Тем не менее, самый быстрорастущий и максимальный известный язык программирования международного и максимального значения не является абсолютно среди инженеров программного обеспечения, но также среди математиков, аналитиков фактов, ученых, бухгалтеров, инженеров-сообщества или, возможно, молодежи! Потому что это совершенно любимый язык программирования
Образовательные ресурсы
Если вы новичок и анализируете документацию глупо, вы определенно просто выбрали целый онлайн -путь Python. Одним из указаний, которые подходят для любителя, является полный мастер -класс Python: Узнайте Python с нуля. Наука данных с Python Online был разработан, учитывая учащихся, которые имеют нулевой до какой -то уровня воздействия Python. Любая идеальная сессия в этом курсе посвятит много времени для понимания теоретической части, после чего мы перейдем к применению теоретических концепций, выполняя практические эти статистические методы. Какие бы активы вы ни выбрали, определите последнюю дату, чтобы закончить маршрут. Вы можете предотвратить направление внутреннего 10 – 11 недель, если вы любитель и посвятите 2–3 часа каждый день. Теперь разрешение перейти на последующий шаг и посмотрите на основные предметы в Python, которые вы должны катиться. Имейте в виду, что есть такие довольно много тем для исследований, так что, как вы заканчиваете проблемы, начните исследовать язык питона самостоятельно.
Важные темы в Python
Узнайте синтаксис и основы Во -первых, начните с установки Python на вашем устройстве. Просто посетите веб -сайт Python Right Internet Online, загрузите современную модель, и вы подходят для переезда. Наука данных с Python Online Training Анкет Большое количество контента также было посвящено методам обработки естественного языка и различных методологиях очистки веб -царапины. И когда вы закончите с установкой, вы можете использовать холостое время, чтобы записать и запустить код Python. Теперь мы собираемся перечислить некоторые темы, изначально знаясь с Python. Потребуется почти 1-1,5 недели, чтобы покрыть все вещи номер один; Тем не менее, это мили в основном на вашей технике чтения. • Питона раковина, легкая математика. • Контрольные структуры. • Принятие ввода покупателя, строк и типов. • Петля в Python: Для и пока петли. • Исключение справляется с. • Функции, модули и импорт.
• Опские концепции, встроенные структуры данных и другие Этот раздел, вероятно, является произведением, в основном, если вы не понимаете, ориентированный на предмет, программирующий ум. Возьмите помощь в нескольких свойствах, которые нам дали, и с помощью нескольких упражнений вы сможете распознать мысли. Эти потребности, вероятно, существенно закончены в создании сложных приложений, поэтому тщательно понимайте эти темы. Также может потребоваться 1 – 1,5 недели, чтобы исследовать. • Программирование, ориентированное на объект в Python • Списки и списки способностей • Регулярные выражения • Понимание списка • Список уменьшения • Форматирование строки • Лямбдас • Список, словари и кортежи После того, как вы освоили вышеупомянутые предметы и практиковались достаточно, каждое разнообразие количества проблем с широким разнообразием, пришло время собрать некоторые детали. У Python есть фантастическая коллекция модулей, приложений, библиотек и фреймворков, которые вы можете использовать для серьезных программ. Таким образом, в предпочтениях построить все это с нуля, используйте фреймворки и библиотеки, которые будут иметь на этом языке. Вероятно, он массирован гораздо менее требовательным, если вам нужно собрать несколько деталей использования своих рамок и библиотек. Возьмите структуру или библиотеки как на шаг с вашей целью отказа (улучшение веб-сайта, вычислительные программы на основе устройств и массы других).
• Структуры для веб -разработки
В Python в Python есть такие множества фреймворков для интернет -пакетов. Некоторые из них – Джанго, Флека, бутылка, торнадо и пирамида. Django: чрезмерная интернет -структура в полном исполнении в стартапах и работодателе бизнеса для разработки Интернета. Он следует за шаблоном MVC, и вы можете использовать несколько баз данных, которые охватывают PostgreSQL, MySQL, SQLite и Oracle. Предположим, что вы целый начинающий и не знаете об аутентификации терминологии, маршрутизации URL, API и моды. В этом случае вы будете чувствовать сильную боль при анализе Django, но прилагаете усилия, оставаясь здоровыми, проходя через несколько дополнительных вещей и понимая каждую строку кода. Медленно и оценка по классу, вы можете оценить все. Изучение Джанго также может занять 2 – 2 недели. Фляжка : Flask является одним из нюансов MicroFrameWorks для изучения на Python. Если вы предпочитаете увеличить простую и умеренно весу интернет-программу, то Flask подходит для этого. Тем не менее, это не так эффективно и обширно, как Django предлагает возможности, которые охватывают помощь для подразделений, пробуждающих и создающие API REST. Учебная колба займет 1 – 1,5 недели. • Для строительства настольных приложений Библиотеки Tknter, Pyqt, Kivy, Wxpython или Pygui превосходны для построения полностью программ на основе компьютерных инструментов. • Tkinter : Tkinter – это библиотека открытого снабжения, и он позволяет создавать программы GUI вычислительного устройства с использованием Python. Изучение Tkinter проста и представляет графический интерфейс. Это займет около недели, чтобы исследовать Tkinter. • Pyqt : PYQT является одной из исключительных обходных платформенных библиотеки GUI, принадлежащей полезной, полезной помощи Nokia. Он объединяет программирование Python и библиотеку QT. Его можно использовать для макета графических отдельных интерфейсов для программного обеспечения для вычислительных устройств. • Киви : Это может использоваться для создания приложений для ПК; Более того, это позволяет такие структуры, как Android, iOS, Linux & Raspberry Pi.
• Для анализа данных Numpy, Pandas, Seaborn, Bokeh, Scipy, Matplotlib, его библиотеки идеально подходят для оценки информации. Эти библиотеки полезны для людей, которым необходимо вырасти, чтобы стать статистическими аналитиками/учеными фактами. Изучение Numpy или Pandas займет сферическое. • Numpy : Это пакетная сделка по обработке массива и предлагает нерегулярные регулирующие стандартные объекты общего массива производительности. Он широко используется для клинических вычислений с Python и дает решающие возможности. • Панды : Pandas также является существенной библиотекой открытого размера, которая используется для оценки записей. В нем представлены системы фактов на уровне имдерации (наряду с рамкой данных) и большую форму машины для оценки. Это также может перевести сложные операции в нескольких командах. Используя эту библиотеку, манипуляция с записями становится намного намного менее сложным проектом. • Для машинного обучения : • Tensorflow : Самая известная глубокая учебная библиотека продвинулась через манеру Google. Это вычислительная структура, используемая для точных алгоритмов, которые состоят из многочисленных тензорных операций. • Scikit -УДАЛЕНИЕ: Устройство, изучающее библиотеку Python, предназначенное для картин с численными библиотеками вместе с Scipy & Numpy. • *8pytorch *8: Это может иметь дело с графиками динамических вычислений на потоке. Кроме того, он предлагает чистую для применения API.
Советы:
• Иметь силу, это не искренне в случае изучения Python, но, кроме того, он находится в случае анализа каждого уникального языка. Изучение языка номер один обычно требует дополнительных усилий и времени, поэтому помните тот факт, что потребуется время, чтобы погрузиться. • Вместно придерживайтесь аспекта вашего дела и языка. На самом деле у меня нет изучения синтаксиса и прыгать на передовый язык программирования. • Разочарование и страдания являются частью метода обучения, воплощают его в области предотвращения его. • Из -за 3 сложных фраз, ошибок и проблем вы можете упиваться необходимостью сдаться. Не делай этого. Это выходит поблизости со всеми людьми в программировании. Дайте некоторое время себе и задержите сценарий, используя несколько необычайных полезных пособий и сфокусированного ума. • Если вы не должны учиться, потребуется массы больше усилий и времени. • Построение задачи обычно полезно при создании самооткрытия, поэтому не забывайте примерно ее важности. Внимание Укрепите свои фонды с помощью курса Python Programming Foundation и посмотрите на основы. Для начала, ваши договоренности об интервью улучшают ваши структуры данных, с помощью курса Python DS.
Оригинал: “https://dev.to/iampankajnagla/learn-python-in-four-weeks-4gom”