Mga Mapagkukunan sa Pag-aaral ng Python at Gabay sa Pagsasanay: Mula sa Baguhan hanggang sa Eksperto, Pabilisin ang Iyong Paglago sa Teknikal

Ang Python, bilang isang sikat na programming language, ay may malawak na aplikasyon sa mga larangan tulad ng data science, machine learning, Web development, at automation. Ang mga talakayan sa X/Twitter tungkol sa Python ay sumasaklaw din sa maraming aspeto tulad ng mga mapagkukunan sa pag-aaral, mga kasanayan sa DevOps, pagproseso ng data, at mga aplikasyon sa sektor ng pananalapi. Ang artikulong ito ay magsasama-sama ng isang praktikal at madaling sundan na gabay sa mga mapagkukunan sa pag-aaral ng Python at mga kasanayan, na tutulong sa iyo na mas mabilis na matutunan ang Python at ilapat ito sa mga tunay na proyekto.

I. Mga Libreng Mapagkukunan sa Pag-aaral: Magtatag ng Matibay na Pundasyon sa Python

Upang makapagsimula sa Python, hindi mo kailangang gumastos ng malaking halaga ng pera sa pagbili ng mga kurso. Maraming mahuhusay na libreng mapagkukunan ang makakatulong sa iyo na magtatag ng matibay na pundasyon.

1. Mga Libreng Kurso at Training Camp:

• Panimulang Kurso: Ang mga kursong Python Bootcamp na ibinibigay ng mga edukador tulad ng @codewithharry ay sumasaklaw sa mga pangunahing kaalaman tulad ng input ng user, mga komento, at mga operator. Ang mga kursong ito ay karaniwang nakatuon sa mga baguhan, na tumutulong sa iyo na mabilis na makapagsimula sa pamamagitan ng mga praktikal na kaso.
• Online Platform: Maaari kang mag-follow sa mga libreng pagkakataon sa kurso na binanggit ng @MoniAi217872, na karaniwang naglalaman ng maraming direksyon tulad ng AI, machine learning, at data analysis. Bagama't ang mga kursong ito ay karaniwang may mga limitasyon sa oras at bilang ng mga kalahok, kung makakasali ka sa oras, maaari kang makakuha ng napakahalagang nilalaman sa pag-aaral nang libre.

2. Mga Open-Source na Tool at Kapaligiran:

• Kapaligiran sa Pag-develop: Gaya ng sinabi ni @MansixYadav, ang Linux, Docker, Kubernetes, Git, GitHub, Jenkins, at Python mismo ay libre. Kailangan mo lamang ng isang computer at koneksyon sa internet upang simulan ang pag-aaral at pagsasanay.
• Integrated Development Environment (IDE): Inirerekomenda ang paggamit ng Visual Studio Code (VS Code) o PyCharm Community Edition. Ang VS Code ay may mayamang ecosystem ng plugin, na ginagawang madali ang pag-develop ng Python. Ang PyCharm Community Edition ay isang libre at makapangyarihang Python IDE.

3. Pinakamahusay na Kasanayan:

• Tukuyin ang mga Layunin sa Pag-aaral: Piliin ang naaangkop na landas sa pag-aaral batay sa iyong mga interes at direksyon sa pag-unlad ng karera. Halimbawa, kung interesado ka sa data science, maaari kang tumuon sa pag-aaral ng mga library tulad ng NumPy, Pandas, at Scikit-learn.
• Magsanay: Ang pinakamahalagang bagay sa pag-aaral ng programming ay ang pagsasanay. Subukang magsulat ng mga simpleng programa at lutasin ang mga tunay na problema. Maaari kang magsimula sa ilang maliliit na proyekto, tulad ng pagsulat ng isang calculator program, isang simpleng Web server, o isang data analysis script.
• Sumali sa mga Open-Source na Proyekto: Ang pagsali sa mga open-source na proyekto ay nagbibigay-daan sa iyo na matutunan ang code ng ibang mga developer, maunawaan ang proseso ng pag-develop ng proyekto, at mag-ambag ng iyong sariling code.

II. Advanced na Pagsasanay: Pagkadalubhasa sa mga Pangunahing Kasanayan

Matapos mong makabisado ang mga pangunahing kaalaman ng Python, maaari kang magpatuloy sa pag-aaral ng ilang pangunahing kasanayan upang mas mahusay na mailapat ang Python sa mga tunay na proyekto.

1. Mga Kasanayan sa DevOps:

• CI/CD Pipeline: Binanggit ni @e_opore ang paggamit ng CI/CD pipeline upang awtomatikong i-deploy ang mga Node.js at Python application. Maaari mong gamitin ang mga tool tulad ng GitHub Actions, GitLab CI, atbp. upang mapagtanto ang awtomatikong pagbuo, pagsubok, at pag-deploy.
  • Halimbawa (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

* **Infrastructure as Code (IaC):** Gamitin ang Terraform para pamahalaan ang imprastraktura tulad ng AWS VPC at EC2. Ang IaC ay maaaring magpataas ng kahusayan sa pag-deploy at tiyakin ang pagkakapare-pareho ng kapaligiran.

**2. Pagproseso at Pagsusuri ng Datos:**

* **Paglilinis ng Datos:** Binigyang-diin ni @Python_Dv ang kahalagahan ng paglilinis ng datos, at inihambing ang SQL at Python sa mga aplikasyon ng paglilinis ng datos. Ang Python kasama ang Pandas library ay maaaring magsagawa ng nababaluktot at mahusay na paglilinis ng datos.
* **Halimbawa (Paglilinis ng Datos gamit ang Pandas):**
```python
import pandas as pd

# Basahin ang datos
df = pd.read_csv("your_data.csv")

# Hawakan ang mga nawawalang halaga
df.fillna(0, inplace=True) # Punan ang mga nawawalang halaga ng 0
df.dropna(inplace=True) # Tanggalin ang mga row na naglalaman ng mga nawawalang halaga
## II. Mga Update sa Python at Data Science

**1. Paglilinis ng Data:**

*   **Mga Hakbang sa Paglilinis ng Data:** @khuyent1987 nagbahagi ng isang snippet ng code para sa paglilinis ng data gamit ang Pandas:

```python
import pandas as pd

# Basahin ang data
df = pd.read_csv("dirty_data.csv")

# Pangasiwaan ang mga nawawalang value
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# Alisin ang mga duplicate na value
df.drop_duplicates(inplace=True)

# Pag-convert ng uri ng data
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)

# Pag-filter ng data
df = df[df['column_name'] > 10]

# Pag-standardize ng data
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df[['column_name']] = scaler.fit_transform(df[['column_name']])

# I-save ang nalinis na data
df.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)

• Pagsusuri ng Data: Gumamit ng NumPy para sa numerical na pagkalkula, gumamit ng Pandas para sa pagproseso at pagsusuri ng data, gumamit ng Matplotlib at Seaborn para sa pag-visualize ng data.
• Kombinasyon ng Excel, Python, SQL: Ang kombinasyon na inirekomenda ni @Python_Dv, ay nangangahulugang pag-unawa sa mga kalakasan ng iba't ibang tool, at pagpili ng naaangkop na tool batay sa sitwasyon. Ang Excel ay angkop para sa mabilisang pag-browse ng data, ang Python ay angkop para sa kumplikadong pagproseso ng data, at ang SQL ay angkop para sa pagkuha ng data mula sa database.

3. Algorithmic Trading:

• PyBroker: Ang PyBroker na binanggit ni @quantscience_ ay isang framework para sa algorithmic trading gamit ang Python at machine learning. Ang pag-aaral at paggamit ng PyBroker ay maaaring magbigay ng kaalaman tungkol sa mga prinsipyo at praktika ng algorithmic trading.

4. Paghawak ng Exception:

• Sistema ng Uri ng Python at Paghawak ng Exception: Ang "Exception Handling Within the Context of Python's Typing System" na binanggit ni @PyBerlinPython ay nagpapahiwatig ng kahalagahan ng mga anotasyon ng uri para sa paghawak ng exception. Ang wastong paggamit ng mga anotasyon ng uri ay maaaring mapabuti ang pagiging madaling basahin at katatagan ng code.

5. Mga Karaniwang Library at Function:

• map Function: Ipinakilala ni @PythonPr ang map function ng Python. Ang map function ay maaaring maglapat ng isang function sa lahat ng elemento ng isang iterable object.
• Top 10 Python Libraries: Binanggit ni @PythonPr ang Top 10 Python Libraries, ngunit hindi nagbigay ng isang tiyak na listahan. Karaniwan, ang mga library na ito ay kinabibilangan ng NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, requests, Beautiful Soup, Django/Flask, atbp.

III. Mga Praktikal na Tip at Pinakamahusay na Kasanayan

1. Cheatsheet:

• Ang Python Cheatsheet na inirekomenda ni @AIPandaX ay maaaring makatulong sa iyo na mabilis na mahanap ang mga karaniwang syntax at function ng Python.

2. Pythonic Code:

• Sundin ang mga alituntunin ng PEP 8 kapag nagsusulat ng Python code, upang mapabuti ang pagiging madaling basahin at mapanatili ang code.
• Gumamit ng mga feature ng Python tulad ng list comprehension at generator expression upang sumulat ng concise at mahusay na code.
• Sulitin ang standard library ng Python, tulad ng mga module na collections at itertools.

3. Pagsubok ng Code:

• Sumulat ng mga unit test upang matiyak ang kawastuhan ng code. Maaari kang gumamit ng mga testing framework tulad ng unittest o pytest.

4. Paglahok sa Komunidad:* Makilahok sa komunidad ng Python, tulad ng pagdalo sa mga kumperensya tulad ng PyCon, PyData, atbp., upang makipagpalitan ng kaalaman at matuto mula sa ibang mga developer.

• Magbasa ng mga blog at artikulo na may kaugnayan sa Python upang malaman ang pinakabagong mga teknikal na pag-unlad.
• Magtanong at sumagot ng mga tanong sa mga website ng Q&A tulad ng Stack Overflow, tumulong sa iba, at umunlad nang sama-sama.

Apat, Ang Python Humor ni Elon Musk

Kapansin-pansin na maraming beses nang binanggit ni Elon Musk ang Monty Python sa Twitter, at inirekomenda pa ang "Cheese Shop, Spam or Fish License," na nagpapakita ng malawak na impluwensyang pangkultura ng Python sa komunidad ng programming. Habang nag-aaral ng programming, ang naaangkop na pagpapatawa ay maaaring magpagaan ng stress at mapanatili ang saya sa pag-aaral.

Lima, Buod

Ang pag-aaral ng Python ay isang mahaba at nakakatuwang paglalakbay. Ang mga mapagkukunan at gabay na ibinigay sa artikulong ito ay inaasahang makakatulong sa iyo na matuto ng Python nang mas mahusay at mailapat ito sa mga totoong proyekto. Tandaan, ang patuloy na pag-aaral at pagsasanay ay susi sa tagumpay. Patuloy na mag-explore, patuloy na hamunin ang iyong sarili, at tiyak na magiging isang mahusay na Python developer ka!