Python கற்றல் வளங்கள் மற்றும் பயிற்சி வழிகாட்டி: ஆரம்பம் முதல் மேம்பட்ட நிலை வரை, உங்கள் தொழில்நுட்ப வளர்ச்சியை விரைவுபடுத்துங்கள்

Python ஒரு பிரபலமான நிரலாக்க மொழியாக, தரவு அறிவியல், இயந்திர கற்றல், வலை மேம்பாடு மற்றும் ஆட்டோமேஷன் போன்ற துறைகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. X/Twitter இல் Python பற்றிய விவாதங்கள் கற்றல் வளங்கள், DevOps பயிற்சி, தரவு செயலாக்கம் மற்றும் நிதித் துறையில் பயன்பாடு போன்ற பல அம்சங்களையும் உள்ளடக்கியது. இந்த விவாதங்களை ஒருங்கிணைத்து, ஒரு நடைமுறை மற்றும் செயல்படக்கூடிய Python கற்றல் வளங்கள் மற்றும் பயிற்சி வழிகாட்டியை நாங்கள் தொகுத்துள்ளோம். இது Python ஐ விரைவாகக் கற்றுக்கொள்ளவும், அதை உண்மையான திட்டங்களில் பயன்படுத்தவும் உதவும்.

ஒன்று, இலவச கற்றல் வளங்கள்: Python அடிப்படைகளை உருவாக்குதல்

Python ஐக் கற்றுக்கொள்ள, நீங்கள் அதிக பணம் செலவழித்து படிப்புகளை வாங்க வேண்டியதில்லை. பல சிறந்த இலவச ஆதாரங்கள் ஒரு வலுவான அடித்தளத்தை உருவாக்க உதவும்.

1. இலவச படிப்புகள் மற்றும் பயிற்சி முகாம்கள்:

• அறிமுகப் படிப்புகள்: @codewithharry போன்ற கல்வியாளர்கள் வழங்கும் Python Bootcamp பாடநெறி, பயனர் உள்ளீடு, கருத்துகள், ஆபரேட்டர்கள் போன்ற அடிப்படை அறிவை உள்ளடக்கியது. இந்த வகையான படிப்புகள் பொதுவாக ஆரம்பநிலையாளர்களுக்கானது, நடைமுறை நிகழ்வுகளின் மூலம் விரைவாகத் தொடங்க உதவுகிறது.
• ஆன்லைன் தளம்: @MoniAi217872 குறிப்பிடும் இலவச பாடநெறி வாய்ப்புகளில் கவனம் செலுத்துங்கள், பொதுவாக AI, இயந்திர கற்றல், தரவு பகுப்பாய்வு போன்ற பல திசைகளை உள்ளடக்கியது. இந்த படிப்புகள் பொதுவாக நேர வரம்புகள் மற்றும் பங்கேற்பாளர்களின் எண்ணிக்கையில் கட்டுப்பாடுகளைக் கொண்டிருந்தாலும், நீங்கள் சரியான நேரத்தில் பங்கேற்க முடிந்தால், நீங்கள் இலவசமாக அதிக மதிப்புள்ள கற்றல் உள்ளடக்கத்தைப் பெறலாம்.

2. திறந்த மூல கருவிகள் மற்றும் சூழல்கள்:

• மேம்பாட்டு சூழல்: @MansixYadav கூறியது போல், Linux, Docker, Kubernetes, Git, GitHub, Jenkins மற்றும் Python ஆகியவை இலவசம். நீங்கள் கற்றுக்கொள்ளவும் பயிற்சி செய்யவும் ஒரு கணினி மற்றும் இணைய இணைப்பு மட்டுமே தேவை.
• ஒருங்கிணைந்த மேம்பாட்டு சூழல் (IDE): Visual Studio Code (VS Code) அல்லது PyCharm Community Edition ஐப் பயன்படுத்த பரிந்துரைக்கிறோம். VS Code ஒரு பணக்கார செருகுநிரல் சுற்றுச்சூழல் அமைப்பைக் கொண்டுள்ளது, இது Python ஐ எளிதாக உருவாக்க உதவுகிறது. PyCharm Community Edition ஒரு இலவச மற்றும் சக்திவாய்ந்த Python IDE ஆகும்.

3. சிறந்த நடைமுறைகள்:

• தெளிவான கற்றல் இலக்குகளை அமைக்கவும்: உங்கள் ஆர்வங்கள் மற்றும் தொழில் வளர்ச்சி திசையின் அடிப்படையில் பொருத்தமான கற்றல் பாதையைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். உதாரணமாக, நீங்கள் தரவு அறிவியலில் ஆர்வமாக இருந்தால், NumPy, Pandas மற்றும் Scikit-learn போன்ற நூலகங்களைக் கற்றுக்கொள்வதில் கவனம் செலுத்தலாம்.
• கையால் பயிற்சி செய்யுங்கள்: நிரலாக்கத்தைக் கற்றுக்கொள்வதில் மிக முக்கியமான விஷயம் பயிற்சி. எளிய நிரல்களை எழுதவும், உண்மையான சிக்கல்களைத் தீர்க்கவும் முயற்சிக்கவும். ஒரு கால்குலேட்டர் நிரல், ஒரு எளிய வலை சேவையகம் அல்லது தரவு பகுப்பாய்வு ஸ்கிரிப்ட் போன்ற சிறிய திட்டங்களுடன் தொடங்கலாம்.
• திறந்த மூல திட்டங்களில் பங்கேற்கவும்: திறந்த மூல திட்டங்களில் பங்கேற்பது மற்ற டெவலப்பர்களின் குறியீட்டைக் கற்றுக்கொள்ளவும், திட்ட மேம்பாட்டு செயல்முறையைப் புரிந்துகொள்ளவும், உங்கள் சொந்த குறியீட்டை பங்களிக்கவும் அனுமதிக்கிறது.

இரண்டு, மேம்பட்ட பயிற்சி: முக்கிய திறன்களை மாஸ்டர் செய்யுங்கள்

Python இன் அடிப்படைகளை நீங்கள் கற்றுக்கொண்ட பிறகு, Python ஐ உண்மையான திட்டங்களில் சிறப்பாகப் பயன்படுத்த சில முக்கிய திறன்களை நீங்கள் மேலும் கற்றுக்கொள்ளலாம்.

1. DevOps பயிற்சி:

• CI/CD குழாய்: @e_opore Node.js மற்றும் Python பயன்பாடுகளை தானியங்கு முறையில் பயன்படுத்த CI/CD குழாயைப் பயன்படுத்துவதைக் குறிப்பிட்டார். தானியங்கு உருவாக்கம், சோதனை மற்றும் வரிசைப்படுத்தலை செயல்படுத்த GitHub Actions, GitLab CI போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்தலாம்.
  • உதாரணம் (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..." # பயன்பாட்டை உருவாக்குகிறது...
        - 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..." # சோதனைகளை இயக்குகிறது...
        - 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..." # பயன்பாட்டை நிறுவுகிறது...
        - 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 அல்லது பிற தளத்திற்கு நிறுவுகிறது
      tags:
        - docker
    

• Infrastructure as Code (IaC): Terraform ஐப் பயன்படுத்தி AWS VPC மற்றும் EC2 போன்ற உள்கட்டமைப்புகளை நிர்வகிக்கவும். IaC ஆனது வரிசைப்படுத்தல் திறனை மேம்படுத்தலாம் மற்றும் சூழலின் நிலைத்தன்மையை உறுதிப்படுத்தலாம்.

2. தரவு செயலாக்கம் மற்றும் பகுப்பாய்வு:

• தரவு சுத்தம் செய்தல்: @Python_Dv தரவு சுத்தம் செய்வதன் முக்கியத்துவத்தை வலியுறுத்துகிறது, மேலும் SQL மற்றும் Python தரவு சுத்தம் செய்வதில் உள்ள பயன்பாடுகளை ஒப்பிடுகிறது. Pandas நூலகத்துடன் இணைந்து Python நெகிழ்வான மற்றும் திறமையான தரவு சுத்தம் செய்ய முடியும்.
  • உதாரணம் (Pandas தரவு சுத்தம் செய்தல்):

    import pandas as pd
    
    # தரவைப் படிக்கவும்
    df = pd.read_csv("your_data.csv")
    
    # காணாமல் போன மதிப்புகளைக் கையாளுங்கள்
    df.fillna(0, inplace=True) # காணாமல் போன மதிப்புகளை 0 உடன் நிரப்பவும்
    df.dropna(inplace=True) # காணாமல் போன மதிப்புகளைக் கொண்ட வரிசைகளை நீக்கவும்        # நகல் மதிப்புகளை நீக்கு
    df.drop_duplicates(inplace=True)
    
    # தரவு வகை மாற்றம்
    df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)
    
    # தரவு வடிகட்டி
    df = df[df['column_name'] > 10]
    
    # தரவு தரப்படுத்தல்
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    scaler = StandardScaler()
    df[['column_name']] = scaler.fit_transform(df[['column_name']])
    
    # சுத்தம் செய்யப்பட்ட தரவை சேமி
    df.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)
    

• தரவு பகுப்பாய்வு: NumPy ஐப் பயன்படுத்தி எண் கணிதக் கணக்கீடுகளைச் செய்யவும், Pandas ஐப் பயன்படுத்தி தரவு செயலாக்கம் மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்யவும், Matplotlib மற்றும் Seaborn ஐப் பயன்படுத்தி தரவு காட்சிப்படுத்தலைச் செய்யவும்.
• Excel, Python, SQL ஆகியவற்றின் கலவை: @Python_Dv பரிந்துரைத்த கலவை, வெவ்வேறு கருவிகளின் பலத்தை புரிந்துகொண்டு, சூழ்நிலைக்கு ஏற்ப பொருத்தமான கருவியைத் தேர்ந்தெடுப்பதைக் குறிக்கிறது. Excel விரைவான தரவு உலாவலுக்கு ஏற்றது, Python சிக்கலான தரவு செயலாக்கத்திற்கு ஏற்றது, SQL தரவுத்தளத்திலிருந்து தரவைப் பெறுவதற்கு ஏற்றது.

3. அல்காரிதம் வர்த்தகம்:

• PyBroker: @quantscience_ குறிப்பிட்ட PyBroker என்பது Python மற்றும் இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்தி அல்காரிதம் வர்த்தகம் செய்வதற்கான ஒரு கட்டமைப்பாகும். PyBroker ஐக் கற்றுக்கொள்வது மற்றும் பயன்படுத்துவது அல்காரிதம் வர்த்தகத்தின் கொள்கைகள் மற்றும் நடைமுறைகளைப் புரிந்துகொள்ள உதவும்.

4. விதிவிலக்கு கையாளுதல்:

• Python இன் வகை அமைப்பு மற்றும் விதிவிலக்கு கையாளுதல்: @PyBerlinPython குறிப்பிட்ட "Exception Handling Within the Context of Python's Typing System" என்பது விதிவிலக்கு கையாளுதலுக்கு வகை சிறுகுறிப்புகளின் முக்கியத்துவத்தைக் குறிக்கிறது. வகை சிறுகுறிப்புகளைச் சரியாகப் பயன்படுத்துவது குறியீட்டின் வாசிப்புத்திறன் மற்றும் வலிமையை மேம்படுத்தும்.

5. பொதுவான நூலகங்கள் மற்றும் செயல்பாடுகள்:

• map செயல்பாடு: @PythonPr Python இன் map செயல்பாட்டை அறிமுகப்படுத்தியது. map செயல்பாடு ஒரு மறு செய்கை பொருளின் அனைத்து கூறுகளுக்கும் ஒரு செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தலாம்.
• Top 10 Python Libraries: @PythonPr Top 10 Python Libraries ஐக் குறிப்பிட்டார், ஆனால் குறிப்பிட்ட பட்டியலை வழங்கவில்லை. பொதுவாக, இந்த நூலகங்களில் NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, requests, Beautiful Soup, Django/Flask போன்றவை அடங்கும்.

மூன்று, நடைமுறை குறிப்புகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகள்

1. Cheatsheet:

• @AIPandaX பரிந்துரைத்த Python Cheatsheet, பொதுவான Python தொடரியல் மற்றும் செயல்பாடுகளை விரைவாகக் கண்டறிய உதவும்.

2. Pythonic குறியீடு:

• PEP 8 விவரக்குறிப்புகளைப் பின்பற்றி Python குறியீட்டை எழுதுங்கள், குறியீட்டின் வாசிப்புத்திறன் மற்றும் பராமரிப்புத்திறனை மேம்படுத்துங்கள்.
• பட்டியல் புரிதல், ஜெனரேட்டர் வெளிப்பாடுகள் போன்ற Python அம்சங்களைப் பயன்படுத்தி, சுருக்கமான மற்றும் திறமையான குறியீட்டை எழுதுங்கள்.
• collections, itertools போன்ற Python இன் நிலையான நூலகங்களை நன்கு பயன்படுத்தவும்.

3. குறியீடு சோதனை:

• குறியீட்டின் சரியான தன்மையை உறுதிப்படுத்த அலகு சோதனைகளை எழுதுங்கள். unittest அல்லது pytest போன்ற சோதனை கட்டமைப்புகளைப் பயன்படுத்தலாம்.

4. சமூக ஈடுபாடு:* PyCon, PyData போன்ற மாநாடுகளில் கலந்துகொண்டு, மற்ற டெவலப்பர்களுடன் கற்றுக்கொள்வது போன்ற பைதான் சமூகத்தில் பங்கேற்கவும்.

• சமீபத்திய தொழில்நுட்ப இயக்கவியல் பற்றி அறிய பைதான் தொடர்பான வலைப்பதிவுகள் மற்றும் கட்டுரைகளைப் படிக்கவும்.
• Stack Overflow போன்ற கேள்வி பதில் இணையதளங்களில் கேள்விகளைக் கேட்டு பதிலளிக்கவும், மற்றவர்களுக்கு உதவவும், கூட்டாக முன்னேறவும்.

நான்கு, எலான் மஸ்க்கின் பைதான் நகைச்சுவை

எலான் மஸ்க் ட்விட்டரில் மாண்டி பைத்தானை பலமுறை குறிப்பிட்டுள்ளார், மேலும் "சீஸ் ஷாப், ஸ்பேம் அல்லது ஃபிஷ் லைசென்ஸ்" ஐ பரிந்துரைத்துள்ளார், இது பைதான் நிரலாக்க சமூகத்தில் பரவலான கலாச்சார செல்வாக்கைக் கொண்டுள்ளது என்பதைக் காட்டுகிறது. நிரலாக்கம் படிக்கும் அதே நேரத்தில், பொருத்தமான நகைச்சுவை மன அழுத்தத்தை போக்கலாம் மற்றும் கற்றலின் வேடிக்கையை பராமரிக்கலாம்.

ஐந்து, சுருக்கம்

பைதான் கற்றல் பாதை நீண்ட மற்றும் சுவாரஸ்யமானது. இந்த கட்டுரையில் வழங்கப்பட்ட ஆதாரங்கள் மற்றும் வழிகாட்டுதல்கள் பைத்தானை மிகவும் திறமையாகக் கற்றுக்கொள்ளவும், அதை உண்மையான திட்டங்களில் பயன்படுத்தவும் உதவும் என்று நம்புகிறோம். தொடர்ந்து கற்றுக்கொள்வதும் பயிற்சி செய்வதும் வெற்றியின் திறவுகோல் என்பதை நினைவில் கொள்ளுங்கள். தொடர்ந்து ஆராயுங்கள், உங்களை நீங்களே சவால் விடுங்கள், நீங்கள் ஒரு சிறந்த பைதான் டெவலப்பராக முடியும்!