Python Viri za učenje in praktični vodnik: Od začetnika do naprednega, pospešite svojo tehnično rast

Python kot priljubljen programski jezik se široko uporablja na področjih, kot so podatkovna znanost, strojno učenje, spletni razvoj in avtomatizacija. Razprave o Pythonu na X/Twitterju zajemajo tudi različne vidike, kot so viri za učenje, DevOps prakse, obdelava podatkov in uporaba v finančnem sektorju. Ta članek bo združil te razprave in pripravil praktičen in uporaben vodnik po virih za učenje Pythona in praktičnih nasvetih, ki vam bodo pomagali hitreje obvladati Python in ga uporabiti v resničnih projektih.

I. Brezplačni viri za učenje: Zgradite trdne temelje Pythona

Za začetek s Pythonom vam ni treba porabiti veliko denarja za nakup tečajev. Številni odlični brezplačni viri vam lahko pomagajo zgraditi trdne temelje.

1. Brezplačni tečaji in usposabljanja:

• Uvodni tečaji: Tečaji Python Bootcamp, ki jih ponujajo izobraževalci, kot je @codewithharry, zajemajo osnove, kot so uporabniški vnos, komentarji, operatorji itd. Ti tečaji so običajno namenjeni začetnikom in vam pomagajo hitro začeti s praktičnimi primeri.
• Spletne platforme: Bodite pozorni na brezplačne priložnosti za tečaje, ki jih omenja @MoniAi217872, ki običajno vključujejo več smeri, kot so AI, strojno učenje, analiza podatkov itd. Čeprav so ti tečaji običajno časovno in številčno omejeni, lahko z pravočasno udeležbo brezplačno pridobite zelo dragoceno učno vsebino.

2. Orodja in okolja z odprto kodo:

• Razvojno okolje: Kot pravi @MansixYadav, so Linux, Docker, Kubernetes, Git, GitHub, Jenkins in sam Python brezplačni. Za začetek učenja in vadbe potrebujete le računalnik in internetno povezavo.
• Integrirano razvojno okolje (IDE): Priporočamo uporabo Visual Studio Code (VS Code) ali PyCharm Community Edition. VS Code ima bogat ekosistem vtičnikov, ki olajšajo razvoj v Pythonu. PyCharm Community Edition je brezplačen in zmogljiv Python IDE.

3. Najboljše prakse:

• Določite jasne učne cilje: Izberite ustrezno učno pot glede na svoje interese in poklicno usmeritev. Če vas na primer zanima podatkovna znanost, se lahko osredotočite na učenje knjižnic, kot so NumPy, Pandas in Scikit-learn.
• Praktično delo: Najpomembnejša stvar pri učenju programiranja je praksa. Poskusite napisati preproste programe za reševanje praktičnih problemov. Začnete lahko z majhnimi projekti, kot so pisanje programa za kalkulator, preprost spletni strežnik ali skripta za analizo podatkov.
• Sodelujte pri projektih odprte kode: Sodelovanje pri projektih odprte kode vam omogoča, da se učite iz kode drugih razvijalcev, spoznate razvojne procese projektov in prispevate svojo kodo.

II. Napredna praksa: Obvladajte ključne veščine

Ko obvladate osnove Pythona, se lahko dodatno naučite nekaj ključnih veščin, da boste lahko bolje uporabljali Python v resničnih projektih.

1. DevOps praksa:

• CI/CD cevovodi: @e_opore je omenil uporabo CI/CD cevovodov za avtomatizacijo uvajanja aplikacij Node.js in Python. Za avtomatizacijo gradnje, testiranja in uvajanja lahko uporabite orodja, kot so GitHub Actions, GitLab CI itd.
  • Primer (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..." # Izpis sporočila o gradnji aplikacije...
        - 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..." # Izpis sporočila o izvajanju testov...
        - 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..." # Izpis sporočila o uvajanju aplikacije...
        - docker build -t $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA .
        - docker push $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA
        - # Deploy to AWS ECS or other platform # Uvajanje na AWS ECS ali drugo platformo
      tags:
        - docker
    

• Infrastruktura kot koda (IaC): Uporaba Terraform za upravljanje infrastrukture, kot sta AWS VPC in EC2. IaC lahko izboljša učinkovitost uvajanja in zagotovi doslednost okolja.

2. Obdelava in analiza podatkov:

• Čiščenje podatkov: @Python_Dv je poudaril pomembnost čiščenja podatkov in primerjal uporabo SQL in Python pri čiščenju podatkov. Python v kombinaciji s knjižnico Pandas lahko izvaja prilagodljivo in učinkovito čiščenje podatkov.
  • Primer (čiščenje podatkov s Pandas):

    import pandas as pd
    
    # Branje podatkov
    df = pd.read_csv("your_data.csv")
    
    # Obravnavanje manjkajočih vrednosti
    df.fillna(0, inplace=True) # Zapolnitev manjkajočih vrednosti z 0
    df.dropna(inplace=True) # Izbris vrstic, ki vsebujejo manjkajoče vrednosti
    

Dva, učenje in uporaba Pythona

1. Čiščenje podatkov:

• Primer čiščenja podatkov: @Python_Dv je delil primer kode za čiščenje podatkov:

import pandas as pd

# Preberite podatke
df = pd.read_csv("data.csv")

# Obravnavanje manjkajočih vrednosti
df.fillna(0, inplace=True)

# Odstranjevanje podvojenih vrednosti
df.drop_duplicates(inplace=True)

# Pretvorba tipov podatkov
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)

# Filtriranje podatkov
df = df[df['column_name'] > 10]

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

# Shranjevanje očiščenih podatkov
df.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)

• Analiza podatkov: Uporaba NumPy za numerične izračune, Pandas za obdelavo in analizo podatkov ter Matplotlib in Seaborn za vizualizacijo podatkov.
• Kombinacija Excela, Pythona, SQL: Kombinacija, ki jo priporoča @Python_Dv, pomeni razumevanje prednosti različnih orodij in izbiro ustreznega orodja glede na scenarij. Excel je primeren za hitro brskanje po podatkih, Python je primeren za kompleksno obdelavo podatkov, SQL pa je primeren za pridobivanje podatkov iz baze podatkov.

3. Algoritmično trgovanje:

• PyBroker: @quantscience_ je omenil PyBroker, ki je ogrodje za algoritmično trgovanje z uporabo Pythona in strojnega učenja. Učenje in uporaba PyBrokerja vam lahko pomaga razumeti načela in prakse algoritmičnega trgovanja.

4. Obravnavanje izjem:

• Pythonov sistem tipov in obravnavanje izjem: @PyBerlinPython je omenil "Exception Handling Within the Context of Python's Typing System", kar kaže na pomembnost anotacij tipov za obravnavanje izjem. Pravilna uporaba anotacij tipov lahko izboljša berljivost in robustnost kode.

5. Pogoste knjižnice in funkcije:

• Funkcija map: @PythonPr je predstavil Pythonovo funkcijo map. Funkcija map lahko uporabi funkcijo na vseh elementih iterabilnega objekta.
• Top 10 Python Libraries: @PythonPr je omenil Top 10 Python Libraries, vendar ni navedel konkretnega seznama. Običajno te knjižnice vključujejo NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, requests, Beautiful Soup, Django/Flask itd.

Tri, praktični nasveti in najboljše prakse

1. Cheatsheet:

• Python Cheatsheet, ki ga priporoča @AIPandaX, vam lahko pomaga hitro poiskati pogosto uporabljeno Pythonovo sintakso in funkcije.

2. Pythonic koda:

• Pišite Python kodo v skladu s specifikacijo PEP 8, da izboljšate berljivost in vzdrževanje kode.
• Uporabite funkcije Pythona, kot so razumevanje seznamov, generatorski izrazi itd., da napišete jedrnato in učinkovito kodo.
• Dobro izkoristite Pythonovo standardno knjižnico, kot so moduli collections, itertools itd.

3. Testiranje kode:

• Napišite enotske teste, da zagotovite pravilnost kode. Uporabite lahko testna ogrodja, kot sta unittest ali pytest.

4. Sodelovanje v skupnosti:* Sodelujte v Python skupnosti, na primer udeležite se konferenc, kot so PyCon, PyData itd., in izmenjujte znanje z drugimi razvijalci.

• Berite bloge in članke, povezane s Pythonom, da boste na tekočem z najnovejšimi tehničnimi trendi.
• Postavljajte in odgovarjajte na vprašanja na spletnih mestih za vprašanja in odgovore, kot je Stack Overflow, da pomagate drugim in napredujete skupaj.

IV. Python humor Elona Muska

Omeniti velja, da je Elon Musk na Twitterju večkrat omenil Monty Python in celo priporočil "Cheese Shop, Spam or Fish License", kar zadostuje, da se vidi, da ima Python širok kulturni vpliv v programerski skupnosti. Ob učenju programiranja lahko ustrezen humor zmanjša stres in ohranja veselje do učenja.

V. Povzetek

Pot učenja Pythona je dolga in zanimiva. Upamo, da vam bodo viri in smernice, ki jih ponuja ta članek, pomagali učinkoviteje se učiti Python in ga uporabljati v praktičnih projektih. Zapomnite si, da sta stalno učenje in praksa ključ do uspeha. Nenehno raziskujte, nenehno se izzivajte in zagotovo boste postali odličen Python razvijalec!