راهکار نهایی برای یادگیری پایتون در سال ۲۰۲۳

منتشر شده در medium به تاریخ ۲۵ می ۲۰۲۳
لینک منبع: The Ultimate Way to Learn Python in 2023

سلام! اگر به یادگیری پایتون فکر می‌کنید یا به دنبال نکات مفیدی برای تسلط بر آن در سال ۲۰۲۳ هستید، به جای درستی آمده‌اید. من به‌عنوان توسعه‌دهنده نرم‌افزار دوستانه شما از بوستون، اینجا هستم تا راهنمایی‌های واقعی و بینش‌های عملی را بدون کرک و بدون کلمات کاذب به شما ارائه دهم. بنابراین، بیایید به بررسی نکات ارزشمندی بپردازیم که تجربه یادگیری پایتون شما را در سال جاری روان و لذت بخش می‌کند.

سلب مسئولیت: من در حال حاضر به‌عنوان یک توسعه‌دهنده بک‌اند و پشتیبان برای یک SAAS خاص کار می‌کنم و حدود ۷ سال تجربه پایتون را دارم. اغلب اوقات، برای کارآموزانی که داریم «رئیس» می‌شوم، و تقریباً هر بار که آن‌ها با سؤالاتی در مورد بهترین منابع برای یادگیری پایتون، نکات مطالعه و ترتیب موضوعاتی که باید به آن‌ها رسیدگی کنیم، به من مراجعه می‌کنند. تصور می‌کنم این ممکن است برای سایر افراد در اینترنت نیز جالب باشد، بنابراین در اینجا نظرات خود را در مورد بهترین روش یادگیری پایتون در سال ۲۰۲۳ به اشتراک می‌گذارم.

چرا باید پایتون را در سال ۲۰۲۳ یاد بگیریم؟

اخیراً با سؤالاتی بمباران شده‌ام که می‌پرسند آیا پایتون ارزش یادگیری دارد، وقتی زبان‌های جدید، در چپ و راست ظاهر می‌شوند و ظاهراً هوش‌مصنوعی مشاغل ما را به‌سرعت از ما می‌گیرد.

خب، اول از همه، پایتون بسیار محبوب و پرکاربرد است. پایتون با سادگی، خوانایی و تطبیق‌پذیری خود به زبانی مورد استفاده برای تعداد زیادی از توسعه‌دهندگان و شرکت‌ها در سراسر جهان تبدیل شده‌است. هوش مصنوعی (AI) در حال رونق است، و کتاب‌خانه‌ها و چارچوب‌های گسترده پایتون، مانندTensorFlow و PyTorch، آن را به بهترین انتخاب برای پروژه‌های هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشینی تبدیل می‌کند.

اما پایتون فقط محدود به هوش‌مصنوعی نیست، بلکه همه جا هست! از توسعه وب گرفته تا تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، تحقیقات علمی تا اتوماسیون، پایتون بهترین تجارت است. این توسط عکس‌های بزرگ مانند اینتل، آی‌بی‌ام، ناسا، پیکسار، نتفلیکس و غیره استفاده می‌شود. پایتون حتی یکی از زبان‌های اصلی گوگل است و پلتفرم‌های محبوبی مانند یوتیوب، ردیت، پینترست و اینستاگرام به شدت به آن متکی هستند.

شروع سفر پایتون: نصب و مراحل اولیه

به‌عنوان اولین قدم، باید یک مفسر پایتون را روی رایانه خود نصب کنید. مفسر پایتون برنامه‌ای است که کد پایتون را ترجمه و اجرا می‌کند و به‌عنوان واسطه بین برنامه نویسان و ماشین‌ها عمل می‌کند. به عبارت دیگر، اساسا دستورالعمل‌های پایتون نوشته شده توسط انسان را به کد ماشینی تبدیل می‌کند.

می‌توانید جدیدترین نسخه مفسر پایتون را دانلود کنید و راهنمای نصب ویندوز، مک‌ او‌ اس و لینوکس را در وب‌سایت پایتون بخوانید.

برای شروع واقعی نوشتن کد، به یک ابزار خاص نیاز دارید: یک ویرایشگر متن یا یک محیط توسعه یک‌پارچه (IDE). تقریباً هیچ کس واقعاً از ویرایشگرهای متن ساده برای نوشتن کد استفاده نمی‌کند، اما می‌توان برنامه‌ای را در Notepad ++ یاTextEdit معمولی خود نوشت و آن را از طریق کنسول اجرا کرد. مجموعه‌ای از آموزش‌های آنلاین در مورد نحوه اجرای اولین برنامه «سلام جهان» در ترمینال وجود دارد، بنابراین وقت شما را با جزئیات تلف نمی‌کنم.

انتخاب ابزارهای مناسب: مقدمه ای بر IDE های پایتون

بنابراین، همان‌طور که قبلاً گفتم، توسعه‌دهندگان معمولاً از ویرایشگرهای متن ساده برای نوشتن کد استفاده نمی‌کنند. استفاده از IDE یا ترکیبی بین این دو بسیار راحت‌تر است. هزاران ابزار مختلف وجود دارد که می‌توانید برای نوشتن کد پایتون خود از آن‌ها استفاده کنید، اما اجازه دهید اطلاعات بیش‌تری در مورد سه مورد از محبوب‌ترین آن‌ها، یعنی PyCharm، VS Code، و Jupyter Notebookارائه دهم.

ابزار PyCharm:

یک IDE قدرتمند پایتون است که ویژگی‌های گسترده‌ای را برای توسعه پایتون ارائه می‌دهد.

جوانب مثبت: صادقانه بگویم، من در اینجا کمی جانب‌دارانه هستم. قبلا یک دختر معرکه بودم، اما بعد از آن شروع به استفاده از PyCharm در محل کار کردم و هرگز به عقب نگاه نکردم. این مرا در مورد سبک کد افتضاحم آزار می‌دهد، دستور زبان مرا در نظرات تصحیح می‌کند (داستان واقعی!)، و مرا از اشتباهات نحوی واقعا احمقانه باز می‌دارد.

معایب: ممکن است برای مبتدیان شروع با PyCharm واقعا طاقت‌فرسا باشد، بنابراین توصیه می‌کنم آن را برای مدتی به تعویق بیاندازید. هم‌چنین، اگر یک رایانه شخصی سیب زمینی دارید، تقریباً می‌شود گفت قطعاً برای اجرا با مشکل مواجه خواهد شد.

ویرایشگرVS Code (Visual Studio Code):

یک ویرایشگر کد بسیار قابل تنظیم و سبک وزن با پشتیبانی عالی از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف است.

مزایا: من خودم تجربه زیادی با VS Code ندارم، اما یکی از دوستانم آن را به ‌نوان «خیلی خوب برای پایتون و شگفت‌انگیز برای هر چیز دیگری» توصیف کرد. کد VS مختص پایتون نیست، بنابراین اگر از زبان‌های مختلف استفاده می‌کنید، بهتر از IDE‌های مخصوص زبان برای شما مناسب است. هم‌چنین به اندازهPyCharm به منابع فشرده نیست.

معایب: در مقایسه با PyCharm،VS Code فاقد برخی ویژگی‌های تخصصی است و همان سطح ابزار یکپارچه و اتوماسیون را ارائه نمی‌دهد. هم‌چنین اشکال‌زدایی را در VS Code دردناک‌تر از PyCharm یافتم.

ویرایشگر Jupyter Notebook:

یک محیط توسعه تعاملی مبتنی‌بر وب برای نوت‌بوک‌ها، کدها و داده‌ها است.

مزایا:Jupyter Notebook یک ابزار عالی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، نمودارها و بسیاری از خطوط لوله یادگیری ماشینی است. این به شما امکان می‌دهد کد، تجسم‌ها و متن توضیحی را در یک سند ترکیب کنید و آن را برای به اشتراک‌گذاری و ارائه جریان‌های کاری مبتنی‌بر داده عالی می‌کند.

معایب: Jupyter Notebook ممکن است برای پروژه‌های توسعه نرم‌افزار در مقیاس بزرگ ایده‌آل نباشد. فاقد ویژگی‌های پیشرفته اشکال‌زدایی است و هنگام انجام کارهای محاسباتی بسیار کند می‌شود.

در نهایت، در همان ابتدای سفر یادگیری، مهم نیست که کدام ابزار را انتخاب کنید. هنگامی که یاتاقان‌های خود را جمع‌آوری می‌کنید و در مورد پایتون بیش‌تر می‌آموزید، می‌توانید چیزی را که دوست دارید یا با آن احساس راحتی می‌کنید پیدا کنید (یا به سادگی ابزاری را انتخاب کنید که شرکت شما به‌طور پیش‌فرض از آن استفاده می‌کند).

اصول پایتون: ساختن یک پایه قوی

به‌طور طبیعی، هنگام مطالعه چیزی جدید، می‌خواهید با اصول اولیه شروع کنید و سپس به آرامی بر روی آن بسازید. فهرست کلی موضوعاتی که باید پوشش دهید شامل موارد زیر است:

۱. مبانی پایتون:

• متغیرها، انواع داده‌ها، عملگرها، عبارات if-else، حلقه‌ها و توابع.
• ساختارهای داده رایج مانند لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها.
• نحوه مدیریت عملیات ورودی/خروجی، کار با فایل‌ها و مدیریت خطاها با استفاده از مدیریت استثنا را بدانید.

۲. توابع و ماژول‌ها:

• عبور پارامتر، مقادیر بازگشتی و تعریف توابع خودتان.
• درباره ماژول‌ها و نحوه وارد کردن و استفاده از آن‌ها در برنامه‌های خود را بیاموزید.
• با کتاب‌خانه استاندارد و کتاب‌خانه‌ها/ماژول‌های شخص ثالث محبوب برای عملکرد گسترده آشنا شوید.

۳. ورودی/خروجی فایل و پردازش داده:

• نحوه خواندن و نوشتن داده‌ها از فایل‌ها در قالب‌های مختلف مانند متن، CSV و JSON را بیاموزید.
• تکنیک‌های پردازش داده‌ها مانند فیلتر کردن، مرتب‌سازی و تجمیع را برای به دست آوردن بینش‌های معنادار تمرین کنید.

۴. مفاهیم برنامه‌نویسی شی‌گرا(OOP):

• مفاهیم اصلی OOP از جمله کلاس‌ها، اشیاء، ویژگی‌ها و متدها را بیاموزید.
• در مورد کپسولاسیون و انتزاع در OOPبخوانید.
• وراثت و نحوه ایجاد کلاس‌های مشتق ‌ده بر اساس کلاس‌های موجود را بررسی کنید.

۵. مفاهیم پیشرفته OOP:

• متد رونویسی، روش‌های کلاس، روش‌های استاتیک و خواص را مطالعه کنید.
• درباره ترکیب، رابط‌ها و الگوهای طراحی بیاموزید.

۶. مدیریت خطا و اشکال‌زدایی:

• در مورد تکنیک‌های مدیریت خطا برای رسیدگی به استثناها و جلوگیری از خرابی برنامه تحقیق کنید.
• یاد بگیرید که از ابزارها و استراتژی‌های اشکال‌زدایی برای شناسایی و رفع مشکلات کد خود استفاده کنید.

۷. کار با ماژول‌ها و کتاب‌خانه‌ها:

• ماژول‌ها و کتاب‌خانه‌های مرتبط با حوزه‌های خاص مورد علاقه خود، مانند توسعه وب، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، یا یادگیری ماشینی را کشف و استفاده کنید.
• کتاب‌خانه‌ها و چارچوب‌های محبوب پایتون مانند NumPy، Pandas، Flask، Django و TensorFlow را کاوش کنید.

۱۰ تا از بهترین منابع برای یادگیری پایتون در سال ۲۰۲۳

تمرین منظم، چالش‌های کدنویسی و یادگیری مبتنی‌بر پروژه در تسلط بر پایتون یا هر زبان برنامه‌نویسی واقعاً مهم هستند. آن‌ها نه‌تنها به شما کمک می‌کنند تا به یک برنامه‌نویسی تبدیل شوید، بلکه کار را برای شما آسان‌تر می‌کنند و مهارت‌های خود را برای استخدام‌کنندگان نشان می‌دهند.

منابع زیادی وجود دارد که پایتون را به شما آموزش می‌دهد، بنابراین ساده‌ترین راه برای مطالعه این است که یک دوره آنلاین را انتخاب کنید و مدتی به آن پایبند باشید. کارآموزان من معمولاً از من منابع رایگان می‌خواهند، و هم‌چنین نمی‌خواهم هزاران مقاله را در اینترنت تکرار کنم که همه درباره همان پنج پلتفرم می‌نویسند. بنابراین در اینجا بهترین منابعی (بیشتر رایگان) که برای یادگیری اصول پایتون وجود دارد که احتمالاً هرگز در مورد آن‌ها نشنیده‌اید، آورده شده‌است:

دوره‌های تعاملی

امروزه تعداد کمی از پلت‌فرم‌ها نوعی یادگیری مبتنی‌بر پروژه را ارائه می‌دهند، بنابراین با خیال راحت آن‌ها را امتحان کنید و ببینید چه چیزی با سبک شما مطابقت دارد.

۱.سایت Hyperskill (مهارت‌های فوق‌العاده) (کاملاً رایگان نیست، اما هنوز هم شایسته ذکر است)

کار من اشتراک رایگان Hyperskill را ارائه می‌دهد و ما از آن برای آموزش کارمندان و کارآموزان استفاده می‌کنیم. من شخصا از آن لذت بردم و هم‌چنین چیزهای خوبی از کارآموزانم شنیدم. در Hyperskill، زبانی را که می‌خواهید یاد بگیرید و پروژه‌ای را که می‌خواهید روی آن کار کنید انتخاب می‌کنید، و برنامه درسی ایجاد می‌کند که پروژه انتخابی شما را نیز یکپارچه می‌کند. بنابراین حتی اگر کاملا مبتدی هستید، فقط تئوری مطالعه نمی‌کنید، بلکه روی یک برنامه واقعی کار می‌کنید که بتوانید اجرا کنید. تعداد زیادی دوره ندارد، اما مواردی را که من دیده‌ام (بیشتر دوره‌های پایتون) را بسیار دوست داشتم.

۲. بازی‌های Arcade را با Python و PyGame برنامه‌ریزی کنید

یکی از دوستانم این وب‌سایت را به من نشان داد، و من واقعاً آن را دوست داشتم! این بیش‌تر قالبی شبیه به کتاب درسی است اما با بخش‌های تعاملی بسیار جالبی که نشان می‌دهد کد نوشته شده خط به خط چگونه کار می‌کند. علاوه‌بر این، به شما کمک می‌کند بازی‌های آرکید کوچک خود را ایجاد کنید! و مهم‌ترین بخش از مطالعات شما در واقع لذت بردن از این فرآیند است، بنابراین اگر می‌خواهید یک بازی ایجاد کنید، این منبع راست کار شماست.

۳.سایت PixelPAD

منبع جالب دیگری که با استفاده از بازی‌ها مفاهیم مختلف پایتون را به شما آموزش می‌دهد. دارای آموزش‌های کوچک ۱ دقیقه‌ای است که نحوه عملکرد بخش‌های خاصی از بازی و و ساعت‌های کامل آموزش‌های طولانی را توضیح می‌دهد. ممکن است بهترین منبع برای مبتدیان کامل نباشد، اما اگر بیش‌تر با اصول اولیه کار کرده‌اید، می‌تواند مکانی عالی برای تمرین مهارت‌های شما باشد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه سیستم‌های حیات و امتیاز را به بازی خود اضافه کنید، با ورودی صفحه کلید و ماوس کار کنید و حتی بازی‌های واقعی مانند پلت‌فرمر یا تیراندازهای فضایی ایجاد کنید.

۴. کدینگ بت

سایت CodingBat یک منبع بسیار مفید با وظایف کوچک برای تقویت مهارت‌های پایتون شما است! می‌توانید مفهومی را که می‌خواهید تمرین کنید و سطح دشواری تمرینات را انتخاب کنید. هم‌چنین دارای مقالات مفیدی با تئوری است در صورتی که فراموش کرده‌اید چیزی چگونه کار می‌کند. اگر می‌خواهید حلقه‌ها، رشته‌ها و لیست‌ها را تمرین کنید، CodingBat را در نظر داشته باشید!

دوره‌های ویدیویی

اگر یک یادگیرنده بصری هستید، سخنرانی‌های ویدیویی در YouTube، edX یا Coursera بهترین راه هستند.

۱. اصول اولیه Python در freecodecamp

من فکر نمی‌کنم freecodecamp یک دوره آموزشی ساده در مورد اصول پایتون در وب‌سایت خود داشته باشد، اما کانال YouTube آنها قطعاً چند آموزش ویدیویی جالب دارد.

۲. مقدمه‌ای بر CS و برنامه‌نویسی با استفاده از پایتون

یک دوره آموزشی Edx از MITx. خیلی عمیق نمی‌شود، اما مقدمه خوبی در مورد بسیاری از موضوعات ارائه می‌دهد و به‌عنوان یک نقطه شروع خوب عمل می‌کند. در یک یادداشت جانبی، من از طرفداران کم‌حرف اریک گریمسون هستم، بنابراین برای من، این دوره حتی برای این کار ارزشش را دارد.

۳. پایتون برای همه

این دوره‌ای است که توسط یکی دیگر از عشق‌های مخفی من -دکتر چاک- توسعه یافته است. من قبلا دوره او را در مورد تاریخچه اینترنت دیده‌ام و قطعاً می‌توانم سبک تدریس او را توصیه کنم. هم‌چنین اگر ترجیح می‌دهید در آنجا تحصیل کنید، یک تخصص پایتون برای همه در Coursera وجود دارد.

کتاب‌های درسی

اگر بیش‌تر یک متن‌خوان هستید (که صادقانه بگویم) کتاب‌ها و دوره‌های مبتنی‌بر متن به کمک می‌آیند.

۱. کلاس پایتون گوگل

اگرچه کاملاً مبتنی‌بر متن نیست، اما تمام اصول اولیه پایتون را پوشش می‌دهد. به خاطر داشته باشید که فرض بر این است که شما مقداری دانش قبلی از برنامه‌نویسی دارید، اما هم‌چنان منبع خوبی برای جست‌وجوی برخی از مفاهیم برای شما خواهد بود.

۲. موارد خسته‌کننده را با پایتون خودکار کنید

بسیاری از دوستان غیر برنامه‌نویس من این کتاب را دوست دارند. شما نه‌تنها اصول اولیه پایتون را مطالعه می‌کنید، بلکه با برون‌سپاری تمام وظایف کاری خسته‌کننده به ماشین‌ها، به وضوح زندگی خود را بهتر می‌کنید. هم‌چنین یک دوره ویدیویی پولی Udemy با همین نام وجود دارد، اما می‌توانید برای گرفتن یک جایزه رایگان، مراقب r/learnpython باشید.

۳. مقدمه‌ای بر پایتون

این یک کتاب درسی آنلاین رایگان پایتون برای دانش‌آموزان بدون تجربه برنامه‌نویسی است. برای بررسی همه درس‌ها، روی زبانه Python Essentials کلیک کنید.

بنابراین، آیا یادگیری پایتون در سال ۲۰۲۳ ارزش دارد؟

در مجموع، به نظر من، یادگیری پایتون در سال ۲۰۲۳ هنوز یک سرمایه‌گذاری ارزشمند برای برنامه‌نویسان مشتاق است. محبوبیت، تطبیق‌پذیری و نقش پایتون در فناوری‌های نوظهور مانند هوش‌مصنوعی، آن را به زبانی پرطرفدار تبدیل کرده است. به‌علاوه، صرف‌نظر از زبان‌های جدیدی که ممکن است ایجاد شوند، پایتون به دلیل پذیرش گسترده آن احتمالاً به رشد خود ادامه خواهد داد.

شروع با نصب مفسر پایتون و انتخاب ابزارهای مناسب، ایجاد یک پایه قوی در اصول اولیه پایتون و استفاده از منابع آنلاین رایگان، مانند دوره‌های ویدیویی و کتاب‌های درسی، به راحتی شما را در مسیر تسلط بر پایتون قرار می‌دهد.

مهم‌تر از همه، به یاد داشته باشید که با تمرین کردن بهترین می‌شوی (کار نیکو کردن از پر کردن است)! پس با خود پیگیر، اما در عین حال مهربان و صبور باشید. یادگیری چیزهای جدید سخت است، اما من از صمیم قلب به شما ایمان دارم!

این متن با استفاده از ربات ‌ترجمه مقالات برنامه‌نویسی ترجمه شده و به صورت محدود مورد بازبینی انسانی قرار گرفته است.در نتیجه می‌تواند دارای برخی اشکالات ترجمه باشد.

مقالات لینک‌شده در این متن می‌توانند به صورت رایگان با استفاده از مقاله‌خوان ترجمیار به فارسی مطالعه شوند.