Python-ыг судлах нөөц, дадлагын гарын авлага: Эхлэлээс ахисан түвшин хүртэл, техникийн өсөлтийг хурдасгах

Python нь өгөгдлийн шинжлэх ухаан, машин сургалт, вэб хөгжүүлэлт, автоматжуулалт зэрэг салбарт өргөн хэрэглэгддэг түгээмэл програмчлалын хэл юм. X/Twitter дээрх Python-ы тухай хэлэлцүүлэг нь сургалтын нөөц, DevOps-ийн дадлага, өгөгдөл боловсруулалт, санхүүгийн салбарт хэрэглэх зэрэг олон талыг хамардаг. Энэхүү нийтлэлд эдгээр хэлэлцүүлгийг нэгтгэн, Python-ыг хурдан эзэмшиж, бодит төслүүдэд хэрэгжүүлэхэд туслах практик, ашиглахад хялбар Python-ыг судлах нөөц, дадлагын гарын авлагыг боловсруулсан болно.

Нэгдүгээр хэсэг. Үнэгүй сургалтын нөөц: Python-ы үндэс суурийг тавих

Python-д суралцахад их хэмжээний мөнгө зарцуулах шаардлагагүй. Маш сайн үнэгүй нөөцүүд нь бат бөх суурийг бий болгоход тусална.

1. Үнэгүй курс, сургалтын лагерь:

• Эхлэлийн курс: @codewithharry зэрэг боловсрол олгогчдын Python Bootcamp курс нь хэрэглэгчийн оролт, тайлбар, оператор зэрэг үндсэн мэдлэгийг хамардаг. Эдгээр курс нь ихэвчлэн эхлэгчдэд зориулагдсан бөгөөд практик жишээгээр дамжуулан хурдан эхлэхэд тусалдаг.
• Онлайн платформ: @MoniAi217872-ийн дурдсан үнэгүй курсын боломжуудад анхаарлаа хандуулаарай. Эдгээр нь ихэвчлэн хиймэл оюун ухаан, машин сургалт, өгөгдлийн шинжилгээ зэрэг олон чиглэлийг агуулдаг. Эдгээр курс нь ихэвчлэн хугацаа, хүний тооны хязгаартай байдаг ч цаг тухайд нь оролцож чадвал маш үнэ цэнэтэй сургалтын агуулгыг үнэ төлбөргүй авах боломжтой.

2. Нээлттэй эхийн хэрэгсэл, орчин:

• Хөгжүүлэлтийн орчин: @MansixYadav-ийн хэлснээр Linux, Docker, Kubernetes, Git, GitHub, Jenkins болон Python өөрөө үнэ төлбөргүй байдаг. Та зөвхөн компьютер, интернет холболттой байхад л суралцаж, дадлага хийж эхлэх боломжтой.
• Нэгдсэн хөгжүүлэлтийн орчин (IDE): Visual Studio Code (VS Code) эсвэл PyCharm Community Edition-ийг ашиглахыг зөвлөж байна. VS Code нь Python хөгжүүлэлтийг хялбаршуулах баялаг залгаасын экосистемтэй. PyCharm Community Edition бол үнэ төлбөргүй, хүчирхэг Python IDE юм.

3. Шилдэг туршлага:

• Суралцах зорилгоо тодорхой болгох: Өөрийн сонирхол, мэргэжлийн хөгжлийн чиглэлд тохирсон сургалтын замыг сонгоорой. Жишээлбэл, хэрэв та өгөгдлийн шинжлэх ухаанд сонирхолтой бол NumPy, Pandas, Scikit-learn зэрэг санг голчлон судалж болно.
• Гараараа хийж турших: Програмчлалыг сурах хамгийн чухал зүйл бол дадлага юм. Энгийн програм бичиж, бодит асуудлыг шийдэхийг хичээ. Тооны машин програм, энгийн вэб сервер эсвэл өгөгдлийн шинжилгээний скрипт бичих зэрэг жижиг төслүүдээс эхэлж болно.
• Нээлттэй эхийн төсөлд оролцох: Нээлттэй эхийн төсөлд оролцох нь бусад хөгжүүлэгчдийн кодыг сурч, төслийн хөгжүүлэлтийн явцыг ойлгож, өөрийн кодоо хувь нэмэр оруулах боломжийг олгодог.

Хоёрдугаар хэсэг. Ахисан түвшний дадлага: Гол ур чадварыг эзэмших

Python-ы үндсэн мэдлэгийг эзэмшсэний дараа Python-ыг бодит төслүүдэд илүү сайн хэрэгжүүлэхийн тулд зарим гол ур чадварыг сурч болно.

1. DevOps-ийн дадлага:

• CI/CD хоолой: @e_opore нь Node.js болон Python програмуудыг автоматжуулсан CI/CD хоолой ашиглах тухай дурдсан. GitHub Actions, GitLab CI зэрэг хэрэгслийг ашиглан автоматжуулсан бүтээн байгуулалт, туршилт, байршуулалтыг хэрэгжүүлж болно.
  • Жишээ (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 (AWS ECS эсвэл бусад платформд байршуулах)

tags:

• docker

* **Дэд бүтцийн код (IaC):** Terraform-г ашиглан AWS VPC болон EC2 зэрэг дэд бүтцийг удирдах. IaC нь байршуулалтын үр ашгийг дээшлүүлж, орчны тогтвортой байдлыг хангана.

**2. Өгөгдөл боловсруулалт ба дүн шинжилгээ:**

* **Өгөгдөл цэвэрлэгээ:** @Python_Dv нь өгөгдөл цэвэрлэх ажиллагааны чухлыг онцолж, SQL болон Python-ийг өгөгдөл цэвэрлэх тал дээр харьцуулсан. Python нь Pandas сантай хослуулан уян хатан, үр ашигтай өгөгдөл цэвэрлэх боломжийг олгодог.
* **Жишээ (Pandas өгөгдөл цэвэрлэгээ):**
```python
import pandas as pd

# Өгөгдөл унших
df = pd.read_csv("your_data.csv")

# Хоосон утгыг боловсруулах
df.fillna(0, inplace=True) # Хоосон утгыг 0-ээр дүүргэх
df.dropna(inplace=True) # Хоосон утга агуулсан мөрийг устгах        # Давхардсан утгуудыг устгах
       df.drop_duplicates(inplace=True)

       # Өгөгдлийн төрлийг хөрвүүлэх
       df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)

       # Өгөгдөл шүүх
       df = df[df['column_name'] > 10]

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

       # Цэвэрлэсэн өгөгдлийг хадгалах
       df.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)
       ```
*   **Өгөгдлийн шинжилгээ:** NumPy-г ашиглан тоон тооцоолол хийх, Pandas-г ашиглан өгөгдөл боловсруулах, шинжлэх, Matplotlib болон Seaborn-г ашиглан өгөгдлийг дүрслэх.
*   **Excel, Python, SQL-ийн хослол:** @Python_Dv-ийн санал болгосон хослол нь янз бүрийн хэрэгслийн давуу талыг ойлгож, нөхцөл байдалд тохирсон хэрэгслийг сонгох гэсэн үг юм. Excel нь өгөгдлийг хурдан үзэхэд тохиромжтой, Python нь өгөгдөл боловсруулахад тохиромжтой, SQL нь өгөгдлийн сангаас өгөгдөл авах тохиромжтой.

**3. Алгоритм арилжаа:**

*   **PyBroker:** @quantscience_-ийн дурдсан PyBroker нь Python болон машин сургалтыг ашиглан алгоритм арилжаа хийх хүрээ юм. PyBroker-ийг сурч, ашигласнаар алгоритм арилжааны зарчим, практикийг ойлгож болно.

**4. Онцгой тохиолдлыг шийдвэрлэх:**

*   **Python-ийн төрлийн систем ба онцгой тохиолдлыг шийдвэрлэх:** @PyBerlinPython-ийн дурдсан "Python-ийн төрлийн системийн хүрээнд онцгой тохиолдлыг шийдвэрлэх" нь төрлийн тайлбар нь онцгой тохиолдлыг шийдвэрлэхэд хэр чухал болохыг харуулж байна. Төрлийн тайлбарыг зөв ашиглах нь кодын уншигдах байдал, бат бөх чанарыг сайжруулдаг.

**5. Нийтлэг сангууд ба функцууд:**

*   **`map` функц:** @PythonPr Python-ийн `map` функцийг танилцуулсан. `map` функц нь функцыг итераци хийх боломжтой объектын бүх элементэд хэрэглэж болно.
*   **Шилдэг 10 Python сан:** @PythonPr Шилдэг 10 Python санг дурдсан боловч жагсаалтыг тодорхой өгөөгүй. Ерөнхийдөө эдгээр сангууд нь NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, requests, Beautiful Soup, Django/Flask гэх мэт зүйлсийг агуулдаг.

## Гурав. Хэрэгтэй зөвлөмж, шилдэг туршлага

**1. Cheatsheet:**

*   @AIPandaX-ийн санал болгосон Python Cheatsheet нь Python-ийн нийтлэг синтакс болон функцийг хурдан олоход тусална.

**2. Pythonic код:**

*   PEP 8 стандартын дагуу Python код бичиж, кодын уншигдах байдал, засварлахад хялбар байдлыг сайжруулах.
*   Жагсаалт үүсгэх, генератор илэрхийлэл гэх мэт Python-ийн онцлогуудыг ашиглан энгийн бөгөөд үр ашигтай код бичих.
*   Python-ийн стандарт санг сайн ашиглах, жишээлбэл `collections`, `itertools` гэх мэт модулиуд.

**3. Код турших:**

*   Кодны зөв эсэхийг шалгахын тулд нэгж тест бичих. `unittest` эсвэл `pytest` гэх мэт туршилтын хүрээг ашиглаж болно.

**4. Олон нийтэд оролцох:***   Python-ий нийгэмд оролцох, жишээлбэл PyCon, PyData зэрэг хуралд оролцож, бусад хөгжүүлэгчидтэй харилцаж суралцах.
*   Python-той холбоотой блог, нийтлэл уншиж, хамгийн сүүлийн үеийн технологийн динамикийг ойлгох.
*   Stack Overflow зэрэг асуулт хариултын вэбсайтууд дээр асуулт асууж, хариулт өгч, бусдад тусалж, хамтдаа ахиц дэвшил гаргах.

## Дөрөв. Elon Musk-ийн Python хошин шог

Elon Musk Twitter дээр Monty Python-ыг хэд хэдэн удаа дурдаж, бүр "Cheese Shop, Spam or Fish License"-ийг санал болгосон нь Python нь програмчлалын нийгэмд өргөн хүрээтэй соёлын нөлөөтэй болохыг харуулж байна. Програмчлал сурахын зэрэгцээ зохих хэмжээний хошин шог нь стрессийг бууруулж, суралцах хөгжилтэй байдлыг хадгалах боломжтой.

## Тав. Дүгнэлт

Python сурах зам урт бөгөөд хөгжилтэй. Энэхүү нийтлэлд өгсөн нөөц, гарын авлага нь Python-ийг илүү үр дүнтэй сурч, бодит төслүүдэд хэрэгжүүлэхэд тань тусална гэж найдаж байна. Тасралтгүй суралцах, дадлага хийх нь амжилтын гол түлхүүр гэдгийг санаарай. Байнга судлаж, өөртөө байнга сорилт тавьснаар та сайн Python хөгжүүлэгч болж чадна!