Recursos d'aprenentatge i guia pràctica de Python: des de principiant fins a avançat, accelera el teu creixement tècnic

Python, com a llenguatge de programació popular, té una àmplia gamma d'aplicacions en ciència de dades, aprenentatge automàtic, desenvolupament web i automatització. Les discussions sobre Python a X/Twitter també cobreixen diversos aspectes, com ara recursos d'aprenentatge, pràctiques de DevOps, processament de dades i aplicacions en el sector financer. Aquest article combinarà aquestes discussions per organitzar una guia pràctica i accionable de recursos d'aprenentatge i pràctiques de Python per ajudar-te a dominar Python més ràpidament i aplicar-lo a projectes reals.

I. Recursos d'aprenentatge gratuïts: construeix una base sòlida de Python

Per començar amb Python, no cal gastar molts diners en la compra de cursos. Molts recursos gratuïts excel·lents poden ajudar-te a construir una base sòlida.

1. Cursos i campaments d'entrenament gratuïts:

• Cursos per a principiants: Cursos de Python Bootcamp proporcionats per educadors com @codewithharry, que cobreixen coneixements bàsics com ara l'entrada d'usuari, comentaris, operadors, etc. Aquests cursos solen estar dirigits a principiants i t'ajuden a començar ràpidament mitjançant casos pràctics.
• Plataformes en línia: Pots seguir les oportunitats de cursos gratuïts esmentades per @MoniAi217872, que solen incloure múltiples direccions com ara IA, aprenentatge automàtic i anàlisi de dades. Tot i que aquests cursos solen tenir límits de temps i de nombre de persones, si pots participar-hi a temps, pots obtenir contingut d'aprenentatge d'alt valor de forma gratuïta.

2. Eines i entorns de codi obert:

• Entorn de desenvolupament: Com diu @MansixYadav, Linux, Docker, Kubernetes, Git, GitHub, Jenkins i Python mateix són gratuïts. Només necessites un ordinador i una connexió de xarxa per començar a aprendre i practicar.
• Entorn de desenvolupament integrat (IDE): Es recomana utilitzar Visual Studio Code (VS Code) o PyCharm Community Edition. VS Code té un ric ecosistema de complements, que pot facilitar el desenvolupament de Python. PyCharm Community Edition és un IDE de Python gratuït i potent.

3. Bones pràctiques:

• Defineix objectius d'aprenentatge clars: Segons els teus interessos i la teva direcció de desenvolupament professional, tria el camí d'aprenentatge adequat. Per exemple, si estàs interessat en la ciència de dades, pots centrar-te en l'aprenentatge de biblioteques com NumPy, Pandas i Scikit-learn.
• Posa-ho en pràctica: El més important per aprendre a programar és la pràctica. Intenta escriure programes senzills per resoldre problemes reals. Pots començar amb alguns projectes petits, com ara escriure un programa de calculadora, un servidor web senzill o un script d'anàlisi de dades.
• Participa en projectes de codi obert: Participar en projectes de codi obert et permet aprendre el codi d'altres desenvolupadors, entendre el flux de desenvolupament del projecte i contribuir amb el teu propi codi.

II. Pràctica avançada: domina les habilitats bàsiques

Després de dominar els coneixements bàsics de Python, pots aprendre més habilitats bàsiques per aplicar millor Python a projectes reals.

1. Pràctiques de DevOps:

• Conducte CI/CD: @e_opore va esmentar l'ús de conductes CI/CD per automatitzar la implementació d'aplicacions Node.js i Python. Pots utilitzar eines com GitHub Actions, GitLab CI, etc. per implementar la construcció, prova i implementació automatitzades.
  • Exemple (Python App CI/CD with GitLab CI):

    stages:
      - build
      - test
      - deploy
    ```         build:
      stage: build
      image: python:3.9-slim-buster
      before_script:
        - pip install -r requirements.txt
      script:
        - echo "Building the application..." # Construint l'aplicació...
        - python your_script.py
      artifacts:
        paths:
          - your_application
      tags:
        - docker
    
    test:
      stage: test
      image: python:3.9-slim-buster
      before_script:
        - pip install -r requirements.txt
      script:
        - echo "Running tests..." # Executant proves...
        - python -m unittest discover -s tests
      tags:
        - docker
    
    deploy:
      stage: deploy
      image: docker:latest
      services:
        - docker:dind
      before_script:
        - docker login -u "$CI_REGISTRY_USER" -p "$CI_REGISTRY_PASSWORD" $CI_REGISTRY
      script:
        - echo "Deploying the application..." # Desplegant l'aplicació...
        - docker build -t $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA .
        - docker push $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA
        - # Deploy to AWS ECS or other platform # Desplegar a AWS ECS o una altra plataforma
      tags:
        - docker
    

• 基础设施即代码 (IaC)： 使用 Terraform 管理 AWS VPC 和 EC2 等基础设施。IaC 可以提高部署效率，并保证环境的一致性。 # Infraestructura com a codi (IaC): Utilitzar Terraform per gestionar la infraestructura com AWS VPC i EC2. IaC pot millorar l'eficiència del desplegament i garantir la consistència de l'entorn.

2. 数据处理与分析：

• 数据清洗： @Python_Dv 强调了数据清洗的重要性，并对比了 SQL 和 Python 在数据清洗方面的应用。Python 配合 Pandas 库可以进行灵活高效的数据清洗。 # Neteja de dades: @Python_Dv va emfatitzar la importància de la neteja de dades i va comparar les aplicacions de SQL i Python en la neteja de dades. Python amb la biblioteca Pandas pot realitzar una neteja de dades flexible i eficient.
  • 示例 (Pandas 数据清洗): # Exemple (Neteja de dades amb Pandas):

    import pandas as pd
    
    # 读取数据 # Llegir dades
    df = pd.read_csv("your_data.csv")
    
    # 处理缺失值 # Gestionar valors que falten
    df.fillna(0, inplace=True) # 用 0 填充缺失值 # Omplir els valors que falten amb 0
    df.dropna(inplace=True) # 删除包含缺失值的行 # Suprimir les files que contenen valors que falten## I. Visió general
    

Aquesta és una recopilació de coneixement de la comunitat Python del 3 de juliol de 2024, que cobreix diversos aspectes com ara la neteja de dades, l'anàlisi de dades, el comerç algorítmic, la gestió d'excepcions, les biblioteques d'ús comú, els trucs pràctics i les millors pràctiques.

II. Coneixement específic

1. Neteja de dades:

• Passos de neteja de dades: @khuyentran1401 va compartir un fragment de codi per a la neteja de dades. Els passos inclouen l'eliminació de duplicats, la conversió de tipus de dades, el filtratge de dades, l'estandardització de dades i l'emmagatzematge de les dades netejades.

        # Eliminar valors duplicats
        df.drop_duplicates(inplace=True)

        # Conversió de tipus de dades
        df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)

        # Filtratge de dades
        df = df[df['column_name'] > 10]

        # Estandardització de dades
        from sklearn.preprocessing import StandardScaler
        scaler = StandardScaler()
        df[['column_name']] = scaler.fit_transform(df[['column_name']])

        # Desa les dades netejades
        df.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)
        ```

**2. Anàlisi de dades:**

*   **Anàlisi de dades:** Utilitzeu NumPy per a càlculs numèrics, Pandas per al processament i l'anàlisi de dades, i Matplotlib i Seaborn per a la visualització de dades.
*   **Combinació d'Excel, Python i SQL:** La combinació recomanada per @Python_Dv significa entendre els punts forts de les diferents eines i triar l'eina adequada en funció de l'escenari. Excel és adequat per a la navegació ràpida de dades, Python és adequat per al processament complex de dades i SQL és adequat per obtenir dades de bases de dades.

**3. Comerç algorítmic:**

*   **PyBroker:** PyBroker, esmentat per @quantscience_, és un marc per al comerç algorítmic que utilitza Python i l'aprenentatge automàtic. Aprendre i utilitzar PyBroker pot ajudar a comprendre els principis i la pràctica del comerç algorítmic.

**4. Gestió d'excepcions:**

*   **El sistema de tipus de Python i la gestió d'excepcions:** @PyBerlinPython va esmentar "Exception Handling Within the Context of Python's Typing System", que indica la importància de les anotacions de tipus per a la gestió d'excepcions. L'ús correcte de les anotacions de tipus pot millorar la llegibilitat i la robustesa del codi.

**5. Biblioteques i funcions d'ús comú:**

*   **Funció `map`:** @PythonPr va presentar la funció `map` de Python. La funció `map` pot aplicar una funció a tots els elements d'un objecte iterable.
*   **Les 10 millors biblioteques de Python:** @PythonPr va esmentar les 10 millors biblioteques de Python, però no va donar una llista específica. Normalment, aquestes biblioteques inclouen NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, requests, Beautiful Soup, Django/Flask, etc.

## III. Trucs pràctics i millors pràctiques

**1. Full de referència:**

*   El full de referència de Python recomanat per @AIPandaX pot ajudar-vos a trobar ràpidament la sintaxi i les funcions de Python d'ús comú.

**2. Codi Pythonic:**

*   Seguiu les especificacions PEP 8 per escriure codi Python, millorant la llegibilitat i la mantenibilitat del codi.
*   Utilitzeu funcions de Python com ara la comprensió de llistes i les expressions generadores per escriure codi concís i eficient.
*   Feu un bon ús de la biblioteca estàndard de Python, com ara els mòduls `collections` i `itertools`.

**3. Proves de codi:**

*   Escriviu proves unitàries per assegurar-vos de la correcció del codi. Podeu utilitzar marcs de prova com ara `unittest` o `pytest`.

**4. Participació de la comunitat:***   Participar en la comunitat Python, com ara assistir a conferències com PyCon, PyData, etc., i intercanviar coneixements amb altres desenvolupadors.
*   Llegir blocs i articles relacionats amb Python per conèixer les últimes tendències tecnològiques.
*   Fer i respondre preguntes en llocs web de preguntes i respostes com Stack Overflow, ajudar els altres i progressar junts.

## IV. L'humor de Python d'Elon Musk

Val la pena destacar que Elon Musk ha esmentat Monty Python diverses vegades a Twitter, fins i tot recomanant "Cheese Shop, Spam or Fish License", la qual cosa demostra la gran influència cultural de Python a la comunitat de programació. Mentre aprens a programar, una mica d'humor pot alleujar l'estrès i mantenir la diversió d'aprendre.

## V. Resum

El camí d'aprenentatge de Python és llarg i interessant. Els recursos i la guia proporcionats en aquest article esperem que t'ajudin a aprendre Python de manera més eficient i a aplicar-lo a projectes reals. Recorda, l'aprenentatge continu i la pràctica són la clau de l'èxit. Explora constantment, desafia't constantment i segur que et convertiràs en un excel·lent desenvolupador de Python!