Zasoby i przewodnik po nauce Pythona: od początkującego do zaawansowanego, przyspiesz swój rozwój techniczny

Python, jako popularny język programowania, ma szerokie zastosowanie w dziedzinach takich jak data science, uczenie maszynowe, tworzenie stron internetowych i automatyzacja. Dyskusje na X/Twitterze na temat Pythona obejmują również zasoby edukacyjne, praktyki DevOps, przetwarzanie danych oraz zastosowania w sektorze finansowym. Ten artykuł, w oparciu o te dyskusje, zestawia praktyczny i operacyjny przewodnik po zasobach i praktykach nauki Pythona, aby pomóc Ci szybciej opanować Pythona i zastosować go w rzeczywistych projektach.

I. Bezpłatne zasoby edukacyjne: zbuduj solidne podstawy Pythona

Aby rozpocząć naukę Pythona, nie musisz wydawać dużych pieniędzy na kursy. Wiele doskonałych, bezpłatnych zasobów może pomóc Ci zbudować solidne podstawy.

1. Bezpłatne kursy i obozy szkoleniowe:

• Kursy dla początkujących: Kursy Python Bootcamp oferowane przez edukatorów takich jak @codewithharry obejmują podstawowe zagadnienia, takie jak wprowadzanie danych przez użytkownika, komentarze, operatory itp. Kursy te są zwykle skierowane do początkujących i pomagają szybko zacząć dzięki praktycznym przykładom.
• Platformy online: Możesz śledzić bezpłatne możliwości kursów wspomniane przez @MoniAi217872, które zwykle obejmują wiele kierunków, takich jak AI, uczenie maszynowe, analiza danych itp. Chociaż kursy te zwykle mają ograniczenia czasowe i liczebne, jeśli możesz wziąć w nich udział na czas, możesz bezpłatnie uzyskać bardzo wartościową treść edukacyjną.

2. Narzędzia i środowiska open source:

• Środowisko programistyczne: Jak powiedział @MansixYadav, Linux, Docker, Kubernetes, Git, GitHub, Jenkins i sam Python są bezpłatne. Potrzebujesz tylko komputera i połączenia z Internetem, aby rozpocząć naukę i ćwiczenia.
• Zintegrowane środowisko programistyczne (IDE): Zaleca się używanie Visual Studio Code (VS Code) lub PyCharm Community Edition. VS Code ma bogaty ekosystem wtyczek, który ułatwia programowanie w Pythonie. PyCharm Community Edition to bezpłatne i potężne środowisko IDE dla Pythona.

3. Najlepsze praktyki:

• Określ jasne cele nauki: Wybierz odpowiednią ścieżkę nauki w oparciu o swoje zainteresowania i kierunek rozwoju zawodowego. Na przykład, jeśli interesujesz się data science, możesz skupić się na nauce bibliotek takich jak NumPy, Pandas i Scikit-learn.
• Praktyczne ćwiczenia: Najważniejszą rzeczą w nauce programowania jest praktyka. Spróbuj pisać proste programy, aby rozwiązywać rzeczywiste problemy. Możesz zacząć od małych projektów, takich jak napisanie programu kalkulatora, prostego serwera WWW lub skryptu do analizy danych.
• Udział w projektach open source: Udział w projektach open source pozwala uczyć się z kodu innych programistów, rozumieć proces rozwoju projektu i wnosić własny kod.

II. Zaawansowane praktyki: opanuj kluczowe umiejętności

Po opanowaniu podstawowej wiedzy o Pythonie możesz dalej uczyć się kluczowych umiejętności, aby lepiej zastosować Pythona w rzeczywistych projektach.

1. Praktyki DevOps:

• Potok CI/CD: @e_opore wspomniał o użyciu potoku CI/CD do automatycznego wdrażania aplikacji Node.js i Python. Możesz użyć narzędzi takich jak GitHub Actions, GitLab CI, aby zautomatyzować budowanie, testowanie i wdrażanie.
  • Przykład (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
    

• Infrastruktura jako kod (IaC): Użyj Terraform do zarządzania infrastrukturą, taką jak AWS VPC i EC2. IaC może poprawić efektywność wdrażania i zapewnić spójność środowiska.

2. Przetwarzanie i analiza danych:

• Czyszczenie danych: @Python_Dv podkreślił znaczenie czyszczenia danych i porównał zastosowanie SQL i Pythona w czyszczeniu danych. Python w połączeniu z biblioteką Pandas może wykonywać elastyczne i wydajne czyszczenie danych.
  • Przykład (Czyszczenie danych Pandas):

    import pandas as pd
    
    # Odczyt danych
    df = pd.read_csv("your_data.csv")
    
    # Obsługa brakujących wartości
    df.fillna(0, inplace=True) # Wypełnij brakujące wartości zerami
    df.dropna(inplace=True) # Usuń wiersze zawierające brakujące wartości## I. Wprowadzenie
    

Ten dokument podsumowuje najciekawsze informacje i dyskusje związane z Pythonem, które pojawiły się na Twitterze. Obejmuje on różne aspekty, od narzędzi do czyszczenia danych, przez algorytmy transakcyjne, po praktyczne wskazówki i najlepsze praktyki programowania w Pythonie.

II. Kluczowe tematy

1. Czyszczenie danych:

• Narzędzia do czyszczenia danych: @khuyentran1401 wymienił kilka narzędzi do czyszczenia danych, w tym:

  • cleanlab
  • pandas_dedupe
  • autoclean

  Te narzędzia mogą pomóc w automatyzacji procesu czyszczenia danych i poprawie jakości danych.

• Przykładowy kod czyszczenia danych:

  import pandas as pd
  
  # Wczytywanie danych
  df = pd.read_csv("data.csv")
  
  # Obsługa brakujących wartości
  df.fillna(0, inplace=True) # Zastąpienie brakujących wartości zerami
  
  # Usuwanie duplikatów
  df.drop_duplicates(inplace=True)
  
  # Konwersja typów danych
  df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)
  
  # Filtrowanie danych
  df = df[df['column_name'] > 10]
  
  # Standaryzacja danych
  from sklearn.preprocessing import StandardScaler
  scaler = StandardScaler()
  df[['column_name']] = scaler.fit_transform(df[['column_name']])
  
  # Zapisywanie wyczyszczonych danych
  df.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)
  

• Analiza danych: Użycie NumPy do obliczeń numerycznych, Pandas do przetwarzania i analizy danych, Matplotlib i Seaborn do wizualizacji danych.

• Połączenie Excela, Pythona i SQL: Kombinacja polecana przez @Python_Dv, co oznacza zrozumienie mocnych stron różnych narzędzi i wybór odpowiedniego narzędzia w zależności od scenariusza. Excel nadaje się do szybkiego przeglądania danych, Python do złożonego przetwarzania danych, a SQL do pobierania danych z baz danych.

3. Algorytmy transakcyjne:

• PyBroker: @quantscience_ wspomniał o PyBroker, frameworku do algorytmicznego handlu wykorzystującego Pythona i uczenie maszynowe. Nauka i używanie PyBroker pozwala zrozumieć zasady i praktykę algorytmicznego handlu.

4. Obsługa wyjątków:

• System typów i obsługa wyjątków w Pythonie: @PyBerlinPython wspomniał o "Exception Handling Within the Context of Python's Typing System", co wskazuje na znaczenie adnotacji typów dla obsługi wyjątków. Prawidłowe użycie adnotacji typów może poprawić czytelność i niezawodność kodu.

5. Popularne biblioteki i funkcje:

• Funkcja map: @PythonPr przedstawił funkcję map w Pythonie. Funkcja map może zastosować funkcję do wszystkich elementów obiektu iterowalnego.
• Top 10 bibliotek Pythona: @PythonPr wspomniał o Top 10 bibliotekach Pythona, ale nie podał konkretnej listy. Zazwyczaj te biblioteki obejmują NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, requests, Beautiful Soup, Django/Flask itp.

III. Praktyczne wskazówki i najlepsze praktyki

1. Ściągawka (Cheatsheet):

• Ściągawka Pythona polecana przez @AIPandaX może pomóc w szybkim wyszukiwaniu popularnych składni i funkcji Pythona.

2. Kod w stylu Pythonic:

• Przestrzegaj konwencji PEP 8 podczas pisania kodu w Pythonie, aby poprawić czytelność i łatwość konserwacji kodu.
• Używaj cech Pythona, takich jak list comprehension i wyrażenia generatorów, aby pisać zwięzły i wydajny kod.
• Dobrze wykorzystuj bibliotekę standardową Pythona, taką jak moduły collections i itertools.

3. Testowanie kodu:

• Pisz testy jednostkowe, aby zapewnić poprawność kodu. Możesz użyć frameworków testowych, takich jak unittest lub pytest.

4. Udział w społeczności:* Dołącz do społeczności Python, na przykład uczestnicząc w konferencjach takich jak PyCon, PyData itp., aby wymieniać się wiedzą i uczyć od innych programistów.

• Czytaj blogi i artykuły związane z Pythonem, aby być na bieżąco z najnowszymi trendami technologicznymi.
• Zadawaj pytania i odpowiadaj na pytania na stronach typu Stack Overflow, pomagaj innym i rozwijaj się razem.

IV. Humor Pythona w wydaniu Elona Muska

Warto wspomnieć, że Elon Musk wielokrotnie wspominał o Monty Python na Twitterze, a nawet polecał "Cheese Shop, Spam or Fish License", co pokazuje, jak szeroki wpływ kulturowy ma Python w społeczności programistycznej. Nauka programowania, połączona z odpowiednią dawką humoru, może złagodzić stres i utrzymać radość z nauki.

V. Podsumowanie

Droga nauki Pythona jest długa i interesująca. Mamy nadzieję, że zasoby i wskazówki zawarte w tym artykule pomogą Ci efektywniej uczyć się Pythona i wykorzystywać go w praktycznych projektach. Pamiętaj, że kluczem do sukcesu jest ciągła nauka i praktyka. Nieustannie eksploruj i stawiaj sobie wyzwania, a na pewno staniesz się doskonałym programistą Pythona!