Python Výukové zdroje a praktický průvodce: Od začátečníka po pokročilého, urychlete svůj technický růst

Python jako populární programovací jazyk má široké uplatnění v oblastech jako datová věda, strojové učení, webový vývoj a automatizace. Diskuze o Pythonu na X/Twitteru také zahrnují výukové zdroje, DevOps praktiky, zpracování dat a aplikace ve finančním sektoru. Tento článek kombinuje tyto diskuze a sestavuje praktický a použitelný průvodce výukovými zdroji a praktickými radami pro Python, který vám pomůže rychleji zvládnout Python a aplikovat jej na skutečné projekty.

I. Bezplatné výukové zdroje: Položte pevné základy Pythonu

Chcete-li začít s Pythonem, nemusíte utrácet spoustu peněz za kurzy. Mnoho vynikajících bezplatných zdrojů vám může pomoci položit pevné základy.

1. Bezplatné kurzy a výcvikové tábory:

• Úvodní kurzy: Kurzy Python Bootcamp od pedagogů, jako je @codewithharry, pokrývají základy, jako je uživatelský vstup, komentáře, operátory atd. Tyto kurzy jsou obvykle určeny pro začátečníky a pomáhají vám rychle začít prostřednictvím praktických příkladů.
• Online platformy: Můžete sledovat bezplatné kurzy, o kterých se zmiňuje například @MoniAi217872, které obvykle zahrnují několik směrů, jako je AI, strojové učení a analýza dat. I když jsou tyto kurzy obvykle časově a početně omezené, pokud se jich můžete včas zúčastnit, můžete zdarma získat velmi hodnotný výukový obsah.

2. Nástroje a prostředí s otevřeným zdrojovým kódem:

• Vývojové prostředí: Jak řekl @MansixYadav, Linux, Docker, Kubernetes, Git, GitHub, Jenkins a samotný Python jsou zdarma. Ke studiu a praxi potřebujete pouze počítač a připojení k internetu.
• Integrované vývojové prostředí (IDE): Doporučujeme používat Visual Studio Code (VS Code) nebo PyCharm Community Edition. VS Code má bohatý ekosystém pluginů, který usnadňuje vývoj v Pythonu. PyCharm Community Edition je bezplatné a výkonné Python IDE.

3. Osvědčené postupy:

• Definujte jasné cíle učení: Vyberte si vhodnou cestu učení podle svých zájmů a směru profesního rozvoje. Pokud vás například zajímá datová věda, můžete se zaměřit na studium knihoven jako NumPy, Pandas a Scikit-learn.
• Praktické procvičování: Nejdůležitější věcí při učení programování je praxe. Zkuste psát jednoduché programy a řešit skutečné problémy. Můžete začít s malými projekty, jako je psaní programu kalkulačky, jednoduchého webového serveru nebo skriptu pro analýzu dat.
• Účast na projektech s otevřeným zdrojovým kódem: Účast na projektech s otevřeným zdrojovým kódem vám umožní učit se z kódu ostatních vývojářů, porozumět procesu vývoje projektu a přispívat vlastním kódem.

II. Pokročilá praxe: Zvládněte klíčové dovednosti

Po zvládnutí základních znalostí Pythonu se můžete dále učit některé klíčové dovednosti, abyste mohli lépe aplikovat Python na skutečné projekty.

1. DevOps praxe:

• CI/CD pipeline: @e_opore zmínil použití CI/CD pipeline k automatizaci nasazení aplikací Node.js a Python. K implementaci automatizované sestavení, testování a nasazení můžete použít nástroje jako GitHub Actions, GitLab CI atd.
  • Příklad (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..."
• 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..."
• 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..."
• docker build -t $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA .
• docker push $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA

• Deploy to AWS ECS or other platform

tags:

• docker

* **Infrastruktura jako kód (IaC):** Použijte Terraform ke správě infrastruktury, jako jsou AWS VPC a EC2. IaC může zlepšit efektivitu nasazení a zajistit konzistenci prostředí.

**2. Zpracování a analýza dat:**

* **Čištění dat:** @Python_Dv zdůraznil důležitost čištění dat a porovnal použití SQL a Pythonu při čištění dat. Python ve spojení s knihovnou Pandas může provádět flexibilní a efektivní čištění dat.
* **Příklad (čištění dat pomocí Pandas):**
```python
import pandas as pd

# Načtení dat
df = pd.read_csv("your_data.csv")

# Zpracování chybějících hodnot
df.fillna(0, inplace=True) # Vyplnění chybějících hodnot nulou
df.dropna(inplace=True) # Odstranění řádků obsahujících chybějící hodnoty
## I. Čištění a předzpracování dat

**1. Čištění dat pomocí Pandas:**

*   @khuyentran1401 sdílel běžné metody pro čištění dat pomocí Pandas. Níže jsou uvedeny ukázkové kódy pro některé klíčové kroky:

```python
import pandas as pd

# Načtení dat
df = pd.read_csv("data.csv")

# Zpracování chybějících hodnot
df.fillna(0, inplace=True) # Vyplnění chybějících hodnot nulou
df.dropna(inplace=True) # Odstranění řádků obsahujících chybějící hodnoty

# Odstranění duplicitních hodnot
df.drop_duplicates(inplace=True)

# Převod datových typů
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)

# Filtrování dat
df = df[df['column_name'] > 10]

# Standardizace dat
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df[['column_name']] = scaler.fit_transform(df[['column_name']])

# Uložení vyčištěných dat
df.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)

• Analýza dat: Použití NumPy pro numerické výpočty, Pandas pro zpracování a analýzu dat a Matplotlib a Seaborn pro vizualizaci dat.
• Kombinace Excelu, Pythonu a SQL: Kombinace doporučená @Python_Dv, která znamená pochopení silných stránek různých nástrojů a výběr vhodného nástroje podle scénáře. Excel je vhodný pro rychlé prohlížení dat, Python pro složité zpracování dat a SQL pro získávání dat z databází.

3. Algoritmické obchodování:

• PyBroker: PyBroker zmíněný @quantscience_ je framework pro algoritmické obchodování pomocí Pythonu a strojového učení. Učení a používání PyBrokeru vám umožní porozumět principům a praxi algoritmického obchodování.

4. Zpracování výjimek:

• Typový systém Pythonu a zpracování výjimek: @PyBerlinPython zmínil "Exception Handling Within the Context of Python's Typing System", což ukazuje důležitost typových anotací pro zpracování výjimek. Správné používání typových anotací může zlepšit čitelnost a robustnost kódu.

5. Běžné knihovny a funkce:

• Funkce map: @PythonPr představil funkci map v Pythonu. Funkce map může aplikovat funkci na všechny prvky iterovatelného objektu.
• Top 10 Python Libraries: @PythonPr zmínil Top 10 Python Libraries, ale neuvedl konkrétní seznam. Obecně platí, že tyto knihovny zahrnují NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, requests, Beautiful Soup, Django/Flask atd.

III. Praktické tipy a osvědčené postupy

1. Cheatsheet:

• Python Cheatsheet doporučený @AIPandaX vám může pomoci rychle vyhledat běžnou syntaxi a funkce Pythonu.

2. Pythonic kód:

• Dodržujte specifikaci PEP 8 při psaní kódu v Pythonu, abyste zlepšili čitelnost a udržovatelnost kódu.
• Používejte funkce Pythonu, jako jsou list comprehensions a generator expressions, k psaní stručného a efektivního kódu.
• Dobře využívejte standardní knihovnu Pythonu, například moduly collections, itertools atd.

3. Testování kódu:

• Pište unit testy, abyste zajistili správnost kódu. Můžete použít testovací frameworky jako unittest nebo pytest.

4. Zapojení do komunity:* Účastněte se Python komunity, například navštěvujte konference jako PyCon, PyData atd., a vyměňujte si zkušenosti s ostatními vývojáři.

• Čtěte blogy a články související s Pythonem, abyste se dozvěděli o nejnovějších technických trendech.
• Ptejte se a odpovídejte na otázky na webech s otázkami a odpověďmi, jako je Stack Overflow, abyste pomohli ostatním a společně se zlepšovali.

Čtyři, Python humor Elona Muska

Stojí za zmínku, že Elon Musk se na Twitteru několikrát zmínil o Monty Pythonovi a dokonce doporučil "Cheese Shop, Spam or Fish License", což ukazuje, že Python má v programátorské komunitě široký kulturní vliv. Učení se programování, vhodný humor může zmírnit stres a udržet radost z učení.

Pět, Závěr

Cesta učení Pythonu je dlouhá a zábavná. Doufáme, že zdroje a pokyny uvedené v tomto článku vám pomohou efektivněji se učit Python a aplikovat jej na skutečné projekty. Pamatujte, že klíčem k úspěchu je neustálé učení a praxe. Neustále prozkoumávejte a vyzývejte sami sebe, a určitě se stanete vynikajícím Python vývojářem!