Python mācību resursi un praktiskie padomi: no iesācēja līdz profesionālim, paātrini savu tehnisko izaugsmi

Python kā populāra programmēšanas valoda tiek plaši izmantota datu zinātnē, mašīnmācībā, tīmekļa izstrādē un automatizācijā. X/Twitter diskusijas par Python aptver arī mācību resursus, DevOps praksi, datu apstrādi un pielietojumu finanšu jomā. Šis raksts apvieno šīs diskusijas, lai izveidotu praktisku un pielietojamu Python mācību resursu un praktisko padomu rokasgrāmatu, kas palīdzēs jums ātrāk apgūt Python un pielietot to reālos projektos.

I. Bezmaksas mācību resursi: ieliec pamatus Python

Lai sāktu apgūt Python, jums nav jātērē daudz naudas kursu iegādei. Ir daudz lielisku bezmaksas resursu, kas var palīdzēt jums ielikt stabilus pamatus.

1. Bezmaksas kursi un apmācības:

• Ievadkurss: tādi pedagogi kā @codewithharry piedāvā Python Bootcamp kursus, kas aptver pamatzināšanas, piemēram, lietotāja ievadi, komentārus, operatorus utt. Šādi kursi parasti ir paredzēti iesācējiem un palīdz ātri sākt darbu, izmantojot praktiskus piemērus.
• Tiešsaistes platformas: varat sekot līdzi bezmaksas kursu iespējām, ko minējis @MoniAi217872, kas parasti ietver AI, mašīnmācīšanos, datu analīzi un citus virzienus. Lai gan šiem kursiem parasti ir laika un dalībnieku ierobežojumi, ja varat savlaicīgi piedalīties, varat bez maksas iegūt ļoti vērtīgu mācību saturu.

2. Atvērtā koda rīki un vide:

• Izstrādes vide: kā teicis @MansixYadav, Linux, Docker, Kubernetes, Git, GitHub, Jenkins un pati Python ir bezmaksas. Jums ir nepieciešams tikai dators un interneta savienojums, lai sāktu mācīties un praktizēt.
• Integrētā izstrādes vide (IDE): ieteicams izmantot Visual Studio Code (VS Code) vai PyCharm Community Edition. VS Code ir bagātīga spraudņu ekosistēma, kas atvieglo Python izstrādi. PyCharm Community Edition ir bezmaksas, jaudīga Python IDE.

3. Labākā prakse:

• Nosakiet mācību mērķus: izvēlieties atbilstošu mācību ceļu atbilstoši savām interesēm un karjeras attīstības virzienam. Piemēram, ja jūs interesē datu zinātne, varat koncentrēties uz tādu bibliotēku kā NumPy, Pandas un Scikit-learn apguvi.
• Praktizējiet: programmēšanas apguves svarīgākais ir prakse. Mēģiniet rakstīt vienkāršas programmas, lai atrisinātu reālas problēmas. Varat sākt ar maziem projektiem, piemēram, kalkulatora programmas, vienkārša tīmekļa servera vai datu analīzes skripta rakstīšanu.
• Piedalieties atvērtā koda projektos: piedaloties atvērtā koda projektos, varat apgūt citu izstrādātāju kodu, saprast projektu izstrādes procesu un ieguldīt savu kodu.

II. Padziļināta prakse: apgūstiet galvenās prasmes

Pēc Python pamatzināšanu apguves varat turpināt apgūt dažas galvenās prasmes, lai labāk pielietotu Python reālos projektos.

1. DevOps prakse:

• CI/CD cauruļvads: @e_opore minēja CI/CD cauruļvada izmantošanu, lai automatizētu Node.js un Python lietojumprogrammu izvietošanu. Varat izmantot tādus rīkus kā GitHub Actions, GitLab CI utt., lai realizētu automatizētu būvēšanu, testēšanu un izvietošanu.
  • Piemērs (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..." # Lietotnes būvēšana...
        - 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..." # Testu izpilde...
        - 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..." # Lietotnes izvietošana...
        - docker build -t $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA .
        - docker push $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA
        - # Deploy to AWS ECS or other platform # Izvietošana AWS ECS vai citā platformā
      tags:
        - docker
    

• Infrastruktūra kā kods (IaC): Izmantojiet Terraform, lai pārvaldītu infrastruktūru, piemēram, AWS VPC un EC2. IaC var uzlabot izvietošanas efektivitāti un nodrošināt vides konsekvenci.

2. Datu apstrāde un analīze:

• Datu attīrīšana: @Python_Dv uzsvēra datu attīrīšanas nozīmi un salīdzināja SQL un Python lietojumu datu attīrīšanā. Python kopā ar Pandas bibliotēku var veikt elastīgu un efektīvu datu attīrīšanu.
  • Piemērs (Pandas datu attīrīšana):

    import pandas as pd
    
    # Datu nolasīšana
    df = pd.read_csv("your_data.csv")
    
    # Trūkstošo vērtību apstrāde
    df.fillna(0, inplace=True) # Trūkstošo vērtību aizpildīšana ar 0
    df.dropna(inplace=True) # Rindiņu ar trūkstošām vērtībām dzēšana
    

Šis ir Python jaunumu un padomu apkopojums no Twitter, kas apkopots 2024. gada 15. maijā.

I. Datu apstrāde un analīze

1. Datu tīrīšana:

• Datu tīrīšanas process: @khuyentuit ievietoja Python datu tīrīšanas koda fragmentu. Šis koda fragments parāda, kā apstrādāt trūkstošās vērtības, noņemt dublikātus, konvertēt datu tipus, filtrēt datus un standartizēt datus.

  import pandas as pd
  from sklearn.preprocessing import StandardScaler
  
  # Ielādēt datus
  df = pd.read_csv("data.csv")
  
  # Apstrādāt trūkstošās vērtības
  df.fillna(df.mean(), inplace=True)
  
  # Dzēst dublikātus
  df.drop_duplicates(inplace=True)
  
  # Datu tipu konvertēšana
  df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)
  
  # Datu filtrēšana
  df = df[df['column_name'] > 10]
  
  # Datu standartizēšana
  from sklearn.preprocessing import StandardScaler
  scaler = StandardScaler()
  df[['column_name']] = scaler.fit_transform(df[['column_name']])
  
  # Saglabāt notīrītos datus
  df.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)
  

• Datu analīze: Izmantojiet NumPy skaitliskajiem aprēķiniem, izmantojiet Pandas datu apstrādei un analīzei, izmantojiet Matplotlib un Seaborn datu vizualizācijai.

• Excel, Python, SQL kombinācija: @Python_Dv ieteiktā kombinācija nozīmē izprast dažādu rīku stiprās puses un izvēlēties atbilstošu rīku atkarībā no scenārija. Excel ir piemērots ātrai datu pārlūkošanai, Python ir piemērots sarežģītai datu apstrādei, un SQL ir piemērots datu iegūšanai no datubāzēm.

3. Algoritmiskā tirdzniecība:

• PyBroker: @quantscience_ pieminētais PyBroker ir ietvars algoritmiskai tirdzniecībai, izmantojot Python un mašīnmācīšanos. PyBroker apgūšana un izmantošana var palīdzēt izprast algoritmiskās tirdzniecības principus un praksi.

4. Izņēmumu apstrāde:

• Python tipu sistēma un izņēmumu apstrāde: @PyBerlinPython pieminētais "Exception Handling Within the Context of Python's Typing System" norāda uz tipu anotāciju nozīmi izņēmumu apstrādē. Pareiza tipu anotāciju izmantošana var uzlabot koda lasāmību un robustumu.

5. Bieži izmantotās bibliotēkas un funkcijas:

• map funkcija: @PythonPr iepazīstināja ar Python map funkciju. map funkcija var lietot funkciju visiem iterējamā objekta elementiem.
• Top 10 Python Libraries: @PythonPr pieminēja Top 10 Python Libraries, bet nekonkretizēja sarakstu. Parasti šīs bibliotēkas ietver NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, requests, Beautiful Soup, Django/Flask utt.

III. Praktiski padomi un labākā prakse

1. Cheatsheet:

• @AIPandaX ieteiktais Python Cheatsheet var palīdzēt ātri atrast bieži izmantoto Python sintaksi un funkcijas.

2. Pythonic kods:

• Rakstiet Python kodu, ievērojot PEP 8 standartus, lai uzlabotu koda lasāmību un uzturēšanu.
• Izmantojiet Python funkcijas, piemēram, sarakstu ģeneratorus, ģeneratoru izteiksmes utt., lai rakstītu kompaktu un efektīvu kodu.
• Labi izmantojiet Python standarta bibliotēku, piemēram, collections, itertools moduļus utt.

3. Koda testēšana:

• Rakstiet vienības testus, lai nodrošinātu koda pareizību. Varat izmantot testēšanas ietvarus, piemēram, unittest vai pytest.

4. Līdzdalība kopienā:* Piedalies Python kopienā, piemēram, apmeklējot PyCon, PyData u.c. konferences, lai apmainītos ar zināšanām un mācītos no citiem izstrādātājiem.

• Lasi ar Python saistītus blogus un rakstus, lai uzzinātu par jaunākajām tehnoloģiju tendencēm.
• Uzdod un atbildi uz jautājumiem tādās jautājumu un atbilžu vietnēs kā Stack Overflow, palīdzot citiem un kopīgi pilnveidojoties.

Četri, Elona Muska Python humors

Ir vērts atzīmēt, ka Elons Masks vairākkārt ir minējis Monty Python Twitterī un pat ieteicis \