Learn Python Programming [PRO]

4.5
138 āļĢāļĩāļ§āļīāļ§
1K+
āļ”āļēāļ§āļ™āđŒāđ‚āļŦāļĨāļ”
āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļē
āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ—āļļāļāļ„āļ™
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­

āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāđāļ­āļ›āļ™āļĩāđ‰

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ Python 3 + āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰ Django Framework + āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰ Flask Framework + āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡ + āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ›āļąāļāļāļēāļ›āļĢāļ°āļ”āļīāļĐāļāđŒ + āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļ + āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰ Blockchain + āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰ CherryPy + āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰ MySQL + āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰ Postgresql + āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļš Python + āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰ Pytorch + Tensorflow Guide āđāļĨāļ°āļ­āļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒ āđ‚āļ”āļĒāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāđ‚āļ†āļĐāļ“āļē āļ™āļĩāđˆāļ„āļ·āļ­āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ āļēāļĐāļēāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ Python āļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ™āļīāļĒāļĄāđāļĨāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĄāļēāļāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”

āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ Python 3
āļŦāļĨāļēāļĄ 3 āļšāļ—āļ™āļģ
āļĄāļĩāļ­āļ°āđ„āļĢāđƒāļŦāļĄāđˆāđƒāļ™ Python 3
āļ āļēāļžāļĢāļ§āļĄāļŦāļĨāļēāļĄ 3
āļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļŠāļ āļēāļžāđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄ Python 3
āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ„āļ§āļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡ Python 3
āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ•āļąāļ§āđāļ›āļĢ Python
āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ‚āļ­āđ€āļ›āļ­āđ€āļĢāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡ Python
āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāļ‚āļ­āļ‡ Python
āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļŠāļ•āļĢāļīāļ‡āļŦāļĨāļēāļĄ
āļĢāļēāļĒāļāļēāļĢāļŦāļĨāļēāļĄ
āļŦāļĨāļēāļĄ 3 āļŠāļīāđˆāļ‡āļ­āļąāļ™āļ”āļąāļš
āļžāļˆāļ™āļēāļ™āļļāļāļĢāļĄāļŦāļĨāļēāļĄ
āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāđāļĨāļ°āđ€āļ§āļĨāļēāļŦāļĨāļēāļĄ
āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļŸāļąāļ‡āļāđŒāļŠāļąāđˆāļ™āļŦāļĨāļēāļĄ
āđ‚āļĄāļ”āļđāļĨāļŦāļĨāļēāļĄ 3
āđ„āļŸāļĨāđŒ Python I/O
āļ‚āđ‰āļ­āļĒāļāđ€āļ§āđ‰āļ™āļ‚āļ­āļ‡ Python 3
Python 3 āļšāļ—āļŠāđˆāļ§āļĒāļŠāļ­āļ™āļ‚āļąāđ‰āļ™āļŠāļđāļ‡
āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ„āļĨāļēāļŠ/āļ§āļąāļ•āļ–āļļāļ‚āļ­āļ‡ Python 3
āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ Python 3 CGI
āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ–āļķāļ‡āļāļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ Python 3
āļĢāļ°āļšāļšāđ€āļ„āļĢāļ·āļ­āļ‚āđˆāļēāļĒ Python 3

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāđ€āļŠāļīāļ‡āļ§āļąāļ•āļ–āļļ Python āđ„āļ›āļˆāļ™āļ–āļķāļ‡āļ‚āļąāđ‰āļ™āļŠāļđāļ‡

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ€āļ§āđ‡āļšāļ”āđ‰āļ§āļĒ Python [HTML, CSS, Django, Flask, Pyramid, cherryPy, TurboGears]


Learn Python Machine Learning āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡ (ML) āđ‚āļ”āļĒāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āđāļĨāđ‰āļ§āđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāļēāļ‚āļēāļ§āļīāļŠāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļŦāļĨāļ·āļ­āļˆāļēāļāļĢāļ°āļšāļšāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļŦāđ‰āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āļŠāļķāļāļāļąāļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļ™āļĨāļąāļāļĐāļ“āļ°āđ€āļ”āļĩāļĒāļ§āļāļąāļšāļ—āļĩāđˆāļĄāļ™āļļāļĐāļĒāđŒāļ—āļģ āļžāļđāļ”āļ‡āđˆāļēāļĒāđ† āļāđ‡āļ„āļ·āļ­ ML āļ„āļ·āļ­āļ›āļąāļāļāļēāļ›āļĢāļ°āļ”āļīāļĐāļāđŒāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļŦāļ™āļķāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāđāļĒāļāļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļ­āļ­āļāļˆāļēāļāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ”āļīāļšāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļŦāļĢāļ·āļ­āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢ

āļ›āļąāļāļāļēāļ›āļĢāļ°āļ”āļīāļĐāļāđŒ āļ›āļąāļāļāļēāļ›āļĢāļ°āļ”āļīāļĐāļāđŒāļ„āļ·āļ­āļ›āļąāļāļāļēāļ—āļĩāđˆāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļˆāļąāļāļĢāđāļŠāļ”āļ‡āļ­āļ­āļāļĄāļē āļ•āļĢāļ‡āļāļąāļ™āļ‚āđ‰āļēāļĄāļāļąāļšāļ›āļąāļāļāļēāļ—āļĩāđˆāļĄāļ™āļļāļĐāļĒāđŒāđāļŠāļ”āļ‡āļ­āļ­āļāļĄāļē āļšāļ—āļŠāđˆāļ§āļĒāļŠāļ­āļ™āļ›āļąāļāļāļēāļ›āļĢāļ°āļ”āļīāļĐāļāđŒ Python āļ™āļĩāđ‰āļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāđāļ™āļ§āļ„āļīāļ”āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ›āļąāļāļāļēāļ›āļĢāļ°āļ”āļīāļĐāļāđŒāļŠāļēāļ‚āļēāļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āđ€āļŠāđˆāļ™ āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļ‚āđˆāļēāļĒāļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļ—āđ€āļ—āļĩāļĒāļĄ āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļœāļĨāļ āļēāļĐāļēāļ˜āļĢāļĢāļĄāļŠāļēāļ•āļī āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡ āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļ āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ˜āļķāļĄāļ—āļēāļ‡āļžāļąāļ™āļ˜āļļāļāļĢāļĢāļĄ āđāļĨāļ°āļ­āļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒ

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰ Python Deep Learning Python āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ āļēāļĐāļēāļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŠāļđāļ‡āļ—āļąāđˆāļ§āđ„āļ›āļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđ‰āļāļąāļ™āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđāļžāļĢāđˆāļŦāļĨāļēāļĒāđƒāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļ āļšāļ—āļŠāđˆāļ§āļĒāļŠāļ­āļ™ Python Deep Learning āļ™āļĩāđ‰āđāļ™āļ°āļ™āļģ Python āđāļĨāļ°āđ„āļĨāļšāļĢāļēāļĢāļĩāđ€āļŠāđˆāļ™ Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib; āđ€āļŸāļĢāļĄāđ€āļ§āļīāļĢāđŒāļāđ€āļŠāđˆāļ™ Theano, TensorFlow, Keras

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰ Python Blockchain Blockchain āđ€āļ›āđ‡āļ™āļāļĢāļ°āđāļŠāļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ™āļīāļĒāļĄāļ‹āļķāđˆāļ‡āļ„āļĢāļ­āļšāļ‡āļģāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ‹āļ­āļŸāļ•āđŒāđāļ§āļĢāđŒ āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļšāļšāļĨāđ‡āļ­āļ„āđ€āļŠāļ™āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļšāļ­āļ‡āļ„āđŒāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļŦāļĨāļąāļāļŠāļēāļĄāļ›āļĢāļ°āļāļēāļĢ āđ„āļ”āđ‰āđāļāđˆ āđ„āļ„āļĨāđ€āļ­āļ™āļ•āđŒ āļ™āļąāļāļ‚āļļāļ” āđāļĨāļ°āļšāļĨāđ‡āļ­āļ„āđ€āļŠāļ™ āļšāļ—āļŠāđˆāļ§āļĒāļŠāļ­āļ™ Python Blockchain āļ™āļĩāđ‰āļĄāļĩāļ§āļąāļ•āļ–āļļāļ›āļĢāļ°āļŠāļ‡āļ„āđŒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ—āļĩāđˆāļŠāļąāļ”āđ€āļˆāļ™āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļšāļĨāđ‡āļ­āļ„āđ€āļŠāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āđ€āļ­āļ‡

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰ Python CherryPy CherryPy āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļ™āļąāļāļžāļąāļ’āļ™āļēāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ§āđ‡āļšāđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™āđƒāļ™āļĨāļąāļāļĐāļ“āļ°āđ€āļ”āļĩāļĒāļ§āļāļąāļšāļ—āļĩāđˆāļžāļ§āļāđ€āļ‚āļēāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ Python āđ€āļŠāļīāļ‡āļ§āļąāļ•āļ–āļļāļ­āļ·āđˆāļ™āđ† āļŠāđˆāļ‡āļœāļĨāđƒāļŦāđ‰āļ‹āļ­āļĢāđŒāļŠāđ‚āļ„āđ‰āļ”āļĄāļĩāļ‚āļ™āļēāļ”āđ€āļĨāđ‡āļāļĨāļ‡āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ§āļĨāļēāļ™āđ‰āļ­āļĒāļĨāļ‡ āļĄāļĩāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āđ€āļ§āđ‡āļšāđ„āļ‹āļ•āđŒāļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āļŦāļĨāļēāļĒāđāļŦāđˆāļ‡

āļ„āļ­āļĄāđ„āļžāđ€āļĨāļ­āļĢāđŒ Python 3 āļ—āļĩāđˆāđāļ‚āđ‡āļ‡āđāļāļĢāđˆāļ‡
āđāļ­āļ›āļ™āļĩāđ‰āļĄāļĩāļ„āļ­āļĄāđ„āļžāđ€āļĨāļ­āļĢāđŒ Python 3 āļ—āļĩāđˆāđāļ‚āđ‡āļ‡āđāļāļĢāđˆāļ‡āļ‹āļķāđˆāļ‡āļ„āļļāļ“āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļĨāļ°āļ„āļ­āļĄāđ„āļžāļĨāđŒāđ‚āļ„āđ‰āļ” Python āļˆāļĢāļīāļ‡āđ„āļ”āđ‰ āļ”āļąāļ‡āļ™āļąāđ‰āļ™āļ„āļļāļ“āļˆāļķāļ‡āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļāļķāļāļāļ™āđ„āļ›āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļāļąāļšāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļŦāļĨāļēāļĄāđ„āļ”āđ‰ āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļšāļ—āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ Python 3 āļˆāļēāļāđāļ­āļ› āļˆāļēāļāļ™āļąāđ‰āļ™āļāļķāļāļāļ™āļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđƒāļ™āļ„āļ­āļĄāđ„āļžāđ€āļĨāļ­āļĢāđŒ

āđāļšāļšāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāđāļĨāļ°āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒ
āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ„āļļāļ“āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ” āļ„āļļāļ“āļ„āļ§āļĢāļĄāļĩāļ§āļīāļ˜āļĩāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āđāļĨāļ°āļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāļ§āđˆāļēāļ„āļļāļ“āļĄāļēāđ„āļāļĨāđāļ„āđˆāđ„āļŦāļ™ āđāļ­āļžāļ™āļĩāđ‰āļĄāļĩāļ„āļģāļ–āļēāļĄāđāļĨāļ°āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒāļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāļ„āļļāļ“āđƒāļ™āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰

āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ Python āļĄāļēāļāļāļ§āđˆāļē 50 āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ
āđāļ­āļžāļ™āļĩāđ‰āļĄāļĩāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļŦāļĨāļēāļĄāļĄāļēāļāļāļ§āđˆāļē 50 āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļ—āļĩāđˆāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢ āļ„āļļāļ“āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ”āļđāđāļĨāļ°āļĻāļķāļāļĐāļēāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļĩāđ‰āđāļĨāļ°āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāđ„āļ”āđ‰āđƒāļ™āļ„āļ­āļĄāđ„āļžāđ€āļĨāļ­āļĢāđŒ Python

**********************
āļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīāļ‚āļ­āļ‡āđāļ­āļž
**********************

- āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āļˆāļ™āļ–āļķāļ‡āļšāļ—āļŠāđˆāļ§āļĒāļŠāļ­āļ™ Python āļ‚āļąāđ‰āļ™āļŠāļđāļ‡
- āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ Python āļĄāļēāļāļāļ§āđˆāļē 50 āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ
- āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒāđāļĨāļ°āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļ—āļĩāđˆāļžāļšāļšāđˆāļ­āļĒ
- āđāļšāļšāļ—āļ”āļŠāļ­āļš
- āđ‚āļŦāļĄāļ”āļĄāļ·āļ”
- āļĻāļđāļ™āļĒāđŒāļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļŦāļĨāļ·āļ­
- āļāļēāļĢāļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļ­āļ­āļŸāđ„āļĨāļ™āđŒ
- āļ„āļ­āļĄāđ„āļžāđ€āļĨāļ­āļĢāđŒāđ‚āļ„āđ‰āļ” Python
- āđāļšāđˆāļ‡āļŦāļĄāļ§āļ”āļŦāļĄāļđāđˆāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ
- āļŠāđˆāļ§āļ™āļ•āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļ™āļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰āļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļĩāļĒāļšāļ‡āđˆāļēāļĒāđāļĨāļ°āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž
- āļ­āļąāļ›āđ€āļ”āļ•āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ•āđˆāļ­āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡


āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļ•āļąāļ§:
https://www.freeprivacypolicy.com/privacy/view/31c313dc0348845139bf3d2c4f53106a
āļ­āļąāļ›āđ€āļ”āļ•āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­
20 āļ•.āļ„. 2565

āļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ

āļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ§āļīāļ˜āļĩāļ—āļĩāđˆāļ™āļąāļāļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļ­āļ›āļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāđāļĨāļ°āđāļŠāļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļ”āđ‰āļēāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļ•āļąāļ§āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ­āļēāļˆāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āļāļąāļ™āđ„āļ›āļ•āļēāļĄāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ āļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ„ āđāļĨāļ°āļ­āļēāļĒāļļāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ āļ™āļąāļāļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļ­āļ›āđ„āļ”āđ‰āđƒāļŦāđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ™āļĩāđ‰āđ„āļ§āđ‰āđāļĨāļ°āļ­āļēāļˆāļ­āļąāļ›āđ€āļ”āļ•āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļ™āļĩāđ‰āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđ€āļ§āļĨāļēāļœāđˆāļēāļ™āđ„āļ›
āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļāļēāļĢāđāļŠāļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļąāļšāļšāļļāļ„āļ„āļĨāļ—āļĩāđˆāļŠāļēāļĄ
āļ”āļđāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ§āļīāļ˜āļĩāļ—āļĩāđˆāļ™āļąāļāļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļ­āļ›āļ›āļĢāļ°āļāļēāļĻāđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļāļēāļĢāđāļŠāļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ
āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāđ„āļ§āđ‰
āļ”āļđāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ§āļīāļ˜āļĩāļ—āļĩāđˆāļ™āļąāļāļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļ­āļ›āļ›āļĢāļ°āļāļēāļĻāđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ

āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļ„āļ°āđāļ™āļ™āđāļĨāļ°āļĢāļĩāļ§āļīāļ§

4.5
128 āļĢāļĩāļ§āļīāļ§

āļĄāļĩāļ­āļ°āđ„āļĢāđƒāļŦāļĄāđˆ

- Some sections were not loading (Fixed)