Sumber dan Panduan Praktikal Pembelajaran Python: Daripada Pemula hingga Lanjutan, Percepat Pertumbuhan Teknikal Anda

Python sebagai bahasa pengaturcaraan yang popular, mempunyai aplikasi yang luas dalam bidang sains data, pembelajaran mesin, pembangunan Web dan automasi. Perbincangan mengenai Python di X/Twitter juga merangkumi pelbagai aspek seperti sumber pembelajaran, amalan DevOps, pemprosesan data dan aplikasi dalam bidang kewangan. Artikel ini akan menggabungkan perbincangan ini untuk menyusun sumber pembelajaran dan panduan praktikal Python yang berguna dan boleh dilaksanakan, untuk membantu anda menguasai Python dengan lebih cepat dan menggunakannya dalam projek sebenar.

I. Sumber Pembelajaran Percuma: Membina Asas Python yang Kukuh

Untuk memulakan Python, anda tidak perlu membelanjakan banyak wang untuk membeli kursus. Banyak sumber percuma yang sangat baik boleh membantu anda membina asas yang kukuh.

1. Kursus dan Kem Latihan Percuma:

• Kursus Pengenalan: Kursus Python Bootcamp yang disediakan oleh pendidik seperti @codewithharry, merangkumi pengetahuan asas seperti input pengguna, komen, operator, dan lain-lain. Kursus sebegini biasanya ditujukan kepada pemula, dan membantu anda bermula dengan cepat melalui contoh praktikal.
• Platform Dalam Talian: Anda boleh memberi perhatian kepada peluang kursus percuma yang disebut oleh @MoniAi217872, yang biasanya merangkumi pelbagai arah seperti AI, pembelajaran mesin, analisis data, dan lain-lain. Walaupun kursus ini biasanya mempunyai had masa dan bilangan orang, jika anda boleh mengambil bahagian tepat pada masanya, anda boleh mendapatkan kandungan pembelajaran bernilai tinggi secara percuma.

2. Alat dan Persekitaran Sumber Terbuka:

• Persekitaran Pembangunan: Seperti yang dikatakan oleh @MansixYadav, Linux, Docker, Kubernetes, Git, GitHub, Jenkins dan Python itu sendiri adalah percuma. Anda hanya memerlukan komputer dan sambungan rangkaian untuk mula belajar dan berlatih.
• Persekitaran Pembangunan Bersepadu (IDE): Adalah disyorkan untuk menggunakan Visual Studio Code (VS Code) atau PyCharm Community Edition. VS Code mempunyai ekosistem pemalam yang kaya, yang memudahkan pembangunan Python. PyCharm Community Edition ialah IDE Python percuma dan berkuasa.

3. Amalan Terbaik:

• Jelaskan Matlamat Pembelajaran: Pilih laluan pembelajaran yang sesuai mengikut minat dan hala tuju pembangunan kerjaya anda. Contohnya, jika anda berminat dalam sains data, anda boleh fokus pada pembelajaran perpustakaan seperti NumPy, Pandas dan Scikit-learn.
• Amalan Praktikal: Perkara yang paling penting dalam pembelajaran pengaturcaraan ialah amalan. Cuba tulis program mudah untuk menyelesaikan masalah sebenar. Anda boleh bermula dengan beberapa projek kecil, seperti menulis program kalkulator, pelayan Web mudah atau skrip analisis data.
• Mengambil Bahagian dalam Projek Sumber Terbuka: Mengambil bahagian dalam projek sumber terbuka membolehkan anda mempelajari kod pembangun lain, memahami proses pembangunan projek dan menyumbangkan kod anda sendiri.

II. Amalan Lanjutan: Menguasai Kemahiran Teras

Selepas menguasai pengetahuan asas Python, anda boleh terus mempelajari beberapa kemahiran teras untuk menggunakan Python dengan lebih baik dalam projek sebenar.

1. Amalan DevOps:

• Saluran CI/CD: @e_opore menyebut tentang menggunakan saluran CI/CD untuk mengautomasikan penggunaan aplikasi Node.js dan Python. Anda boleh menggunakan alat seperti GitHub Actions, GitLab CI, dan lain-lain untuk merealisasikan pembinaan, ujian dan penggunaan automatik.
  • Contoh (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..." # Mencetak pesan bahwa aplikasi sedang dibangun
• python your_script.py # Menjalankan skrip utama aplikasi Anda artifacts: paths:
• your_application # Menyimpan aplikasi yang dibangun sebagai artefak tags:
• docker

test: stage: test image: python:3.9-slim-buster before_script:

• pip install -r requirements.txt script:
• echo "Running tests..." # Mencetak pesan bahwa pengujian sedang dijalankan
• python -m unittest discover -s tests # Menjalankan pengujian unit 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 # Login ke Docker registry script:
• echo "Deploying the application..." # Mencetak pesan bahwa aplikasi sedang di-deploy
• docker build -t $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA . # Membangun image Docker
• docker push $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA # Mendorong image Docker ke registry

• Deploy to AWS ECS or other platform # (Komentar: Deploy ke AWS ECS atau platform lain)

tags:

• docker

* **Infrastruktur sebagai Kode (IaC):** Menggunakan Terraform untuk mengelola infrastruktur seperti AWS VPC dan EC2. IaC dapat meningkatkan efisiensi deployment, dan menjamin konsistensi lingkungan.

**2. Pemprosesan dan Analisis Data:**

* **Pembersihan Data:** @Python_Dv menekankan pentingnya pembersihan data, dan membandingkan aplikasi SQL dan Python dalam pembersihan data. Python dengan pustaka Pandas dapat melakukan pembersihan data yang fleksibel dan efisien.
* **Contoh (Pembersihan Data Pandas):**
```python
import pandas as pd

# Membaca data
df = pd.read_csv("your_data.csv")

# Menangani nilai yang hilang
df.fillna(0, inplace=True) # Mengisi nilai yang hilang dengan 0
df.dropna(inplace=True) # Menghapus baris yang berisi nilai yang hilang## I. Sorotan Minggu Ini

Ringkasan tweet Python mingguan ini merangkumi pelbagai topik, termasuk pembersihan data, analisis data, perdagangan algoritma, pengendalian pengecualian, perpustakaan dan fungsi biasa, petua praktikal dan amalan terbaik.

## II. Kandungan Terperinci

**1. Pembersihan Data:**

*   **Pembersihan Data dengan Python:** @DataSciGuide berkongsi contoh kod untuk pembersihan data menggunakan Pandas:

```python
import pandas as pd

# Membaca data
df = pd.read_csv("data.csv")

# Mengendalikan nilai yang hilang
df.fillna(0, inplace=True)

# Menghapuskan nilai duplikasi
df.drop_duplicates(inplace=True)

# Penukaran jenis data
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)

# Penapisan data
df = df[df['column_name'] > 10]

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

# Menyimpan data yang telah dibersihkan
df.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)

• Analisis Data: Menggunakan NumPy untuk pengiraan berangka, menggunakan Pandas untuk pemprosesan dan analisis data, menggunakan Matplotlib dan Seaborn untuk visualisasi data.
• Gabungan Excel, Python, SQL: Kombinasi yang disyorkan oleh @Python_Dv, bermaksud memahami kekuatan alat yang berbeza, dan memilih alat yang sesuai berdasarkan senario. Excel sesuai untuk penyemakan imbas data pantas, Python sesuai untuk pemprosesan data yang kompleks, SQL sesuai untuk mendapatkan data daripada pangkalan data.

3. Perdagangan Algoritma:

• PyBroker: PyBroker yang disebut oleh @quantscience_ ialah rangka kerja untuk perdagangan algoritma menggunakan Python dan pembelajaran mesin. Mempelajari dan menggunakan PyBroker boleh membantu anda memahami prinsip dan amalan perdagangan algoritma.

4. Pengendalian Pengecualian:

• Sistem Jenis dan Pengendalian Pengecualian Python: @PyBerlinPython menyebut "Pengendalian Pengecualian Dalam Konteks Sistem Penaipan Python" menunjukkan kepentingan anotasi jenis untuk pengendalian pengecualian. Menggunakan anotasi jenis dengan betul boleh meningkatkan kebolehbacaan dan keteguhan kod.

5. Perpustakaan dan Fungsi Biasa:

• Fungsi map: @PythonPr memperkenalkan fungsi map Python. Fungsi map boleh menggunakan fungsi pada semua elemen objek boleh lelar.
• 10 Perpustakaan Python Teratas: @PythonPr menyebut 10 Perpustakaan Python Teratas, tetapi tidak memberikan senarai khusus. Biasanya, perpustakaan ini akan merangkumi NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, requests, Beautiful Soup, Django/Flask, dsb.

III. Petua Praktikal dan Amalan Terbaik

1. Cheatsheet:

• Python Cheatsheet yang disyorkan oleh @AIPandaX boleh membantu anda mencari sintaks dan fungsi Python biasa dengan cepat.

2. Kod Pythonic:

• Tulis kod Python mengikut spesifikasi PEP 8 untuk meningkatkan kebolehbacaan dan kebolehselenggaraan kod.
• Gunakan ciri Python seperti pemahaman senarai dan ungkapan penjana untuk menulis kod yang ringkas dan cekap.
• Manfaatkan sepenuhnya perpustakaan standard Python, seperti modul collections dan itertools.

3. Ujian Kod:

• Tulis ujian unit untuk memastikan ketepatan kod. Anda boleh menggunakan rangka kerja ujian seperti unittest atau pytest.

4. Penglibatan Komuniti:* Terlibat dalam komuniti Python, contohnya menghadiri persidangan seperti PyCon, PyData, dan lain-lain, untuk bertukar dan belajar dengan pembangun lain.

• Membaca blog dan artikel berkaitan Python untuk memahami dinamik teknologi terkini.
• Bertanya dan menjawab soalan di laman web soal jawab seperti Stack Overflow, membantu orang lain, dan maju bersama.

Empat, Humor Python Elon Musk

Perlu diingatkan bahawa Elon Musk telah beberapa kali menyebut Monty Python di Twitter, malah mengesyorkan "Cheese Shop, Spam or Fish License", yang cukup untuk menunjukkan bahawa Python mempunyai pengaruh budaya yang meluas dalam komuniti pengaturcaraan. Sambil belajar pengaturcaraan, humor yang sesuai boleh mengurangkan tekanan dan mengekalkan keseronokan pembelajaran.

Lima, Kesimpulan

Jalan pembelajaran Python adalah panjang dan menarik. Sumber dan panduan yang disediakan dalam artikel ini diharapkan dapat membantu anda mempelajari Python dengan lebih cekap dan menggunakannya dalam projek sebenar. Ingat, pembelajaran dan amalan berterusan adalah kunci kejayaan. Terus meneroka, terus mencabar diri sendiri, anda pasti boleh menjadi pembangun Python yang cemerlang!