ಪೈಥಾನ್ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ: ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಿಂದ ಮುಂದುವರಿದ ಹಂತದವರೆಗೆ, ನಿಮ್ಮ ತಾಂತ್ರಿಕ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಿ

ಪೈಥಾನ್ ಒಂದು ಜನಪ್ರಿಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯಾಗಿದ್ದು, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ವೆಬ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕರಣದಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. X/Twitter ನಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್ ಕುರಿತ ಚರ್ಚೆಗಳು ಕಲಿಕೆಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು, DevOps ಅಭ್ಯಾಸಗಳು, ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿನ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಈ ಚರ್ಚೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಪೈಥಾನ್ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನೈಜ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಒಂದು, ಉಚಿತ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು: ಪೈಥಾನ್ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಿ

ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಕಲಿಯಲು, ನೀವು ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಹಣವನ್ನು ಖರ್ಚು ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಅನೇಕ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಉಚಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ನಿಮಗೆ ಗಟ್ಟಿಯಾದ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಹಾಕಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

1. ಉಚಿತ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಶಿಬಿರಗಳು:

• ಪರಿಚಯಾತ್ಮಕ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳು: @codewithharry ನಂತಹ ಶಿಕ್ಷಣತಜ್ಞರು ಒದಗಿಸುವ ಪೈಥಾನ್ ಬೂಟ್‌ಕ್ಯಾಂಪ್ ಕೋರ್ಸ್ ಬಳಕೆದಾರರ ಇನ್‌ಪುಟ್, ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳು, ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳು ಮುಂತಾದ ಮೂಲಭೂತ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಆನ್‌ಲೈನ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು: @MoniAi217872 ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ ಉಚಿತ ಕೋರ್ಸ್ ಅವಕಾಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಗಮನವಿರಲಿ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ AI, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಹಲವು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಮಯ ಮಿತಿ ಮತ್ತು ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ನೀವು ಸಮಯಕ್ಕೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಭಾಗವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ನೀವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಷಯವನ್ನು ಉಚಿತವಾಗಿ ಪಡೆಯಬಹುದು.

2. ಮುಕ್ತ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸರಗಳು:

• ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪರಿಸರ: @MansixYadav ಹೇಳುವಂತೆ, Linux, Docker, Kubernetes, Git, GitHub, Jenkins ಮತ್ತು Python ಎಲ್ಲವೂ ಉಚಿತ. ನೀವು ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮತ್ತು ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಸಂಪರ್ಕ ಮಾತ್ರ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
• ಸಮಗ್ರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪರಿಸರ (IDE): Visual Studio Code (VS Code) ಅಥವಾ PyCharm Community Edition ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. VS Code ಶ್ರೀಮಂತ ಪ್ಲಗಿನ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದು ಪೈಥಾನ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. PyCharm Community Edition ಉಚಿತ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯುತ ಪೈಥಾನ್ IDE ಆಗಿದೆ.

3. ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು:

• ಸ್ಪಷ್ಟ ಕಲಿಕೆಯ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಆಸಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ದಿಕ್ಕಿನ ಪ್ರಕಾರ, ಸೂಕ್ತವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಆರಿಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, NumPy, Pandas ಮತ್ತು Scikit-learn ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬಹುದು.
• ಕೈಯಿಂದ ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಿ: ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಕಲಿಯುವಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖವಾದುದು ಅಭ್ಯಾಸ. ಸರಳ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ, ನೈಜ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿ. ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ, ಸರಳ ವೆಬ್ ಸರ್ವರ್ ಅಥವಾ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಂತಹ ಕೆಲವು ಸಣ್ಣ ಯೋಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು.
• ಮುಕ್ತ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸಿ: ಮುಕ್ತ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವುದರಿಂದ ಇತರ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಲಿಯಲು, ಯೋಜನೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕೊಡುಗೆಯಾಗಿ ನೀಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಎರಡು, ಮುಂದುವರಿದ ಅಭ್ಯಾಸ: ಪ್ರಮುಖ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ

ಪೈಥಾನ್‌ನ ಮೂಲಭೂತ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಂಡ ನಂತರ, ನೈಜ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲು ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ನೀವು ಮತ್ತಷ್ಟು ಕಲಿಯಬಹುದು.

1. DevOps ಅಭ್ಯಾಸ:

• CI/CD ಪೈಪ್‌ಲೈನ್: @e_opore Node.js ಮತ್ತು ಪೈಥಾನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಲು CI/CD ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಮಾಣ, ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ನೀವು GitHub Actions, GitLab CI ಮತ್ತು ಇತರ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
  • ಉದಾಹರಣೆ (GitLab CI ನೊಂದಿಗೆ ಪೈಥಾನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ CI/CD):

    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..." # ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ...
        - 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..." # ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ...
        - 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..." # ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ...
        - docker build -t $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA .
        - docker push $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA
        - # Deploy to AWS ECS or other platform # AWS ECS ಅಥವಾ ಇತರ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಿ
      tags:
        - docker
    

• ಇನ್‌ಫ್ರಾಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಆಸ್ ಕೋಡ್ (IaC): Terraform ಅನ್ನು ಬಳಸಿ AWS VPC ಮತ್ತು EC2 ನಂತಹ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ. IaC ನಿಯೋಜನೆ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸರದ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

2. ಡೇಟಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ:

• ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣ: @Python_Dv ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣದ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣದಲ್ಲಿ SQL ಮತ್ತು Python ನ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ. Pandas ಲೈಬ್ರರಿಯೊಂದಿಗೆ Python ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.
  • ಉದಾಹರಣೆ (Pandas ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣ):

    import pandas as pd
    
    # ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದಿ
    df = pd.read_csv("your_data.csv")
    
    # ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ
    df.fillna(0, inplace=True) # 0 ನೊಂದಿಗೆ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡಿ
    df.dropna(inplace=True) # ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಅಳಿಸಿ
    

ಕಳೆದ ವಾರ ಟ್ವಿಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿದ್ದ ಪೈಥಾನ್ ವಿಷಯಗಳ ಸಾರಾಂಶ ಇಲ್ಲಿದೆ. ಈ ವಿಷಯಗಳು ಡೇಟಾ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಟ್ರೇಡಿಂಗ್, ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳು, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.

ಒಂದು. ಡೇಟಾ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್

• ಡೇಟಾ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್ ಹಂತಗಳು: @khuyentran1401 ಡೇಟಾ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದರು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ನಕಲಿ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು, ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು, ಡೇಟಾವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವುದು, ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉಳಿಸುವುದು.

  import pandas as pd
  
  # ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದುವುದು
  df = pd.read_csv("data.csv")
  
  # ನಕಲಿ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು
  df.drop_duplicates(inplace=True)
  
  # ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರ ಪರಿವರ್ತನೆ
  df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)
  
  # ಡೇಟಾ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್
  df = df[df['column_name'] > 10]
  
  # ಡೇಟಾ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ
  from sklearn.preprocessing import StandardScaler
  scaler = StandardScaler()
  df[['column_name']] = scaler.fit_transform(df[['column_name']])
  
  # ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉಳಿಸಿ
  df.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)
  

• ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಿಗಾಗಿ NumPy ಅನ್ನು ಬಳಸಿ, ಡೇಟಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ Pandas ಅನ್ನು ಬಳಸಿ, ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ Matplotlib ಮತ್ತು Seaborn ಅನ್ನು ಬಳಸಿ.

• Excel, Python, SQL ಸಂಯೋಜನೆ: @Python_Dv ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿದ ಸಂಯೋಜನೆಯು ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಧನಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಸನ್ನಿವೇಶಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಸಾಧನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಎಂದರ್ಥ. ಎಕ್ಸೆಲ್ ತ್ವರಿತ ಡೇಟಾ ಬ್ರೌಸಿಂಗ್‌ಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಪೈಥಾನ್ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು SQL ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.

3. ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಟ್ರೇಡಿಂಗ್:

• PyBroker: @quantscience_ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ PyBroker ಪೈಥಾನ್ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಟ್ರೇಡಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಒಂದು ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದೆ. PyBroker ಅನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ಮತ್ತು ಬಳಸುವುದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಟ್ರೇಡಿಂಗ್‌ನ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

4. ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ:

• ಪೈಥಾನ್‌ನ ಪ್ರಕಾರದ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ: @PyBerlinPython ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ "Exception Handling Within the Context of Python's Typing System" ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಟೈಪ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಟೈಪ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಬಳಸುವುದು ಕೋಡ್‌ನ ಓದಲು ಮತ್ತು ದೃಢತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

5. ಸಾಮಾನ್ಯ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳು:

• map ಕಾರ್ಯ: @PythonPr ಪೈಥಾನ್‌ನ map ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದರು. map ಕಾರ್ಯವು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವಸ್ತುವಿನ ಎಲ್ಲಾ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು.
• ಟಾಪ್ 10 ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು: @PythonPr ಟಾಪ್ 10 ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಆದರೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನೀಡಿಲ್ಲ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಈ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, requests, Beautiful Soup, Django/Flask ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ.

ಮೂರು. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

1. ಚೀಟ್‌ಶೀಟ್:

• @AIPandaX ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿದ ಪೈಥಾನ್ ಚೀಟ್‌ಶೀಟ್ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೈಥಾನ್ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಹುಡುಕಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

2. ಪೈಥಾನಿಕ್ ಕೋಡ್:

• ಕೋಡ್‌ನ ಓದಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು PEP 8 ವಿಶೇಷಣಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.
• ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಲು ಪಟ್ಟಿ ಕಾಂಪ್ರಹೆನ್ಷನ್, ಜನರೇಟರ್ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಪೈಥಾನ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• collections, itertools ನಂತಹ ಪೈಥಾನ್‌ನ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬಳಸಿ.

3. ಕೋಡ್ ಪರೀಕ್ಷೆ:

• ಕೋಡ್‌ನ ಸರಿಯಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಯುನಿಟ್ ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ನೀವು unittest ಅಥವಾ pytest ನಂತಹ ಪರೀಕ್ಷಾ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

4. ಸಮುದಾಯದ ಭಾಗವಹಿಸುವಿಕೆ:* PyCon, PyData ನಂತಹ ಸಮ್ಮೇಳನಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಇತರ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ಮೂಲಕ Python ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸಿ.

• ಇತ್ತೀಚಿನ ತಾಂತ್ರಿಕ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು Python ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಬ್ಲಾಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಓದಿ.
• Stack Overflow ನಂತಹ ಪ್ರಶ್ನೋತ್ತರ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ ಮತ್ತು ಉತ್ತರಿಸಿ, ಇತರರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಪ್ರಗತಿ ಸಾಧಿಸಿ.

ನಾಲ್ಕು, ಎಲೋನ್ ಮಸ್ಕ್ ಅವರ Python ಹಾಸ್ಯ

ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ, ಎಲೋನ್ ಮಸ್ಕ್ ಟ್ವಿಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾಂಟಿ ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಹಲವು ಬಾರಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು \