Python námsefni og hagnýt leiðarvísir: Frá byrjanda til lengra komna, flýttu fyrir tæknilegum vexti þínum

# Python námsefni og hagnýt leiðarvísir: Frá byrjanda til lengra komna, flýttu fyrir tæknilegum vexti þínum Python, sem vinsælt forritunarmál, hefur víðtæka notkun á sviðum eins og gagnasöfnun, vélanámi, vefþróun og sjálfvirkni. Umræður um Python á X/Twitter ná einnig yfir námsefni, DevOps-venjur, gagnavinnslu og notkun á fjármálasviðinu. Í þessari grein verður farið yfir þessar umræður og sett saman hagnýtt og framkvæmanlegt Python námsefni og hagnýtur leiðarvísir til að hjálpa þér að ná tökum á Python hraðar og nota það í raunverulegum verkefnum. ## I. Ókeypis námsefni: Leggðu góðan grunn að Python Til að byrja með Python þarftu ekki að eyða miklum peningum í að kaupa námskeið. Mörg frábær ókeypis úrræði geta hjálpað þér að leggja traustan grunn. **1. Ókeypis námskeið og þjálfunarbúðir:** * **Inngangsnámskeið:** Python Bootcamp námskeið sem kennarar eins og @codewithharry bjóða upp á, fjalla um grunnatriði eins og notendainnslátt, athugasemdir, virkja o.s.frv. Þessi námskeið eru venjulega ætluð byrjendum og hjálpa þér að byrja fljótt með hagnýtum dæmum. * **Vefsvæði:** Þú getur fylgst með ókeypis námskeiðum sem @MoniAi217872 nefnir, sem venjulega innihalda margar áttir eins og gervigreind, vélanám, gagnavinnslu o.s.frv. Þó að þessi námskeið hafi venjulega tíma- og fjöldatakmarkanir, ef þú getur tekið þátt í tíma geturðu fengið mjög verðmætt námsefni ókeypis. **2. Opinn hugbúnaður og umhverfi:** * **Þróunarumhverfi:** Eins og @MansixYadav sagði, þá eru Linux, Docker, Kubernetes, Git, GitHub, Jenkins og Python sjálft allt ókeypis. Þú þarft bara tölvu og nettengingu til að byrja að læra og æfa þig. * **Samþætt þróunarumhverfi (IDE):** Mælt er með því að nota Visual Studio Code (VS Code) eða PyCharm Community Edition. VS Code hefur ríkt viðbótarvistkerfi sem gerir það auðvelt að þróa Python. PyCharm Community Edition er ókeypis og öflugt Python IDE. **3. Bestu venjur:** * **Skýr námsmarkmið:** Veldu viðeigandi námsleið í samræmi við áhuga þinn og starfsþróun. Til dæmis, ef þú hefur áhuga á gagnasöfnun, geturðu einbeitt þér að því að læra bókasöfn eins og NumPy, Pandas og Scikit-learn. * **Hagnýt æfing:** Það mikilvægasta við að læra forritun er æfing. Reyndu að skrifa einföld forrit til að leysa raunveruleg vandamál. Þú getur byrjað á litlum verkefnum, eins og að skrifa reiknivélarforrit, einfaldan vefþjón eða gagnagreiningarhandrit. * **Taktu þátt í opnum verkefnum:** Að taka þátt í opnum verkefnum gerir þér kleift að læra kóða annarra forritara, skilja þróunarferli verkefna og leggja þitt af mörkum. ## II. Lengra komnir: Náðu tökum á lykilfærni Eftir að hafa náð tökum á grunnatriðum Python geturðu lært frekari lykilfærni til að nota Python betur í raunverulegum verkefnum. **1. DevOps venjur:** * **CI/CD leiðsla:** @e_opore minntist á að nota CI/CD leiðslur til að sjálfvirknivæða dreifingu Node.js og Python forrita. Þú getur notað verkfæri eins og GitHub Actions, GitLab CI o.s.frv. til að átta þig á sjálfvirkri smíði, prófun og dreifingu. * **Dæmi (Python App CI/CD með GitLab CI):** ```yaml 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..." # Byggja upp forritið - 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..." # Keyra prófanir - 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..." # Dreifa forritinu - docker build -t $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA . - docker push $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA - # Deploy to AWS ECS or other platform # Dreifa á AWS ECS eða annan vettvang tags: - docker ``` * **Infrastructure as Code (IaC):** Notaðu Terraform til að stjórna innviðum eins og AWS VPC og EC2. IaC getur aukið skilvirkni dreifingar og tryggt samræmi umhverfisins. # Innviðir sem kóði (IaC) **2. Gagnavinnsla og greining:** * **Gagnaþrif:** @Python_Dv lagði áherslu á mikilvægi gagnaþrifa og bar saman notkun SQL og Python við gagnaþrif. Python ásamt Pandas bókasafninu getur framkvæmt sveigjanleg og skilvirk gagnaþrif. # Gagnaþrif * **Dæmi (Pandas gagnaþrif):** ```python import pandas as pd # Lesa gögn df = pd.read_csv("your_data.csv") # Meðhöndla vantar gildi df.fillna(0, inplace=True) # Fylla upp í vantar gildi með 0 df.dropna(inplace=True) # Eyða línum sem innihalda vantar gildi

Þessi grein dregur saman nýlegar umræður á samfélagsmiðlum um Python forritun, þar á meðal gagnahreinsun, gagnagreiningu, reikniritaviðskipti, villumeðhöndlun, algeng bókasöfn og aðgerðir, hagnýt ráð og bestu starfsvenjur.

I. Gagnahreinsun

Gagnahreinsun er mikilvægt skref í gagnagreiningarferlinu. Eftirfarandi eru nokkrar algengar aðferðir við gagnahreinsun:

import pandas as pd

# Lestu gögnin
df = pd.read_csv("data.csv")

# Meðhöndlaðu vantar gildi
df.fillna(0, inplace=True)  # Fylltu vantar gildi með 0

# Fjarlægðu afrit
df.drop_duplicates(inplace=True)

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

# Gagnasíun
df = df[df['column_name'] > 10]

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

# Vistaðu hreinsuð gögn
df.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)

• Gagnagreining: Notaðu NumPy fyrir tölulega útreikninga, notaðu Pandas fyrir gagnavinnslu og greiningu og notaðu Matplotlib og Seaborn fyrir gagnasjónræningu.
• Samsetning Excel, Python, SQL: Samsetningin sem @Python_Dv mælir með þýðir að skilja styrkleika mismunandi verkfæra og velja viðeigandi verkfæri út frá atburðarásinni. Excel er hentugur til að skoða gögn fljótt, Python er hentugur til að vinna úr flóknum gögnum og SQL er hentugur til að sækja gögn úr gagnagrunnum.

3. Reikniritaviðskipti:

• PyBroker: PyBroker sem @quantscience_ nefnir er rammi til að nota Python og vélanám fyrir reikniritaviðskipti. Að læra og nota PyBroker getur hjálpað þér að skilja meginreglur og framkvæmd reikniritaviðskipta.

4. Villumeðhöndlun:

• Tegundakerfi Python og villumeðhöndlun: "Exception Handling Within the Context of Python's Typing System" sem @PyBerlinPython nefnir sýnir mikilvægi tegundaskýringa fyrir villumeðhöndlun. Rétt notkun tegundaskýringa getur bætt læsileika og styrkleika kóða.

5. Algeng bókasöfn og aðgerðir:

• map aðgerðin: @PythonPr kynnir map aðgerðina í Python. map aðgerðin getur beitt aðgerð á alla þætti í iterable hlut.
• Top 10 Python Libraries: @PythonPr nefnir Top 10 Python Libraries, en gefur ekki nákvæman lista. Venjulega innihalda þessi bókasöfn NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, requests, Beautiful Soup, Django/Flask o.s.frv.

III. Hagnýt ráð og bestu starfsvenjur

1. Svindlblað:

• Python svindlblað sem @AIPandaX mælir með getur hjálpað þér að finna fljótt algenga Python setningafræði og aðgerðir.

2. Pythonic kóði:

• Fylgdu PEP 8 forskriftunum til að skrifa Python kóða til að bæta læsileika og viðhald kóða.
• Notaðu Python eiginleika eins og listaskilning, rafallýsingar o.s.frv. til að skrifa hnitmiðaðan og skilvirkan kóða.
• Nýttu þér staðlaða Python bókasafnið, eins og collections, itertools einingar o.s.frv.

3. Kóðaprófun:

• Skrifaðu einingarpróf til að tryggja réttmæti kóða. Þú getur notað prófunargreinar eins og unittest eða pytest.

4. Þátttaka í samfélaginu:

* Taktu þátt í Python samfélaginu, til dæmis með því að sækja ráðstefnur eins og PyCon, PyData o.s.frv., og skiptast á skoðunum og læra af öðrum forriturum. * Lestu Python tengdar bloggfærslur og greinar til að vera upplýst/ur um nýjustu tækniþróun. * Spyrðu og svaraðu spurningum á spurninga- og svarvefjum eins og Stack Overflow, hjálpaðu öðrum og þróaðu þig áfram. ## IV. Python húmor Elon Musk Það er athyglisvert að Elon Musk hefur margoft minnst á Monty Python á Twitter og jafnvel mælt með "Cheese Shop, Spam or Fish License", sem sýnir að Python hefur víðtæk menningarleg áhrif í forritunarsamfélaginu. Að læra forritun og hafa smá húmor getur létt á álagi og haldið náminu skemmtilegu. ## V. Samantekt Python námsferlið er langt og áhugavert. Auðlindirnar og leiðbeiningarnar sem gefnar eru í þessari grein munu vonandi hjálpa þér að læra Python á skilvirkari hátt og nota það í raunverulegum verkefnum. Mundu að stöðugt nám og æfing er lykillinn að árangri. Haltu áfram að skoða, haltu áfram að ögra sjálfum þér, þú munt örugglega verða frábær Python forritari!