اگه یه پروژه داری و توش از اطلاعات حساس مثل کلیدهای API یا رمز دیتابیس استفاده می‌کنی، باید بدونی که ذخیره این اطلاعات توی کد، ایده‌ی خیلی بدیه!

اینجاست که فایل .env به کمکت میاد!

🔹 فایل .env چیه؟
یه فایل متنی ساده که اطلاعات مهم و متغیرهای محیطی رو توش ذخیره می‌کنی تا هم امنیت پروژه بالاتر بره، هم راحت‌تر مدیریت بشه.

🔹چرا باید از .env استفاده کنیم؟
امنیت بیشتر (دیگه رمزها و کلیدهای مهم توی کد اصلی نیستن!)
تغییر سریع تنظیمات بدون دست زدن به کد
جلوگیری از مشکلات توی محیط‌های مختلف (مثلاً لوکال vs سرور)

🔹 چطور از .env استفاده کنیم؟
۱️⃣ یه فایل .env توی ریشه پروژه بساز و اینجوری مقدارها رو توش بنویس:

DEBUG=True
SECRET_KEY=MySuperSecretKey1
23
DATABASE_URL=postgres://user:password@localhost:5432/mydb

۲️⃣ توی settings.py یا هر جای دیگه که نیاز داری، این مقادیر رو لود کن:

from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()

SECRET_KEY = os.getenv('SECRET_KEY')
DEBUG = os.getenv('DEBUG') == 'True'
DATABASE_URL = os.getenv('DATABASE_URL')

۳️⃣ حتماً .env رو توی .gitignore بذار که توی گیت‌هاب منتشر نشه!

echo ".env" >> .gitignore

از این به بعد، رمز و اطلاعات حساس رو توی .env ذخیره کن و همیشه این فایل رو از چشم بقیه دور نگه دار!

➖➖➖➖➖➖

😂 @Learrning_Python 😂

دستیار هوش مصنوعی قدرتمند برای توسعه‌ دهندگان...

با Bolt AI کدنویسی رو سریع‌تر، بهینه‌تر و لذت‌بخش‌تر تجربه کن:

✅ تحلیل هوشمند کد – پروژه‌تو آپلود کن، Bolt AI کیفیت و کارایی کد رو بررسی می‌کنه.
✅ مشاهده آنی تغییرات – تغییرات رو در لحظه ببین و سریع‌تر تصمیم بگیر.
✅ پروتوتایپ تمیز – کدنویسی اصولی و خوانا از همون اول!
✅ توسعه سریع‌تر – تست و دیباگ خودکار، بدون اتلاف وقت.
✅ نصب خودکار پکیج‌ها – نیاز به چیزی داری؟ Bolt AI خودش انجامش میده!
✅ سازگار با زبان‌ها و فریمورک‌های محبوب – هر چی دوست داری، کد بزن!

⚡ با Bolt AI، سطح کدنویسی‌تو بالاتر ببر!


➖➖➖➖➖➖

😂 @Learrning_Python 😂

این ربات هوش مصنوعی رایگان براتون عکس و ویدیو جنریت میکنه، دوست داشتید استفاده کنید:

@kandinsky21_bot


➖➖➖➖➖➖

😂 @Learrning_Python 😂

🔰 کتابخانه پایتون: XlsxWriter

یک کتابخانه قدرتمند برای ایجاد و قالب‌بندی فایل‌های Excel (.xlsx) است. این کتابخانه از سبک‌ها، نمودارها، قالب‌بندی شرطی و فرمول‌ها پشتیبانی می‌کند و گزینه‌ای عالی برای توسعه‌دهندگانی است که نیاز به تولید گزارش، کار با داده‌های جدولی، یا خودکارسازی اسناد اکسل دارند. 📊📃

✅ نمونه استفاده:

import xlsxwriter # ایجاد یک فایل اکسل جدید workbook = xlsxwriter.Workbook("report.xlsx") worksheet = workbook.add_worksheet() # نوشتن داده‌ها worksheet.write("A1", "Name") worksheet.write("B1", "Age") worksheet.write("A2", "Alice") worksheet.write("B2", 25) # افزودن فرمول worksheet.write("B3", "=AVERAGE(B2:B2)") # ذخیره فایل workbook.close() 

➕ مزایا:
✅ پشتیبانی از سبک‌ها، نمودارها و فرمول‌ها 📈
✅ تولید گزارش بدون نیاز به نصب اکسل 🖥️
✅ بهینه‌شده برای کار با داده‌های حجیم ⚡️
✅ نصب و راه‌اندازی:

pip install XlsxWriter 

🐱 مستندات رسمی: XlsxWriter Docs

➖➖➖➖➖➖

😂 @Learrning_Python 😂

برای دوستانی که میخوان تازه وارد بازار کار شن.

📱 اینستاگرم این شخص: 1alinaderi

(البته که ایشون بیشتر میم های برنامه نویسی میزاره)

➖➖➖➖➖➖

😂 @Learrning_Python 😂

🔰 کتابخانه قدرتمند پایتون: pyrsistent
آیا به دنبال ساختارهای داده‌ای تغییرناپذیر هستی که خیال تو رو از بابت ایمنی، پیش‌بینی‌پذیری و تمیزی کد راحت کنه؟
اینجاست که pyrsistent وارد میشه!
این کتابخانه ساختارهایی مثل pmap, pvector, pset و... رو در اختیارت قرار می‌ده که بعد از ایجاد، دیگه قابل تغییر نیستن. مناسب برای اپلیکیشن‌های حساس، بدون عوارض جانبی.

🧠 چرا pyrsistent؟

✅ تغییرناپذیری پیش‌فرض = امنیت بالا در چندریسمانی

✅ سینتکس تمیز و شهودی

✅ سازگار با سبک برنامه‌نویسی تابعی (Functional)

✅ عالی برای کار با کتابخونه‌هایی مثل toolz و attrs

🛠️ نمونه کد کاربردی:

from pyrsistent import pmap, pvector # دیکشنری تغییرناپذیر user = pmap({"name": "Alice", "age": 30}) updated_user = user.set("age", 31) print(user) # pmap({'name': 'Alice', 'age': 30}) print(updated_user) # pmap({'name': 'Alice', 'age': 31}) # لیست تغییرناپذیر items = pvector([1, 2, 3]) new_items = items.append(4) print(items) # pvector([1, 2, 3]) print(new_items) # pvector([1, 2, 3, 4]) 

⚡️ نصب سریع:

pip install pyrsistent 

🖼️ مستندات کامل: pyrsistent.readthedocs.io

برنامه‌نویسی تمیز رو تجربه کن!

#Python #PythonTips #FunctionalProgramming

➖➖➖➖➖➖

😂 @Learrning_Python 😂

🫥 محبوب‌ترین فریم‌ورک‌های فرانت‌اند در سال ۲۰۲۵

1️⃣. React

پیش‌نیازها: HTML، CSS، JavaScript کتابخانه‌ای قدرتمند برای ساخت رابط کاربری پویا و قابل ترکیب.

🔤. Vue.js

پیش‌نیازها: HTML، CSS، JavaScript فریم‌ورکی سبک و ساده برای شروع سریع توسعه‌ی فرانت‌اند.

3️⃣. Angular

پیش‌نیازها: HTML، CSS، TypeScript
فریم‌ورکی جامع و ساختاریافته برای ساخت برنامه‌های وب در مقیاس بزرگ.

4️⃣. Svelte

پیش‌نیازها: HTML، CSS، JavaScript فریم‌ورکی با کامپایلر که کد نهایی سریع و
سبک تولید می‌کند.

5️⃣. Next.js

پیش‌نیازها: HTML، CSS، JavaScript، React
فریم‌ورکی مبتنی بر React برای ساخت وب‌سایت‌های سریع با رندر سمت سرور.

➖➖➖➖➖➖

😂 @Learrning_Python 😂

آیا پایتون "اشاره‌گر" (Pointer) داره؟
خب معلومه که نههههه🤦‍♂️

اما یکی از سوال‌هایی که خیلی موقعها مطرح می‌شه، مخصوصاً از طرف کسایی که با زبان‌هایی مثل C یا C++ کار کردن، اینه:

"چرا توی پایتون اشاره‌گر نداریم؟!"😒

جواب کوتاه اینه:
پایتون اشاره‌گر نداره، ولی رفتار شبیه به اون داره!

پایتون چطوری کار می‌کنه؟
توی پایتون، وقتی یه متغیر تعریف می‌کنی، در واقع اون متغیر یه نام هست که به یه آبجکت اشاره می‌کنه. یعنی:

a = [1, 2, 3]
b = a
b.append(4)
print(a)  # خروجی: [1, 2, 3, 4]

همونطور که می‌بینی، با تغییر b، مقدار a هم تغییر کرد. چون هر دو دارن به یه آبجکت توی حافظه اشاره می‌کنن.

پس فرقش با C چیه؟🤯

✅توی C، اشاره‌گرها خیلی مستقیم و سطح پایینن:
✅آدرس حافظه رو مستقیم می‌گیری و باهاش کار می‌کنی.
ولی پایتون این جزئیات رو ازت مخفی کرده و مدیریت حافظه رو خودش انجام می‌ده. تو فقط با مرجع (Reference) کار می‌کنی، نه آدرس دقیق حافظه.
شاید نشه توی پایتون مثل C با اشاره‌گرها بازی کرد، ولی رفتار ارجاعی و mutable بودن آبجکت‌ها نشون می‌ده که مفهوم اشاره‌گر به شکلی امن‌تر و ساده‌تر همچنان حضور داره.

➖➖➖➖➖➖

😂 @Learrning_Python 😂