Python Programming Tutorials, Guides & Best Practices

• إضافة مزيد من الأسئلة: قم بتوسيع قاعدة البيانات لتشمل المزيد من الردود.
• استخدام تعلم الآلة: دمج مكتبات مثل TensorFlow أو Rasa لجعل الروبوت أكثر ذكاءً.
• دعم اللغة العربية بالكامل: استخدام مكتبات مثل farasa لتحليل النصوص العربية بدقة.

هذا النموذج البسيط يمثل بداية رحلتك في تطوير روبوتات الدردشة. يمكنك تخصيصه، تحسينه، أو حتى تحويله إلى مشروع متكامل يخدم المستخدمين في مختلف المجالات.

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:

لبدء العمل، تحتاج إلى:

• TensorFlow أو PyTorch: مكتبات لبناء نماذج التعلم العميق.
• NumPy وPandas: لتحليل البيانات.
• Scikit-learn: لتطبيق الخوارزميات التقليدية للتعلم الآلي.

producer.produce("orders", key="order_123", value="Order Placed", callback=delivery_report)

Simulate a payment service that consumes orders:

Automatically register all subclasses using a metaclass.

class RegistryMeta(type):
    registry = {}

    def __new__(cls, name, bases, dct):
        new_class = super().__new__(cls, name, bases, dct)
        cls.registry[name] = new_class
        return new_class

class Base(metaclass=RegistryMeta):
    pass

class Derived1(Base):
    pass

class Derived2(Base):
    pass

print(RegistryMeta.registry)  # Output: {'Base': <class 'Base'>, 'Derived1': ..., 'Derived2': ...}