Python resursi za učenje i praktični vodič: od početnika do naprednog, ubrzajte svoj tehnički rast

Python, kao popularan programski jezik, ima široku primjenu u područjima kao što su znanost o podacima, strojno učenje, web razvoj i automatizacija. Rasprave o Pythonu na X/Twitteru također pokrivaju različite aspekte kao što su resursi za učenje, DevOps praksa, obrada podataka i primjena u financijskom sektoru. Ovaj će članak kombinirati ove rasprave kako bi sastavio praktičan i operativan vodič za resurse za učenje i praksu Pythona, koji će vam pomoći da brže ovladate Pythonom i primijenite ga u stvarnim projektima.

I. Besplatni resursi za učenje: postavite čvrste temelje Pythona

Da biste započeli s Pythonom, ne morate trošiti puno novca na kupnju tečajeva. Mnogi izvrsni besplatni resursi mogu vam pomoći da postavite čvrste temelje.

1. Besplatni tečajevi i kampovi za obuku:

• Uvodni tečajevi: Python Bootcamp tečajevi koje nude edukatori poput @codewithharry pokrivaju osnove kao što su korisnički unos, komentari, operatori itd. Ovi su tečajevi obično namijenjeni početnicima i pomažu vam da brzo započnete s praktičnim primjerima.
• Online platforme: Možete pratiti besplatne mogućnosti tečajeva koje spominje @MoniAi217872, koje obično uključuju više smjerova kao što su AI, strojno učenje, analiza podataka itd. Iako su ti tečajevi obično vremenski i brojčano ograničeni, ako možete sudjelovati na vrijeme, možete besplatno dobiti vrlo vrijedan sadržaj za učenje.

2. Alati i okruženja otvorenog koda:

• Razvojno okruženje: Kao što je rekao @MansixYadav, Linux, Docker, Kubernetes, Git, GitHub, Jenkins i sam Python su besplatni. Sve što vam treba je računalo i internetska veza da biste započeli učiti i vježbati.
• Integrirano razvojno okruženje (IDE): Preporučuje se korištenje Visual Studio Code (VS Code) ili PyCharm Community Edition. VS Code ima bogat ekosustav dodataka, što olakšava razvoj Pythona. PyCharm Community Edition je besplatan i moćan Python IDE.

3. Najbolje prakse:

• Definirajte ciljeve učenja: Odaberite odgovarajući put učenja na temelju svojih interesa i smjera razvoja karijere. Na primjer, ako ste zainteresirani za znanost o podacima, možete se usredotočiti na učenje biblioteka kao što su NumPy, Pandas i Scikit-learn.
• Praktični rad: Najvažnija stvar u učenju programiranja je praksa. Pokušajte pisati jednostavne programe za rješavanje stvarnih problema. Možete početi s malim projektima, kao što je pisanje programa za kalkulator, jednostavnog web poslužitelja ili skripte za analizu podataka.
• Sudjelujte u projektima otvorenog koda: Sudjelovanje u projektima otvorenog koda omogućuje vam da naučite kod drugih programera, razumijete proces razvoja projekta i doprinesete vlastitim kodom.

II. Napredna praksa: ovladajte ključnim vještinama

Nakon što ste ovladali osnovnim znanjem Pythona, možete dodatno naučiti neke ključne vještine kako biste bolje primijenili Python u stvarnim projektima.

1. DevOps praksa:

• CI/CD cjevovodi: @e_opore spomenuo je korištenje CI/CD cjevovoda za automatizaciju implementacije Node.js i Python aplikacija. Možete koristiti alate kao što su GitHub Actions, GitLab CI itd. za implementaciju automatizirane izgradnje, testiranja i implementacije.
  • Primjer (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 kao kod (IaC):** Koristite Terraform za upravljanje infrastrukturom kao što su AWS VPC i EC2. IaC može poboljšati učinkovitost implementacije i osigurati dosljednost okruženja.

**2. Obrada i analiza podataka:**

*   **Čišćenje podataka:** @Python_Dv je naglasio važnost čišćenja podataka i usporedio primjenu SQL-a i Pythona u čišćenju podataka. Python u kombinaciji s bibliotekom Pandas može se koristiti za fleksibilno i učinkovito čišćenje podataka.
*   **Primjer (Pandas čišćenje podataka):**
```python
import pandas as pd

# Učitavanje podataka
df = pd.read_csv("your_data.csv")

# Obrada nedostajućih vrijednosti
df.fillna(0, inplace=True) # Popunjavanje nedostajućih vrijednosti s 0
df.dropna(inplace=True) # Brisanje redaka koji sadrže nedostajuće vrijednosti## I. Uvod

Ovaj članak sažima vrijedne informacije o učenju i korištenju Pythona koje su nedavno viđene na platformi X, pokrivajući čišćenje podataka, analizu podataka, algoritamsko trgovanje, obradu iznimaka, uobičajene biblioteke i funkcije, praktične savjete i najbolje prakse.

## II. Resursi za učenje

**1. Čišćenje podataka:**

*   **Primjer koda za čišćenje podataka:** @CharlyWargnier je podijelio isječak koda za čišćenje podataka, pokazujući kako koristiti Pandas za čišćenje podataka.

   ```python
   import pandas as pd

   # Učitavanje podataka
   df = pd.read_csv("your_data.csv")

   # Obrada nedostajućih vrijednosti
   df.fillna(0, inplace=True) # Popunjavanje nedostajućih vrijednosti s 0

   # Uklanjanje duplikata
   df.drop_duplicates(inplace=True)

   # Pretvorba tipova podataka
   df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)

   # Filtriranje podataka
   df = df[df['column_name'] > 10]

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

   # Spremanje očišćenih podataka
   df.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)
   ```
*   **Analiza podataka:** Koristite NumPy za numeričke izračune, koristite Pandas za obradu i analizu podataka, koristite Matplotlib i Seaborn za vizualizaciju podataka.
*   **Kombinacija Excela, Pythona, SQL-a:** Kombinacija koju preporučuje @Python_Dv, znači razumijevanje prednosti različitih alata i odabir odgovarajućeg alata ovisno o scenariju. Excel je prikladan za brzo pregledavanje podataka, Python je prikladan za složenu obradu podataka, a SQL je prikladan za dohvaćanje podataka iz baze podataka.

**3. Algoritamsko trgovanje:**

*   **PyBroker:** PyBroker, koji spominje @quantscience_, je okvir za algoritamsko trgovanje koji koristi Python i strojno učenje. Učenje i korištenje PyBrokera može vam pomoći da razumijete principe i praksu algoritamskog trgovanja.

**4. Obrada iznimaka:**

*   **Pythonov sustav tipova i obrada iznimaka:** @PyBerlinPython spominje "Exception Handling Within the Context of Python's Typing System", što ukazuje na važnost anotacija tipova za obradu iznimaka. Ispravna upotreba anotacija tipova može poboljšati čitljivost i robusnost koda.

**5. Uobičajene biblioteke i funkcije:**

*   **`map` funkcija:** @PythonPr je predstavio Pythonovu `map` funkciju. Funkcija `map` može primijeniti funkciju na sve elemente iterabilnog objekta.
*   **Top 10 Python Libraries:** @PythonPr spominje Top 10 Python Libraries, ali ne daje konkretan popis. Općenito, ove biblioteke uključuju NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, requests, Beautiful Soup, Django/Flask itd.

## III. Praktični savjeti i najbolje prakse

**1. Cheatsheet:**

*   Python Cheatsheet koji preporučuje @AIPandaX može vam pomoći da brzo pronađete uobičajenu Python sintaksu i funkcije.

**2. Pythonic kod:**

*   Slijedite PEP 8 smjernice za pisanje Python koda kako biste poboljšali čitljivost i održivost koda.
*   Koristite Python značajke kao što su razumijevanje popisa i generatorski izrazi za pisanje sažetog i učinkovitog koda.
*   Dobro iskoristite Pythonovu standardnu biblioteku, kao što su moduli `collections`, `itertools` itd.

**3. Testiranje koda:**

*   Napišite unit testove kako biste osigurali ispravnost koda. Možete koristiti okvire za testiranje kao što su `unittest` ili `pytest`.

**4. Sudjelovanje u zajednici:***   Sudjelujte u Python zajednici, na primjer, pohađajte konferencije poput PyCon, PyData i sl., te razmjenjujte znanja i učite s drugim programerima.
*   Čitajte blogove i članke vezane uz Python kako biste bili u toku s najnovijim tehničkim novostima.
*   Postavljajte i odgovarajte na pitanja na web stranicama za pitanja i odgovore kao što je Stack Overflow, pomažući drugima i napredujući zajedno.

## IV. Python humor Elona Muska

Vrijedno je spomenuti da je Elon Musk više puta spomenuo Monty Python na Twitteru, čak je preporučio "Cheese Shop, Spam or Fish License", što je dovoljno da se vidi široki kulturni utjecaj Pythona u programerskoj zajednici. Učenje programiranja, uz odgovarajuću dozu humora, može ublažiti stres i održati zabavu u učenju.

## V. Zaključak

Put učenja Pythona je dug i zanimljiv. Nadamo se da će vam resursi i smjernice navedene u ovom članku pomoći da učinkovitije naučite Python i primijenite ga u stvarnim projektima. Zapamtite, kontinuirano učenje i praksa su ključ uspjeha. Nastavite istraživati, nastavite izazivati sebe i sigurno ćete postati izvrstan Python programer!