Python Programming Tutorials, Guides & Best Practices

pip install nltk

nltk هي مكتبة قوية لمعالجة اللغة الطبيعية. أولاً، سنقوم بتنزيل الموارد اللازمة:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# إنشاء وتدريب النموذج
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# اختبار النموذج
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"دقة النموذج: {accuracy:.2f}")

حان وقت استخدام النموذج:

new_data = [[2500, 3, 10]]  # الحجم، عدد الغرف، عمر العقار
prediction = model.predict(new_data)
print(f"السعر المتوقع: {prediction[0]:.2f}")

• استخدم مجموعات بيانات أكبر لتحسين دقة النموذج.
• جرب خوارزميات أخرى مثل Decision Trees أو Random Forest.
• تعلم كيفية بناء الشبكات العصبية باستخدام TensorFlow أو PyTorch.

• Apache Kafka installed locally or on a server.
• Familiarity with the Kafka ecosystem (brokers, topics, producers, consumers).

   bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

class DebugBase:
    def __init_subclass__(cls, **kwargs):
        print(f"Creating subclass {cls.__name__}")
        super().__init_subclass__(**kwargs)

class Subclass(DebugBase):
    pass
# Output: Creating subclass Subclass

• Use metaclasses sparingly; they add complexity.
• Prefer composition and decorators for simpler use cases.
• Document your metaclasses thoroughly for maintainability.