Pythoni õppematerjalid ja praktiline juhend: algajast edasijõudnuks, kiirendades sinu tehnilist kasvu

Python kui populaarne programmeerimiskeel, on laialdaselt kasutusel andmeteaduses, masinõppes, veebiarenduses ja automatiseerimises. X/Twitteris Pythoni kohta peetavad arutelud hõlmavad ka õppematerjale, DevOpsi praktikaid, andmetöötlust ja rakendusi finantssektoris. Käesolev artikkel koondab need arutelud, et koostada praktiline ja rakendatav Pythoni õppematerjalide ja praktika juhend, mis aitab sul Pythoni kiiremini omandada ja seda reaalselt projektides rakendada.

I. Tasuta õppematerjalid: loo tugev Pythoni vundament

Pythoniga alustamiseks ei ole vaja kulutada suuri summasid kursuste ostmisele. Paljud suurepärased tasuta ressursid aitavad sul luua tugeva aluse.

1. Tasuta kursused ja treeninglaagrid:

• Sissejuhatavad kursused: Näiteks @codewithharry pakutav Python Bootcamp kursus, mis hõlmab kasutaja sisestust, kommentaare, operaatoreid ja muid põhitõdesid. Sellised kursused on tavaliselt suunatud algajatele ja aitavad praktiliste näidete abil kiiresti alustada.
• Online platvormid: Tasub jälgida @MoniAi217872 mainitud tasuta kursuste võimalusi, mis tavaliselt hõlmavad AI, masinõppe, andmeanalüüsi ja muid suundi. Kuigi nendel kursustel on tavaliselt ajaline ja osalejate piirang, võib õigeaegne osalemine anda tasuta väga väärtuslikku õppematerjali.

2. Avatud lähtekoodiga tööriistad ja keskkonnad:

• Arenduskeskkond: Nagu @MansixYadav ütles, on Linux, Docker, Kubernetes, Git, GitHub, Jenkins ja Python ise tasuta. Sa vajad ainult arvutit ja internetiühendust, et alustada õppimist ja praktiseerimist.
• Integreeritud arenduskeskkond (IDE): Soovitatav on kasutada Visual Studio Code (VS Code) või PyCharm Community Edition. VS Code'il on rikkalik pluginate ökosüsteem, mis muudab Pythoni arendamise lihtsaks. PyCharm Community Edition on tasuta ja võimas Pythoni IDE.

3. Parimad praktikad:

• Määratle selged õpieesmärgid: Vali sobiv õppesuund vastavalt oma huvidele ja karjääri arengusuundadele. Näiteks, kui oled huvitatud andmeteadusest, võid keskenduda NumPy, Pandas ja Scikit-learn teekide õppimisele.
• Praktiseeri: Programmeerimise õppimise kõige olulisem osa on praktika. Proovi kirjutada lihtsaid programme, et lahendada reaalseid probleeme. Võid alustada väikeste projektidega, näiteks kalkulaatori programmi, lihtsa veebiserveri või andmeanalüüsi skripti kirjutamisega.
• Osale avatud lähtekoodiga projektides: Avatud lähtekoodiga projektides osalemine võimaldab sul õppida teiste arendajate koodi, mõista projektide arendusprotsessi ja panustada oma koodiga.

II. Edasijõudnute praktika: omanda põhioskused

Pärast Pythoni põhitõdede omandamist saad edasi õppida mõningaid põhioskusi, et Pythonit paremini reaalselt projektides rakendada.

1. DevOpsi praktika:

• CI/CD torujuhtmed: @e_opore mainis CI/CD torujuhtmete kasutamist Node.js ja Pythoni rakenduste automaatseks juurutamiseks. Saate kasutada GitHub Actions, GitLab CI ja muid tööriistu, et saavutada automaatne ehitamine, testimine ja juurutamine.
  • Näide (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..." # Rakenduse ehitamine
• 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..." # Testide käivitamine
• 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..." # Rakenduse juurutamine
• docker build -t $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA .
• docker push $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA

• Deploy to AWS ECS or other platform # Juurutamine AWS ECS-i või muule platvormile

tags:

• docker

* **Infrastruktuur kui kood (IaC):** Kasutage Terraformi AWS VPC ja EC2 jms infrastruktuuri haldamiseks. IaC võib suurendada juurutamise efektiivsust ja tagada keskkonna järjepidevuse.

**2. Andmetöötlus ja analüüs:**

* **Andmete puhastamine:** @Python_Dv rõhutas andmete puhastamise tähtsust ja võrdles SQL-i ja Pythoni rakendusi andmete puhastamisel. Python koos Pandas teegiga saab teostada paindlikku ja tõhusat andmete puhastamist.
* **Näide (Pandas andmete puhastamine):**
```python
import pandas as pd

# Andmete lugemine
df = pd.read_csv("your_data.csv")

# Puuduvate väärtuste käsitlemine
df.fillna(0, inplace=True) # Puuduvate väärtuste täitmine 0-ga
df.dropna(inplace=True) # Puuduvate väärtustega ridade kustutamine```python
       # Eemalda duplikaadid
       df.drop_duplicates(inplace=True)

       # Andmetüübi teisendamine
       df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)

       # Andmete filtreerimine
       df = df[df['column_name'] > 10]

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

       # Salvesta puhastatud andmed
       df.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)
       ```
*   **Andmeanalüüs:** Kasuta NumPy'd arvutusteks, Pandas't andmetöötluseks ja analüüsiks, Matplotlib'i ja Seaborn'i andmete visualiseerimiseks.
*   **Exceli, Pythoni, SQL-i kombinatsioon:** @Python_Dv soovitatud kombinatsioon tähendab erinevate tööriistade tugevuste mõistmist ja sobiva tööriista valimist vastavalt olukorrale. Excel sobib kiireks andmete sirvimiseks, Python sobib keerukaks andmetöötluseks ja SQL sobib andmete hankimiseks andmebaasist.

**3. Algoritmkauplemine:**

*   **PyBroker:** @quantscience_ mainitud PyBroker on raamistik algoritmkauplemiseks, kasutades Pythonit ja masinõpet. PyBrokeri õppimine ja kasutamine aitab mõista algoritmkauplemise põhimõtteid ja praktikat.

**4. Erindite käsitlemine:**

*   **Pythoni tüübisüsteem ja erindite käsitlemine:** @PyBerlinPython mainitud "Exception Handling Within the Context of Python's Typing System" näitab tüübiannotatsioonide tähtsust erindite käsitlemisel. Tüübiannotatsioonide õige kasutamine võib parandada koodi loetavust ja vastupidavust.

**5. Levinud teegid ja funktsioonid:**

*   **`map` funktsioon:** @PythonPr tutvustas Pythoni `map` funktsiooni. `map` funktsioon saab rakendada funktsiooni kõikidele itereeritava objekti elementidele.
*   **Top 10 Python Libraries:** @PythonPr mainis Top 10 Python Libraries, kuid ei andnud konkreetset nimekirja. Tavaliselt sisaldavad need teegid NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, requests, Beautiful Soup, Django/Flask jne.

## III. Praktilised nipid ja parimad praktikad

**1. Cheatsheet:**

*   @AIPandaX soovitatud Python Cheatsheet aitab sul kiiresti leida levinud Pythoni süntaksit ja funktsioone.

**2. Pythonic kood:**

*   Järgi PEP 8 standardit Pythoni koodi kirjutamisel, et parandada koodi loetavust ja hooldatavust.
*   Kasuta list comprehension'eid, generator expression'eid ja muid Pythoni funktsioone, et kirjutada lühikest ja tõhusat koodi.
*   Kasuta hästi Pythoni standardteeki, näiteks `collections`, `itertools` jne.

**3. Koodi testimine:**

*   Kirjuta ühikteste, et tagada koodi korrektsus. Võid kasutada `unittest` või `pytest` testimisraamistikke.

**4. Kogukonna osalus:***   Osalege Pythoni kogukonnas, näiteks osalege konverentsidel nagu PyCon, PyData jne, et suhelda ja õppida teiste arendajatega.
*   Lugege Pythoniga seotud blogisid ja artikleid, et olla kursis uusimate tehnoloogiliste arengutega.
*   Esitage ja vastake küsimustele küsimuste ja vastuste veebisaitidel nagu Stack Overflow, et aidata teisi ja areneda koos.

## IV. Elon Muski Pythoni huumor

Väärib märkimist, et Elon Musk on Twitteris korduvalt maininud Monty Pythonit ja isegi soovitanud "Cheese Shop, Spam or Fish License", mis näitab, et Pythonil on programmeerimiskogukonnas laialdane kultuuriline mõju. Programmeerimise õppimine koos sobiva huumoriga võib leevendada stressi ja säilitada õppimise rõõmu. 

## V. Kokkuvõte

Pythoni õppimise teekond on pikk ja huvitav. Loodame, et selles artiklis pakutavad ressursid ja juhised aitavad teil Pythonit tõhusamalt õppida ja seda praktilistes projektides rakendada. Pidage meeles, et pidev õppimine ja praktika on edu võti. Avastage pidevalt, esitage endale pidevalt väljakutseid ja teist saab kindlasti suurepärane Pythoni arendaja!