نحوه یادگیری پایتون در سال ۲۰۲۲

اگر می خواهید بدانید که چگونه پایتون را یاد بگیرید، این راهنمای مناسبی برای تصمیم شماست.

راهنمای پایتون

بهتر است با استفاده از تجربیات اعلام شده در این مقاله،  مسیر حرفه‌ای بیان شده را  سریع دنبال کنید، تا هزاران ساعت از وقت تلف شده را ذخیره نمایید و از استرس زیادی جلوگیری کنید.
آنچه در این مقاله وجود دارد برای موفقیت در پایتون، باید بدانید که چگونه فکر کنید، مطالعه کنید، برنامه ریزی کنید و به طور موثر اجرا کنید. این راهنما به همه این موارد می پردازد. ما در مورد مشکلات اجتناب و شناسایی منابع انگیزه بحث خواهیم کرد. همچنین به بهترین راه‌ها برای یادگیری نحو اولیه و نحوه شروع کار با پروژه‌های واقعی پایتون اشاره می نماییم.
آیا قصد دارید جلوتر بروید و یادگیری پایتون را به روش صحیح شروع کنید؟
دوره های تعاملی چهارفصل را امتحان کنید. با آموزشهای ما می توانید با استفاده از کد واقعی در عرض چند ماه، را از مبتدی به آماده برای کار برسید.
چرا اکثرا کسانی که پایتون را قدرتمند شروع می کنند شکست می خورند
با اکثر برنامه نویسان این رشته که صحبت می کنید، بر این مساله تاکید دارند که یادگیری پایتون می تواند یک تجربه دشوار و دردناک باشد. چهارفصل به شما این نوید را می دهد : شاید برای برنامه نویسان یادگیری پایتون سخت بوده باشد اما اما لازم نیست که به طور عمومی سخت باشد!
اگر از منابع مناسب استفاده می کنید، یادگیری پایتون می تواند آسان باشد. پس منابع آموزشی یکی از مهمترین نکات رفع سختی پایتون است.
مشکل این است که بسیاری از دوره های موجود در آنجا یادگیری پایتون را دشوارتر از آنچه که باید باشد، می کنند. برای روشن شدن این مطلب، یک مثال شخصی برای شما خواهیم آورد.
بیش از حد دروس، بیش از حد دستور زبان
بیشتر کاربران پایتون بر این باورند که وقتی برای اولین بار یادگیری پایتون را شروع کردند،تصمیم داشتند کارهایی را انجام دهند که برای ایشان هیجان‌انگیز است، مانند طراحی وب و ساخت سایت.

متأسفانه، اما دوره ای که به صورت آموزشگاهی از پایتون یاد می گیرند، بعد یک مدت نشان می دهند که این کارآموزان چندین ماه  به اجبار جهت آموزش دستور زبان برنامه نویسی هدر می دهند.

from django.http import HttpResponse

def index(request):


return HttpResponse("Hello, world. You're at the polls index.")

برای مبتدیان، این کد ممکن است یک زبان بیگانه نیز باشد. جای تعجب نیست که کارآموز به سرعت علاقه خود را از دست می دهد.
متأسفانه، بیشتر آموزش های مدرسان پایتون بسیار شبیه به این هستند. آنها فرض می کنند که قبل از اینکه بتوانید کار جالبی انجام دهید، باید تمام دستور اساسی پایتون را یاد بگیرید. آیا جای تعجب است که چرا اکثر مردم تسلیم این نوع آموزش می شوند؟
به جای اتلاف وقت روی این کارهای پیش پا افتاده، می توانید هیجانات واقعی پایتون را تجربه کنید. به تجزیه و تحلیل داده ها، ساختن یک وب سایت یا ایجاد یک پهپاد مستقل با هوش مصنوعی فکر کنید!

نگران نباشید – راه آسان تری وجود دارد

پس از تلاش های ناموفق بسیار در سیستم آموزش، مدرسان پایتون، فرآیندی را معرفی کردند که برای کارآموزان برنامه نویسی بهتر کار کرد. در واقع، آنها معتقد بودند این بهترین راه برای هر کسی جهت یادگیری برنامه نویسی پایتون است.
اول، به نظر این مدرسان نوین تا حد امکان زمان کمتری را صرف حفظ سینتکس پایتون کنید. سپس، آنچه را که یاد گرفتید برداشته و بلافاصله با سر به پروژه‌ای بروید که واقعاً برایتان جالب است.
پیروی از فرآیند ذکر شده در زیر نه تنها سرگرم کننده تر است، بلکه به شما امکان می دهد با سرعتی باورنکردنی یاد بگیرید!
در واقع، این روش بهتر یادگیری نحوه ساختار هر دوره Dataquest است. برخی از دوره های پایتون ما را در اینجا بررسی کنید.

مرحله 1: شناسایی کنید که چه چیزی به شما انگیزه می دهد

خبر خوب این است: هر کسی با انگیزه مناسب می تواند به سطح بالایی از مهارت در پایتون برسد.
شما باید آنچه را که به شما انگیزه می دهد پیدا کنید و در مورد آن هیجان زده شوید! برای شروع، یک یا دو حوزه مورد علاقه خود را پیدا کنید:
علم داده / یادگیری ماشین
برنامه های موبایل
وب سایت ها
علوم کامپیوتر
بازی ها
پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها
سخت افزار / حسگر / ربات
انجام خودکار وظایف کاری

مرحله 2: دستور پایه را به سرعت یاد بگیرید

با توجه به اینکه باید تا حد امکان زمان کمتری را برای نحو صرف کنیم، متأسفانه، نمی توان این مرحله را به طور کامل نادیده گرفت.
در اینجا چند منبع خوب برای کمک به یادگیری اصول پایتون بدون از بین بردن انگیزه وجود دارد:

Dataquest – Python for Data Science Fundamentals Course –

 Dataquest سینتکس پایتون را در زمینه یادگیری علم داده آموزش می دهد. به عنوان مثال، هنگام تجزیه و تحلیل داده های آب و هوا، دستورات پایه پایتون را یاد خواهید گرفت.

Learn Python the Hard Way

کتابی که مفاهیم پایتون را از اصول اولیه تا برنامه های عمیق تر آموزش می دهد.

The Python Tutorial 

آموزش پایتون – آموزش در سایت اصلی پایتون.

یاد بگیرید در چه زمانی می توانید یادبگیرید و ادامه دهید. در حالت ایده آل، شما چند هفته را در این مرحله صرف خواهید کرد، اما نه بیشتر از یک ماه.
هر چه زودتر بتوانید روی پروژه ها کار کنید، سریعتر یاد خواهید گرفت. در صورت لزوم، همیشه می توانید بعداً به دستورات پایتون مراجعه کنید.
نکته سریع: Python 3 را یاد بگیرید، نه Python 2. متاسفانه، بسیاری از منابع “یادگیری پایتون” به صورت آنلاین هنوز پایتون 2 را آموزش می دهند. اما Python 2 دیگر پشتیبانی نمی شود، بنابراین باگ ها و حفره های امنیتی برطرف نمی شوند!

مرحله 3: ساخت پروژه های ساخت یافته

هنگامی که سینتکس پایه پایتون را یاد گرفتید، شروع به انجام پروژه کنید. به کارگیری دانش خود به سرعت به شما کمک می کند تا همه چیزهایی را که یاد گرفته اید به خاطر بسپارید.
بهتر است با پروژه های ساختاریافته شروع کنید تا زمانی که احساس راحتی کنید که به تنهایی پروژه ها را بسازید. در اینجا در Dataquest، به طور استراتژیک پروژه های ساختار یافته را تقریباً در تمام دوره های پایتون خود گنجانده اند. به این ترتیب، می توانید بلافاصله آنچه را که یاد گرفته اید به کار ببرید.
در اینجا چند نمونه از پروژه های واقعی Dataquest آورده شده است. کدام یک کنجکاوی شما را برمی انگیزد؟

فرار از زندان: بیشتر فرارهای هلیکوپتری از زندان کجا و چه زمانی اتفاق می افتد؟ با این پروژه هدایت‌شده برای مبتدیان پایتون آشنا شوید.

نظرسنجی خروج کارکنان: برای کاربران پایتون با مهارت‌های متوسط طراحی شده است، این پروژه ساختاریافته شما را به تمیز کردن مجموعه داده‌ها برای یافتن پاسخ برای ذینفعان در وزارت آموزش در کوئینزلند، استرالیا می‌پردازد.

پاکسازی و تجسم داده ها به سبک جنگ ستارگان: طرفداران جنگ ستارگان نمی خواهند این پروژه ساختاریافته را با استفاده از داده های واقعی فیلم از دست بدهند.

الهام بخش پروژه های ساختاریافته
وقتی صحبت از پروژه های ساختاریافته می شود، هیچ مکان مناسبی برای شروع وجود ندارد. بهترین منابع برای شما بستگی به انگیزه شما و همچنین اهداف شما برای برنامه نویسی پایتون دارد.
آیا به علم داده عمومی یا یادگیری ماشین علاقه دارید؟

آیا می خواهید چیزی خاص مانند یک برنامه یا وب سایت بسازید؟

در اینجا برخی از منابع توصیه شده برای الهام، سازماندهی شده بر اساس دسته بندی آمده است:

Data Science / Machine Learning

Dataquest – پایتون و علم داده را به صورت تعاملی به شما آموزش می دهد. شما مجموعه ای از مجموعه داده های جالب را تحلیل می کنید، از اسناد سیا گرفته تا آمار بازیکنان NBA. شما در نهایت الگوریتم های پیچیده ای از جمله شبکه های عصبی و درخت های تصمیم می سازید.
Scikit-learn Documentation – کتابخانه اصلی یادگیری ماشین پایتون است. مستندات و آموزش های عالی دارد.
CS109 – این یک کلاس در هاروارد است که پایتون را برای علوم داده آموزش می دهد. آنها برخی از پروژه ها و سایر مواد خود را به صورت آنلاین دارند.

برنامه های موبایل آموزش پایتون

Kivy Guide– ابزاری است که به شما امکان می‌دهد با پایتون اپلیکیشن‌های موبایل بسازید. آنها یک راهنمای برای شروع دارند.

وب سایت ها

Bottle Tutorial – یکی دیگر از چارچوب های وب برای پایتون است. در اینجا یک راهنمای برای شروع با آن است.
How To Tango With Django – راهنمای استفاده از جنگو، یک چارچوب وب پیچیده پایتون.

بازی ها

Pygame Tutorials – در اینجا لیستی از آموزش های Pygame، یک کتابخانه محبوب پایتون برای ساخت بازی ها وجود دارد.
Making Games with Pygame– کتابی که نحوه ساخت بازی در پایتون را آموزش می دهد.
Invent Your Own Computer Games with Python– کتابی که نحوه ساخت چندین بازی با استفاده از پایتون را به شما آموزش می دهد.

سخت افزار/حسگر/روبات
استفاده از پایتون با Arduino  — نحوه استفاده از پایتون برای کنترل سنسورهای متصل به آردوینو را بیاموزید.
آموزش پایتون با Raspberry Pi – ساخت پروژه های سخت افزاری با استفاده از Python و Raspberry Pi.
آموزش Learning Robotics با استفاده از پایتون – نحوه ساخت ربات با استفاده از پایتون را بیاموزید.
Raspberry Pi Cookbook – یاد بگیرید که چگونه با استفاده از Raspberry Pi و Python ربات بسازید.

اسکریپت هایی برای خودکارسازی کار شما
Automate the Boring Stuff with Python – یاد بگیرید چگونه کارهای روزمره را با استفاده از پایتون خودکار کنید.
پروژه ها بسیار مهم هستند. آنها توانایی های شما را گسترش می دهند، به شما کمک می کنند مفاهیم جدید پایتون را یاد بگیرید و به شما امکان می دهند توانایی های خود را به کارفرمایان بالقوه نشان دهید. هنگامی که چند پروژه ساختاریافته را انجام دادید، می توانید به کار روی پروژه های خود ادامه دهید.

مرحله 4: خودتان روی پروژه های پایتون کار کنید

بعد از اینکه چند پروژه ساختاریافته را انجام دادید، وقت آن است که همه چیز را تقویت کنید. شما می توانید با کار بر روی پروژه های مستقل پایتون سرعت یادگیری خود را افزایش دهید.

کلید اینجاست: با یک پروژه کوچک شروع کنید. بهتر است یک پروژه کوچک را به پایان برسانید تا اینکه وارد یک پروژه بزرگ شوید که هرگز کامل نمی شود.

8 نکته برای کشف پروژه های جذاب پایتون
من می دانم که پیدا کردن یک پروژه پایتون خوب برای کار کردن می تواند دلهره آور باشد. در اینجا چند نکته برای یافتن پروژه های جالب آورده شده است:

• پروژه هایی را که قبلاً روی آنها کار می کردید گسترش دهید و قابلیت های بیشتری را اضافه کنید.

  لیست پروژه های پایتون ما را برای مبتدیان بررسی کنید.

  به جلسات پایتون در منطقه خود بروید و افرادی را پیدا کنید که روی پروژه های جالب کار می کنند.

  بسته های منبع باز را برای مشارکت پیدا کنید.

  ببینید آیا هیچ سازمان غیرانتفاعی محلی به دنبال توسعه دهندگان داوطلب است یا خیر.

  پروژه هایی را که دیگران ساخته اند پیدا کنید و ببینید که آیا می توانید آنها را گسترش دهید یا تطبیق دهید.  Github مکان خوبی برای شروع است.

  برای یافتن ایده های پروژه جالب، پست های وبلاگ دیگران را مرور کنید.

  به ابزارهایی فکر کنید که زندگی روزمره شما را آسان تر می کند. سپس، آنها را بسازید.

17 ایده پروژه پایتون
به الهام بیشتری نیاز دارید؟ در اینجا چند ایده اضافی برای شروع خلاقیت شما وجود دارد:

ایده های پروژه علم داده / یادگیری ماشین

ایده های پروژه اپلیکیشن موبایل
برنامه ای برای پیگیری مسافتی که هر روز پیاده روی می کنید
برنامه ای که اعلان های آب و هوا را برای شما ارسال می کند
یک چت زمان واقعی و مبتنی بر مکان
ایده های پروژه وب سایت
سایتی که به شما در برنامه ریزی وعده های غذایی هفتگی کمک می کند
سایتی که به کاربران امکان بررسی بازی های ویدیویی را می دهد
پلتفرمی برای یادداشت برداری
ایده های پروژه بازی پایتون
یک بازی موبایل مبتنی بر مکان، که در آن قلمرو را تصرف می‌کنید
بازی ای که در آن با برنامه نویسی پازل ها را حل می کنید
ایده های پروژه سخت افزار/حسگر/روبات
حسگرهایی که خانه شما را از راه دور کنترل می کنند
ساعت زنگ دار هوشمندتر
یک ربات خودران که موانع را تشخیص می دهد
ایده های پروژه اتوماسیون کار
اسکریپتی برای ورود خودکار داده ها
ابزاری برای حذف داده ها از وب
کلید انتخاب چیزی و انجام آن است. اگر برای یافتن پروژه عالی بیش از حد معطل شوید، این خطر را دارید که هرگز آن را شروع نکنید.

اولین پروژه مستقل من شامل تطبیق الگوریتم خودکار امتیاز دهی مقاله ام از R به پایتون بود. در نهایت زیبا به نظر نمی رسید، اما به من احساس موفقیت داد و من را در مسیر ساختن مهارت هایم آغاز کرد.

به یاد داشته باشید: موانع اجتناب ناپذیر هستند. همانطور که پروژه خود را می سازید، با مشکلات و خطاهایی در کد خود مواجه خواهید شد. در اینجا چند منبع برای کمک به شما آورده شده است.

3 تا از بهترین منابع پایتون برای گیر کردن
اجازه ندهید شکست ها شما را دلسرد کنند. در عوض، این منابع را بررسی کنید که می توانند کمک کنند:

StackOverflow – یک سایت پرسش و پاسخ جامعه که در آن افراد در مورد مسائل برنامه نویسی بحث می کنند. در اینجا می توانید سوالات اختصاصی پایتون را بیابید.
گوگل – متداول ترین ابزار مورد استفاده هر برنامه نویس با تجربه. هنگام تلاش برای رفع خطاها بسیار مفید است. در اینجا یک مثال است.
مستندات پایتون – مکان خوبی برای یافتن مطالب مرجع در پایتون.

مرحله 5: به کار روی پروژه های سخت تر (و سخت تر) ادامه دهید

همانطور که با پروژه های مستقل به موفقیت دست پیدا می کنید، سختی و دامنه پروژه های خود را افزایش دهید. یادگیری پایتون یک فرآیند است و برای عبور از آن به شتاب نیاز دارید.

وقتی با چیزی که می‌سازید کاملاً راحت هستید، وقت آن است که کاری سخت‌تر را امتحان کنید. به یافتن پروژه های جدیدی ادامه دهید که مهارت های شما را به چالش می کشد و شما را به رشد سوق می دهد.

• 5 دستور برای تسلط بر پایتون

• در اینجا چند ایده برای زمانی که آن زمان فرا می رسد وجود دارد:

• سعی کنید به یک تازه کار آموزش دهید که چگونه یکی از پروژه های خود را بسازد.

• از خود بپرسید: آیا می توانید ابزار خود را مقیاس بندی کنید؟ آیا می تواند با داده های بیشتری کار کند یا می تواند ترافیک بیشتری را مدیریت کند؟

• سعی کنید برنامه خود را سریعتر اجرا کنید.

• تصور کنید چگونه ممکن است ابزار خود را برای افراد بیشتری مفید کنید.

• تصور کنید که چگونه چیزی را که ساخته اید تجاری کنید.

به یاد داشته باشید، پایتون به طور مداوم در حال تکامل است. تنها چند نفر در جهان هستند که می توانند ادعا کنند که پایتون را کاملاً درک می کنند. و اینها کسانی هستند که آن را خلق کردند!

شش ماه بعد، متوجه خواهید شد که به کد خود نگاه می کنید و به این فکر می کنید که چقدر وحشتناک است. ناامید نشو! وقتی به این نقطه رسیدید، متوجه خواهید شد که در مسیر درستی هستید.

اگر از آن دسته افرادی هستید که با ساختار حداقلی شکوفا می شوند، پس تمام آنچه را که برای شروع سفر خود نیاز دارید دارید. با این حال، اگر به راهنمایی کمی نیاز دارید، دوره های ما ممکن است کمک کند.

در  introductory Python course here به علاقمندان کمک می کند سریع یاد بگیرند و از چیزهایی که معمولاً افراد را ترک می کنند اجتناب کنند. شما کد واقعی را در عرض چند دقیقه می نویسید و پروژه های واقعی را در عرض چند ساعت تکمیل می کنید.

اگر می‌خواهید پایتون را یاد بگیرید تا یک تحلیلگر کسب‌وکار business analyst، تحلیلگر داده data analyst، مهندس داده data engineer یا دانشمند دادهdata scientist  شوید، ما مسیرهای شغلی داریم که به گونه‌ای طراحی شده‌اند که شما را از مبتدی کامل به آماده‌ی کار طی ماه‌ها ببرد. یا، می توانید ابتدا انگشت پا را در آب فرو کنید و دوره مقدماتی پایتون  را در اینجا introductory Python course آزمایش کنید.

سوالات رایج پایتون
آیا یادگیری پایتون سخت است؟
یادگیری پایتون مطمئناً می تواند چالش برانگیز باشد. با این حال، اگر رویکرد گام به گامی را که در اینجا شرح داده‌ام را انتخاب کنید، متوجه خواهید شد که بسیار ساده‌تر از آن چیزی است که فکر می‌کنید.

آیا می توانید پایتون را رایگان یاد بگیرید؟
منابع یادگیری رایگان پایتون زیادی وجود دارد. برای مثال، در Dataquest، ده ها آموزش رایگان پایتون داریم. شما می توانید در پلتفرم یادگیری تعاملی علم داده ما بدون پرداخت هزینه ثبت نام کنید.

یادگیری رایگان یک نقطه ضعف دارد: برای یادگیری موثر، باید چندین منبع رایگان را با هم وصله کنید. این به این معنی است که شما زمان بیشتری را صرف تحقیق در مورد آنچه که در آینده باید یاد بگیرید و چگونه آن را یاد بگیرید، صرف خواهید کرد.

پلتفرم‌های ممتاز ممکن است، روش‌های آموزشی بهتری را ارائه دهند (مانند برنامه‌نویسی تعاملی درون مرورگر Dataquest). آنها همچنین در زمان پیدا کردن و ساختن برنامه درسی خود صرفه جویی می کنند.

آیا می توانید پایتون را از ابتدا (بدون تجربه کدنویسی) یاد بگیرید؟
آره. پایتون یک زبان عالی برای مبتدیان برنامه نویسی است زیرا برای دریافت کد نیازی به تجربه قبلی ندارید. Dataquest به دانش‌آموزان بدون تجربه کدنویسی کمک می‌کند تا به عنوان تحلیلگر داده، دانشمند داده و مهندس داده شغل پیدا کنند.

یادگیری پایتون چقدر طول می کشد؟
یادگیری یک زبان برنامه نویسی کمی شبیه به یادگیری یک زبان گفتاری است – شما واقعاً هرگز کامل نشده اید! این به این دلیل است که زبان ها تکامل می یابند، بنابراین همیشه وجود دارد.

با این حال، می توانید به سرعت در نوشتن کدهای ساده اما کاربردی پایتون تسلط پیدا کنید.

چه مدت طول می کشد تا برای کار آماده شوید؟

این بستگی به اهداف شما، شغل خاصی که به دنبال آن هستید و مدت زمانی که می توانید به مطالعه اختصاص دهید بستگی دارد.

چگونه می توانم پایتون را سریعتر یاد بگیرم؟
پلتفرمی را پیدا کنید که پایتون را آموزش دهد (یا برنامه درسی برای خودتان بسازید) به طور خاص برای مهارتی که می خواهید یاد بگیرید (به عنوان مثال، پایتون برای توسعه دهنده بازی یا پایتون برای علم داده).

به این ترتیب، وقت خود را برای یادگیری چیزهای غیرضروری برای کارهای روزمره پایتون تلف نمی کنید.

آیا برای یافتن کار به گواهینامه پایتون نیاز دارید؟
احتمالا نه. در علم داده، گواهینامه ها وزن زیادی ندارند. کارفرمایان به مهارت ها اهمیت می دهند، نه مدارک کاغذی.

یک GitHub پر از کدهای عالی پایتون بسیار مهمتر از یک گواهی است.

آیا باید پایتون 2 یا 3 را یاد بگیرید؟
آخرین نسخه پایتون 3.11.0 را از اینجا دانلود کنید. چند سال پیش این موضوع هنوز موضوع بحث بود. برخی از افراط گرایان حتی ادعا کردند که پایتون 3 “پایتون” را خواهد کشت. این اتفاق نیفتاده است امروز پایتون 3 همه جا هست.

آیا پایتون خارج از علم داده/یادگیری ماشین مرتبط است؟
آره. پایتون یک زبان محبوب و انعطاف پذیر است که به طور حرفه ای در زمینه های مختلف استفاده می شود.

ما پایتون را برای علم داده و یادگیری ماشین آموزش می دهیم. اگرچه می‌توانید مهارت‌های پایتون خود را در زمینه دیگری اعمال کنید. متوجه خواهید شد که در امور مالی، توسعه وب، مهندسی نرم افزار، توسعه بازی و موارد دیگر استفاده می شود.

داشتن برخی از مهارت های تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون می تواند برای بسیاری از مشاغل دیگر نیز مفید باشد. به عنوان مثال، اگر با صفحات گسترده کار می کنید، به احتمال زیاد کارهایی وجود دارد که می توانید سریعتر و بهتر با پایتون انجام دهید.

واقعاً هیچ پایانی برای دسترسی پایتون وجود ندارد. شما می توانید بخشی از توسعه پایتون باشید. برای شروع آماده اید؟ درباره اینکه چگونه Dataquest می تواند به شما کمک کند پایتون را به صورت آنلاین یاد بگیرید و امروز بدون هیچ خطری ثبت نام کنید، بیشتر بیاموزید.
منبع