Python mokymosi ištekliai ir praktikos vadovas: nuo pradedančiojo iki pažengusiojo, paspartinkite savo techninį augimą

Python, kaip populiari programavimo kalba, plačiai naudojama duomenų moksle, mašininiame mokymesi, žiniatinklio kūrime ir automatizavime. Diskusijos apie Python X/Twitter platformoje apima mokymosi išteklius, DevOps praktiką, duomenų apdorojimą ir pritaikymą finansų srityje. Šiame straipsnyje, remdamiesi šiomis diskusijomis, parengsime praktišką ir įgyvendinamą Python mokymosi išteklių ir praktikos vadovą, kuris padės jums greičiau įsisavinti Python ir pritaikyti jį realiems projektams.

I. Nemokami mokymosi ištekliai: padėkite tvirtą Python pagrindą

Norint pradėti mokytis Python, nereikia išleisti daug pinigų kursams. Daugybė puikių nemokamų išteklių gali padėti jums padėti tvirtą pagrindą.

1. Nemokami kursai ir mokymai:

• Įvadiniai kursai: tokie pedagogai kaip @codewithharry siūlo Python Bootcamp kursus, apimančius pagrindines žinias, tokias kaip vartotojo įvestis, komentarai, operatoriai ir kt. Šie kursai paprastai skirti pradedantiesiems ir padeda greitai pradėti dirbti per praktinius pavyzdžius.
• Internetinės platformos: galite sekti nemokamas kursų galimybes, paminėtas @MoniAi217872, kurios paprastai apima kelias kryptis, tokias kaip AI, mašininis mokymasis, duomenų analizė ir kt. Nors šiems kursams paprastai taikomi laiko ir dalyvių skaičiaus apribojimai, jei galite laiku dalyvauti, galite nemokamai gauti labai vertingo mokymosi turinio.

2. Atvirojo kodo įrankiai ir aplinka:

• Kūrimo aplinka: kaip sakė @MansixYadav, Linux, Docker, Kubernetes, Git, GitHub, Jenkins ir pati Python yra nemokami. Jums tereikia kompiuterio ir interneto ryšio, kad galėtumėte pradėti mokytis ir praktikuotis.
• Integruota kūrimo aplinka (IDE): rekomenduojama naudoti Visual Studio Code (VS Code) arba PyCharm Community Edition. VS Code turi turtingą papildinių ekosistemą, kuri leidžia patogiai kurti Python. PyCharm Community Edition yra nemokama ir galinga Python IDE.

3. Geriausia praktika:

• Nustatykite aiškius mokymosi tikslus: pasirinkite tinkamą mokymosi kelią pagal savo interesus ir karjeros plėtros kryptį. Pavyzdžiui, jei jus domina duomenų mokslas, galite sutelkti dėmesį į tokių bibliotekų kaip NumPy, Pandas ir Scikit-learn mokymąsi.
• Praktikuokitės: svarbiausia mokantis programuoti yra praktika. Pabandykite parašyti paprastas programas, kad išspręstumėte realias problemas. Galite pradėti nuo mažų projektų, tokių kaip skaičiuoklės programos, paprasto žiniatinklio serverio arba duomenų analizės scenarijaus rašymas.
• Dalyvaukite atvirojo kodo projektuose: dalyvaudami atvirojo kodo projektuose galite išmokti kitų kūrėjų kodą, suprasti projekto kūrimo procesą ir prisidėti savo kodu.

II. Pažengusi praktika: įvaldykite pagrindinius įgūdžius

Įvaldę Python pagrindus, galite toliau mokytis pagrindinių įgūdžių, kad galėtumėte geriau pritaikyti Python realiems projektams.

1. DevOps praktika:

• CI/CD vamzdynai: @e_opore paminėjo CI/CD vamzdynų naudojimą automatizuotam Node.js ir Python programų diegimui. Galite naudoti tokius įrankius kaip GitHub Actions, GitLab CI ir kt., kad automatizuotumėte kūrimą, testavimą ir diegimą.
  • Pavyzdys (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

* **Infrastruktūra kaip kodas (IaC):** Naudokite Terraform AWS VPC ir EC2 infrastruktūrai valdyti. IaC gali pagerinti diegimo efektyvumą ir užtikrinti aplinkos nuoseklumą.

**2. Duomenų apdorojimas ir analizė:**

* **Duomenų valymas:** @Python_Dv pabrėžė duomenų valymo svarbą ir palygino SQL ir Python taikymą duomenų valymo srityje. Python kartu su Pandas biblioteka gali atlikti lankstų ir efektyvų duomenų valymą.
* **Pavyzdys (Pandas duomenų valymas):**
```python
import pandas as pd

# Duomenų skaitymas
df = pd.read_csv("your_data.csv")

# Trūkstamų reikšmių tvarkymas
df.fillna(0, inplace=True) # Užpildykite trūkstamas reikšmes 0
df.dropna(inplace=True) # Ištrinkite eilutes, kuriose yra trūkstamų reikšmių
```python
       # Pašalinti pasikartojančias reikšmes
       df.drop_duplicates(inplace=True)

       # Duomenų tipo konvertavimas
       df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)

       # Duomenų filtravimas
       df = df[df['column_name'] > 10]

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

       # Išsaugoti išvalytus duomenis
       df.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)
       ```
*   **Duomenų analizė:** Naudokite NumPy skaitiniams skaičiavimams, Pandas duomenų apdorojimui ir analizei, o Matplotlib ir Seaborn duomenų vizualizavimui.
*   **Excel, Python, SQL derinys:** @Python_Dv rekomenduojamas derinys, reiškiantis skirtingų įrankių stipriųjų pusių supratimą ir tinkamo įrankio pasirinkimą pagal scenarijų. Excel tinka greitam duomenų peržiūrai, Python tinka sudėtingam duomenų apdorojimui, o SQL tinka duomenų gavimui iš duomenų bazių.

**3. Algoritminė prekyba:**

*   **PyBroker:** @quantscience_ paminėtas PyBroker yra algoritminės prekybos sistema, naudojanti Python ir mašininį mokymąsi. Mokymasis ir PyBroker naudojimas gali padėti suprasti algoritminės prekybos principus ir praktiką.

**4. Išimčių apdorojimas:**

*   **Python tipo sistema ir išimčių apdorojimas:** @PyBerlinPython paminėtas "Exception Handling Within the Context of Python's Typing System" rodo tipo anotacijų svarbą išimčių apdorojimui. Teisingas tipo anotacijų naudojimas gali pagerinti kodo skaitomumą ir patikimumą.

**5. Dažniausiai naudojamos bibliotekos ir funkcijos:**

*   **`map` funkcija:** @PythonPr pristatė Python `map` funkciją. `map` funkcija gali pritaikyti funkciją visiems iteruojamo objekto elementams.
*   **Top 10 Python Libraries:** @PythonPr paminėjo Top 10 Python Libraries, bet konkretaus sąrašo nepateikė. Paprastai šios bibliotekos apima NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, requests, Beautiful Soup, Django/Flask ir kt.

## III. Praktiniai patarimai ir geriausia praktika

**1. Cheatsheet:**

*   @AIPandaX rekomenduojamas Python Cheatsheet gali padėti greitai rasti dažniausiai naudojamą Python sintaksę ir funkcijas.

**2. Pythonic kodas:**

*   Rašykite Python kodą pagal PEP 8 specifikaciją, kad pagerintumėte kodo skaitomumą ir prižiūrimumą.
*   Naudokite sąrašų generavimo, generatoriaus išraiškas ir kitas Python funkcijas, kad parašytumėte glaustą ir efektyvų kodą.
*   Gerai išnaudokite Python standartinę biblioteką, pvz., `collections`, `itertools` ir kitus modulius.

**3. Kodo testavimas:**

*   Rašykite vienetinius testus, kad užtikrintumėte kodo teisingumą. Galite naudoti testavimo sistemas, tokias kaip `unittest` arba `pytest`.

**4. Dalyvavimas bendruomenėje:***   Dalyvaukite Python bendruomenėje, pavyzdžiui, lankykitės PyCon, PyData ir kitose konferencijose, bendraukite ir mokykitės su kitais kūrėjais.
*   Skaitykite su Python susijusius tinklaraščius ir straipsnius, kad sužinotumėte naujausias technologijų tendencijas.
*   Užduokite ir atsakykite į klausimus klausimų ir atsakymų svetainėse, tokiose kaip Stack Overflow, padėkite kitiems ir tobulėkite kartu.

## IV. Elono Musko Python humoras

Verta paminėti, kad Elonas Muskas Twitteryje ne kartą minėjo Monty Python ir net rekomendavo "Cheese Shop, Spam or Fish License", o tai rodo platų Python kultūrinį poveikį programavimo bendruomenėje. Mokantis programuoti, tinkamas humoras gali sumažinti stresą ir išlaikyti mokymosi malonumą.

## V. Apibendrinimas

Python mokymosi kelias yra ilgas ir įdomus. Tikimės, kad šiame straipsnyje pateikti ištekliai ir gairės padės jums efektyviau išmokti Python ir pritaikyti jį praktiniuose projektuose. Atminkite, kad nuolatinis mokymasis ir praktika yra sėkmės raktas. Nuolat tyrinėkite, nuolat meskite sau iššūkius ir jūs tikrai tapsite puikiu Python kūrėju!