها است که هرکدام اهداف مختلفی را دنبال می‌کنند. شما به عنوان یک توسعه‌دهنده پایتون، باید از بهترین‌ و با کیفیت ترین دانش ها برخوردار باشید. یعنی یک دانش کافی. در کنار آموزش زبان محبوب برنامه نویسی پایتون ، برای کمک به شما در این امر، در اینجا معرفی ای خواهیم داشت از10 کتابخانه برتر پایتون برای یادگیری ماشین که به شما در مسیر آموزش محبوب ترین زبان برنامه نویسی کمک بسزایی خواهد کرد.

دلایل زیادی وجود دارد که چرا پایتون در بین بهترین های زبان برنامه نویسی محبوب است و یکی از آن‌ها این است که مجموعه ای شگفت انگیز از کتابخانه ها دارد که کاربران می توانند با آن‌ها کار کنند.

از دلایل دیگری که پایتون را از جمله محبوب ترین زبان برنامه در جهان قرار داده است نیز می‌توان به این موارد اشاره کرد:

• پایتون به دلیل سادگی و سادگی یک زبان برنامه نویسی سطح مبتدی است.
• پایتون می‌خواهد از توسعه گرفته تا استقرار و نگهداری توسعه‌دهندگان آن بهره‌ورتر باشند.
• پورتیبل بودن یکی دیگر از دلایل محبوبیت زیاد پایتون است.
• نحو برنامه نویسی پایتون برای یادگیری ساده است و زمانی که آن را با C، Java و ++C مقایسه می‌کنیم، سطح بالایی دارد.

سادگی Python بسیاری از توسعه دهندگان را برای ایجاد کتابخانه های جدید برای یادگیری ماشین جذب کرده است. به دلیل مجموعه عظیمی از کتابخانه ها، پایتون در بین کارشناسان یادگیری ماشین بسیار محبوب شده است.

 

تنسورفلو

 

 

اگر در حال حاضر روی یک پروژه یادگیری ماشینی در پایتون کار می‌کنید، ممکن است درباره این کتابخانه منبع باز معروف به نام TensorFlow شنیده باشید. این کتابخانه توسط گوگل و با همکاری Brain Team ساخته شده است. TensorFlow تقریباً بخشی از هر برنامه Google برای یادگیری ماشین است.

TensorFlow مانند یک کتابخانه محاسباتی برای نوشتن الگوریتم‌های جدید که شامل تعداد زیادی عملیات تانسور است، کار می‌کند، زیرا شبکه‌های عصبی را می‌توان به راحتی به صورت نمودارهای محاسباتی بیان کرد و می‌توان آن‌ها را با استفاده از TensorFlow به عنوان مجموعه‌ای از عملیات روی تانسور پیاده‌سازی کرد.

تانسورها ماتریس های N بعدی هستند که داده های شما را نشان می‌دهند.

 

ویژگی های TensorFlow

TensorFlow برای سرعت بهینه شده است، از تکنیک هایی مانند XLA برای عملیات جبر خطی سریع استفاده می‌کند.

1. ساختار پاسخگو

با TensorFlow، می‌توانیم به راحتی تک تک قسمت‌های نمودار را که در حین استفاده از Numpy یا SciKit گزینه‌ای نیست، تجسم کنیم.

2. انعطاف پذیری

یکی از ویژگی های بسیار مهم Tensorflow این است که در عملکرد آن انعطاف پذیر است، به این معنی که دارای ماژولار است و قسمت هایی از آن را که می‌خواهید مستقل کنید، این گزینه را به شما ارائه می‌دهد.

3. راحتی در آموزش

این به راحتی بر روی CPU و همچنین GPU برای محاسبات توزیع شده قابل آموزش است.

4. آموزش شبکه عصبی موازی

TensorFlow خط لوله را ارائه می‌دهد به این معنا که می توانید چندین شبکه عصبی و چندین پردازنده گرافیکی را آموزش دهید که این مدل ها را در سیستم های مقیاس بزرگ بسیار کارآمد می‌کند.

5. جامعه بزرگ

نیازی به گفتن نیست که اگر توسط گوگل توسعه یافته باشد، در حال حاضر تیم بزرگی از مهندسان نرم افزار وجود دارند که به طور مداوم بر روی بهبود پایداری کار می کنند.

6. متن باز

بهترین چیز در مورد این کتابخانه یادگیری ماشینی این است که منبع باز است بنابراین هر کسی می تواند تا زمانی که اتصال به اینترنت دارد از آن استفاده کند.

 

شما از TensorFlow روزانه اما به طور غیرمستقیم با برنامه هایی مانند جستجوی صوتی Google یا Google Photos استفاده می کنید. اینها کاربردهای TensorFlow هستند.

تمام کتابخانه های ایجاد شده در TensorFlow به زبان های C و C++ نوشته شده اند. با این حال، یک صفحه جلویی پیچیده برای پایتون دارد. کد پایتون شما گردآوری می‌شود و سپس بر روی موتور اجرای توزیع شده TensorFlow که با استفاده از C و C++ ساخته شده است اجرا می‌شود.

تعداد برنامه های TensorFlow به معنای واقعی کلمه نامحدود است و زیبایی TensorFlow در همین است.

 

در ادامه این مقاله با برترین کتابخانه های پایتون همراه ما باشید.

 

Scikit-Learn

 

 

این یک کتابخانه پایتون است که با NumPy و SciPy مرتبط است.  به عنوان یکی از بهترین کتابخانه ها برای کار با داده های پیچیده در نظر گرفته می‌شود.

تغییرات زیادی در این کتابخانه در حال انجام است. یکی از تغییرات، ویژگی اعتبارسنجی متقابل است که امکان استفاده از بیش از یک معیار را فراهم می‌کند. بسیاری از روش‌های آموزشی مانند رگرسیون لجستیک و نزدیک‌ترین همسایگان پیشرفت‌های کمی دریافت کرده‌اند.

ویژگی های Scikit-Learn:

1. اعتبار سنجی متقابل: روش های مختلفی برای بررسی دقت مدل های نظارت شده بر روی داده های دیده نشده وجود دارد.
2. الگوریتم های یادگیری بدون نظارت: مجدداً الگوریتم های زیادی در پیشنهاد وجود دارد – از خوشه بندی، تحلیل عاملی، تجزیه و تحلیل مؤلفه های اصلی گرفته تا شبکه های عصبی بدون نظارت.
3. استخراج ویژگی: برای استخراج ویژگی ها از تصاویر و متن (به عنوان مثال کیسه کلمات) مفید است.

کجا از Scikit-Learn استفاده می کنیم؟

این شامل تعداد زیادی الگوریتم برای اجرای وظایف استاندارد یادگیری ماشین و داده کاوی مانند کاهش ابعاد، طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی و انتخاب مدل است.

 

در ادامه این وبلاگ «10 کتابخانه برتر پایتون»، Numpy را خواهیم داشت

 

Numpy

 

 

Numpy به عنوان یکی از محبوب ترین کتابخانه های یادگیری ماشین در پایتون در نظر گرفته می‌شود. TensorFlowو کتابخانه های دیگر از Numpy به صورت داخلی برای انجام چندین عملیات روی Tensor استفاده می‌کنند. رابط آرایه بهترین و مهمترین ویژگی Numpy است.

 

ویژگی های Numpy

تعاملی بودن: Numpy بسیار تعاملی و آسان برای استفاده است.

ریاضیات: پیاده سازی‌های پیچیده ریاضی را بسیار ساده می‌کند.

شهودی بودن: کدنویسی را آسان می کند و درک مفاهیم آسان است.

تعامل بالا: به طور گسترده استفاده می‌شود، از این رو سهم بسیار زیادی از منبع باز است.

موارد استفاده از Numpy؟

این رابط را می‌توان برای بیان تصاویر، امواج صوتی و دیگر جریان های خام باینری به عنوان آرایه ای از اعداد واقعی در ابعاد N استفاده کرد.

برای پیاده سازی این کتابخانه برای یادگیری ماشین، داشتن دانش Numpy برای توسعه دهندگان فول استک مهم است.

 

در ادامه مقاله «10 کتابخانه برتر پایتون»، Keras را بررسی می‌کنیم

 

Keras

 

Keras به عنوان یکی از جالب ترین کتابخانه های پایتون در نظر گرفته می‌شود. مکانیزم ساده‌تری برای بیان شبکه‌های عصبی فراهم می‌کند. Keras همچنین برخی از بهترین ابزارها را برای کامپایل مدل ها، پردازش مجموعه داده ها، تجسم نمودارها و موارد دیگر ارائه می‌دهد.

در اصل، Keras از Theano یا TensorFlow به صورت داخلی استفاده می‌کند. برخی از محبوب ترین شبکه های عصبی مانند CNTK نیز می توانند استفاده شوند. Keras در مقایسه با سایر کتابخانه های پایتون نسبتاً کند است. زیرا با استفاده از زیرساخت های back-end یک نمودار محاسباتی ایجاد می‌کند و سپس از آن برای انجام عملیات استفاده می‌کند. تمامی مدل های کراس portable هستند.

 

ویژگی های Keras

بر روی CPU و GPU به راحتی اجرا می‌شود.

Keras تقریباً از تمام مدل‌های یک شبکه عصبی پشتیبانی می‌کند – کاملاً متصل، کانولوشن، ادغام، تکراری، جاسازی و غیره. علاوه بر این، این مدل‌ها می‌توانند برای ساخت مدل‌های پیچیده‌تر ترکیب شوند.

Keras، که ماهیت مدولار دارد، به طرز باورنکردنی رسا، منعطف و برای تحقیقات نوآورانه مناسب است.

Keras یک چارچوب کاملاً مبتنی بر پایتون است که اشکال زدایی و کاوش آن را آسان می‌کند.

 

کجا از Keras استفاده می کنیم؟

شما در حال حاضر دائماً با ویژگی‌های ساخته شده با Keras در تعامل هستید – این ویژگی در Netflix، Uber، Yelp، Instacart، Zocdoc، Square و بسیاری دیگر مورد استفاده قرار گرفته است. این امر به ویژه در میان استارتاپ هایی که یادگیری عمیق را در هسته محصولات خود قرار می دهند بسیار محبوب است.

Keras شامل پیاده‌سازی‌های متعددی از بلوک‌های ساختمانی رایج شبکه عصبی مانند لایه‌ها، اهداف، توابع فعال‌سازی، بهینه‌سازها و مجموعه‌ای از ابزارها برای آسان‌تر کردن کار با داده‌های تصویر و متن است.

به علاوه، بسیاری از مجموعه داده های از پیش پردازش شده و مدل های از پیش آموزش دیده مانند MNIST، VGG، Inception، SqueezeNet، ResNet و غیره را ارائه می‌دهد.

کتابخانه برنامه نویسی پایتون همچنین در بین محققان یادگیری عمیق مورد علاقه است و در رتبه دوم قرار دارد. این کتابخانه پایتون توسط محققان در سازمان های علمی بزرگ مانند سرن و ناسا مورد استفاده قرار گرفته است.

 

در ادامه مطلب برترین کتابخانه های پایتون PyTorch را مورد بررسی قرار می‌دهیم.

 

PyTorch

 

 

 

PyTorch بزرگترین کتابخانه پایتون است که به توسعه دهندگان اجازه می‌دهد تا محاسبات تانسور را با شتاب GPU انجام دهند، نمودارهای محاسباتی پویا ایجاد کنند و گرادیان ها را به صورت خودکار محاسبه کنند. غیر از این، PyTorch API های غنی را برای حل مسائل مربوط به برنامه های مربوط به شبکه های عصبی ارائه می‌دهد.

این کتابخانه یادگیری ماشینی مبتنی بر Torch است که یک کتابخانه ماشین منبع باز است که در C با یک پوشش در Lua پیاده سازی شده است.

این کتابخانه پایتون در سال 2017 معرفی شد و از زمان تأسیس آن، این کتابخانه محبوبیت بیشتری پیدا کرده و تعداد روزافزونی از توسعه دهندگان یادگیری ماشین را به خود جذب می‌کند.

 

ویژگی های PyTorch

 

فرانت-اند هیبریدی

یک front-end هیبریدی جدید، سهولت استفاده و انعطاف‌پذیری را در حالت مشتاق فراهم می‌کند، در حالی که برای سرعت، بهینه‌سازی و عملکرد در محیط‌های زمان اجرا ++C به حالت نمودار انتقال می‌یابد.

آموزش توزیع شده

با بهره گیری از پشتیبانی بومی برای اجرای ناهمزمان عملیات جمعی و ارتباطات همتا به همتا که از پایتون و ++C قابل دسترسی است، عملکرد را هم در تحقیق و هم در تولید بهینه می‌کند.

مقدمه چینی شده با پایتون

PyTorch یک پایتون نیست که به یک چارچوب ++C یکپارچه متصل شود. این برنامه برای ادغام عمیق با پایتون ساخته شده است تا بتوان از آن با کتابخانه‌ها و بسته های محبوبی مانند Cython و Numba استفاده کرد.

کتابخانه ها و ابزار

جامعه فعالی از محققان و توسعه‌دهندگان، اکوسیستم غنی از ابزارها و کتابخانه‌ها را برای گسترش PyTorch و پشتیبانی از توسعه در حوزه‌هایی از بینایی رایانه تا یادگیری تقویتی ساخته‌اند.

اپلیکیشن های PyTorch؟

PyTorch در درجه اول برای برنامه هایی مانند پردازش زبان طبیعی استفاده می شود. این در درجه اول توسط گروه تحقیقاتی هوش مصنوعی فیس بوک توسعه یافته است و نرم افزار «Pyro» برای برنامه نویسی احتمالی بر روی آن ساخته شده است.

PyTorch از جهات مختلف از TensorFlow بهتر عمل می‌کند و در روزهای اخیر توجه زیادی را به خود جلب کرده است.

 

LightGBM

 

 

Gradient Boosting یکی از بهترین و محبوب‌ترین کتابخانه‌های برنامه نویسی پایتون است که به توسعه‌دهندگان در ساخت الگوریتم‌های جدید با استفاده از مدل‌های ابتدایی بازتعریف شده و یعنی درخت‌های تصمیم کمک می‌کند. از این رو کتابخانه های خاصی برای اجرای سریع و کارآمد این روش در دسترس هستند.

این کتابخانه ها LightGBM، XGBoost و CatBoost هستند. همه این کتابخانه ها رقیبی هستند که به حل یک مشکل مشترک کمک می‌کنند و می‌توانند تقریباً به روشی مشابه از آن‌ها استفاده کنند.

 

ویژگی های LightGBM

محاسبات بسیار سریع کارایی تولید بالا را تضمین می کند.

شهودی است. از این رو آن را کاربر پسند می‌کند.

آموزش سریعتر از بسیاری از کتابخانه های یادگیری عمیق دیگر.

هنگامی که مقادیر NaN و سایر مقادیر متعارف را در نظر می گیرید، خطا ایجاد نمی‌کند.

 

کاربردهای LightGBM چیست؟

این کتابخانه پایتون پیاده‌سازی‌های بسیار مقیاس‌پذیر، بهینه‌شده و سریع تقویت گرادیان را ارائه می‌دهد که باعث محبوبیت آن در بین توسعه‌دهندگان یادگیری ماشین می‌شود. زیرا اکثر توسعه دهندگان فول استک یادگیری ماشینی با استفاده از این الگوریتم های برنده، بدست آوردند.

 

در ادامه این مقاله بهترین کتابخانه های پایتون، Eli5 را پیش رو خواهیم داشت

 

Eli5

 

 

اغلب نتایج پیش‌بینی‌های مدل یادگیری ماشین دقیق نیستند و کتابخانه Eli5 ساخته شده در پایتون به غلبه بر این چالش کمک می‌کند. این ترکیبی از تجسم و اشکال زدایی تمام مدل های یادگیری ماشین و ردیابی تمام مراحل کار یک الگوریتم است.

ویژگی های Eli5

علاوه بر این، Eli5 از کتابخانه های دیگر XGBoost، lightning، scikit-learn و sklearn-crfsuite پشتیبانی می‌کند.

 

کاربردهای Eli5 چیست؟

برنامه های ریاضی که نیاز به محاسبات زیادی در زمان کوتاه دارند. Eli5 در جایی که وابستگی هایی با سایر بسته های پایتون وجود دارد، نقش حیاتی ایفا می کند. این کتابخانه پایتون کاربردهای قدیمی و پیاده سازی متدولوژی های جدیدتر در زمینه های مختلف دارد.

 

با معرفی کتابخانه های پایتون می‌رسیم به SciPy

 

SciPy

 

 

SciPy یک کتابخانه یادگیری ماشینی برای توسعه دهندگان و مهندسان اپلیکیشن ها است. با این حال، هنوز باید تفاوت بین کتابخانه SciPy و پشته SciPy را بدانید. کتابخانه SciPy شامل ماژول هایی برای بهینه سازی، جبر خطی، ادغام و آمار است.

 

ویژگی های SciPy

ویژگی اصلی کتابخانه SciPy این است که با استفاده از NumPy توسعه یافته است و آرایه آن بیشترین استفاده را از NumPy می‌کند.

علاوه بر این، SciPy تمام روال‌های عددی کارآمد مانند بهینه‌سازی، ادغام عددی و بسیاری موارد دیگر را با استفاده از زیر ماژول‌های خاص خود فراهم می‌کند.

تمام عملکردها در همه زیرماژول های SciPy به خوبی مستند شده اند.

کاربردهای SciPy؟

SciPy کتابخانه ای است که از NumPy برای حل توابع ریاضی استفاده می کند. SciPy از آرایه‌های NumPy به‌عنوان ساختار داده‌های پایه استفاده می‌کند و ماژول‌هایی را برای کارهای مختلف که معمولاً در برنامه‌نویسی علمی مورد استفاده قرار می‌گیرند ارائه می‌کند.

وظایفی از جمله جبر خطی، ادغام (حساب ها)، حل معادلات دیفرانسیل معمولی و پردازش سیگنال به راحتی توسط SciPy اجرا می‌شوند.

در ادامه 10 کتابخانه برتر پایتون خواهیم رسید به Theano

 

تیانو

Theano یک چارچوب محاسباتی کتابخانه یادگیری ماشینی در پایتون برای محاسبه آرایه های چند بعدی است. Theano مشابه TensorFlow کار می‌کند، اما به اندازه TensorFlow کارآمد نیست. به دلیل عدم توانایی آن در سازگاری با محیط های تولید.

علاوه بر این، Theano همچنین می‌تواند در محیط های توزیع شده یا موازی دقیقاً مشابه TensorFlow استفاده شود.

 

 

ویژگی های Theano

ادغام دقیق با NumPy – امکان استفاده از آرایه های NumPy کاملاً در توابع کامپایل شده توسط Theano.

استفاده شفاف از GPU – محاسبات فشرده داده را بسیار سریعتر از CPU انجام دهید.

تمایز نمادین کارآمد – Theano مشتقات شما را برای توابع با یک یا چند ورودی انجام می‌دهد.

بهینه‌سازی سرعت و پایداری – حتی زمانی که x بسیار کوچک است، پاسخ مناسب را برای Log(1+x) دریافت کنید. این تنها یکی از نمونه هایی برای نشان دادن پایداری Theano است.

تولید کد پویا C – عبارات را سریعتر از همیشه ارزیابی می‌کند، در نتیجه کارایی را تا حد زیادی افزایش می‌دهد.

 

کجا از Theano استفاده می کنیم؟

نحو واقعی عبارات Theano نمادین است، که می‌تواند برای مبتدیانی که از توسعه نرم‌افزار معمولی استفاده می‌کنند چندان تاثیری نداشته باشد. به طور خاص، عبارت به معنای انتزاعی تعریف می‌شود، کامپایل می شود و بعداً برای انجام محاسبات مورد استفاده قرر می‌گیرد.

این کتابخانه پایتون به طور خاص انواع محاسبات را برای الگوریتم های شبکه عصبی بزرگ در یادگیری عمیق را انجام می دهد. این یکی از اولین کتابخانه ها در نوع خود بود (توسعه در سال 2007 آغاز شد) و یک استاندارد صنعتی برای تحقیق و توسعه یادگیری عمیق است.

امروزه Theano نقطه قوت چندین پروژه شبکه عصبی است و محبوبیت Theano با گذشت زمان در حال افزایش است.

و در آخر در معرفی محبوب ترین کتابخانه های پایتون، پاندا را پیش رو داریم

 

Pandas

Pandas یک کتابخانه پایتون است که ساختارهای داده سطح بالا و طیف گسترده ای از ابزارها را برای تجزیه و تحلیل ارائه می‌کند. یکی از ویژگی های عالی این کتابخانه امکان ترجمه عملیات پیچیده با داده ها با استفاده از یک یا دو دستور است. پانداها روش‌های داخلی زیادی برای گروه‌بندی، ترکیب داده‌ها و فیلتر کردن، و همچنین عملکرد سری زمانی دارند.

ویژگی های پانداس

کتابخانه پایتون پانداس مطمئن می‌شود که کل فرآیند دستکاری داده ها آسان تر خواهد بود. پشتیبانی از عملیات‌هایی مانند فهرست‌بندی مجدد، تکرار، مرتب‌سازی، تجمیع، الحاق و تجسم از جمله ویژگی‌های برجسته پانداها هستند.

کاربردهای پانداها؟

در حال حاضر، نسخه های کمتری از کتابخانه پانداها وجود دارد که شامل صدها ویژگی جدید، رفع اشکال، پیشرفت ها و تغییرات در API است. پیشرفت‌های پانداها به توانایی آن در گروه‌بندی و مرتب‌سازی داده‌ها، انتخاب بهترین خروجی مناسب برای روش اعمال، و پشتیبانی برای انجام عملیات انواع سفارشی مربوط می‌شود. تجزیه و تحلیل داده ها در میان همه چیزهای دیگر زمانی که صحبت از استفاده از معروفترین کتابخانه های پایتون از جمله پاندا به میان می‌آید، برجسته می‌شود.

 

نتیجه

در این مقاله بهترین و محبوب ترین زبان برنامه نویسی ها مورد بررسی قرار گرفت. اختصاصاً به زبان برنامه نویسی پایتون پرداختیم، در مورد آموزش پایتون صحبت کردیم و فریمورک های معروف آن را هم معرفی کردیم. در آخر هم به بررسی 10 کتابخانه برتر پایتون پرداختیم که به شما کمک کند تا یادگیری خود را در کتابخانه های موجود در پایتون شروع کنید. پس از دانستن درمورد 10 کتابخانه برتر پایتون، مطمئنم که می‌خواهید در مورد پایتون بیشتر بدانید.

 

لینک های کوتاه این دوره 

https://b2n.ir/d44759	https://zx1.ir/yMfCc	https://yun.ir/rh5y19
https://bit.ly/3FdYhiz	https://tinyurl.com/4tyn8cbm	https://is.gd/61xQXI