آموزش کامل Python
مزایای پایتون
-
سادگی و خوانایی: پایتون به دلیل نحو ساده و قابلفهم خود، یکی از بهترین زبانها برای مبتدیان است. کدهای نوشتهشده در پایتون به دلیل استفاده از کلمات کلیدی قابلفهم و عدم نیاز به علامتگذاریهای پیچیده، خوانایی بسیار بالایی دارند.
-
کتابخانهها و فریمورکهای گسترده: پایتون دارای مجموعه وسیعی از کتابخانهها و فریمورکها است که توسعهدهندگان میتوانند بهراحتی از آنها استفاده کنند. این کتابخانهها قابلیت انجام کارهای مختلفی مانند پردازش تصویر، تحلیل دادهها، یادگیری ماشین و توسعه وب را فراهم میکنند.
-
قابلیت استفاده در حوزههای مختلف: پایتون بهعنوان یک زبان چندمنظوره، در حوزههای مختلفی از جمله توسعه وب، علم داده، هوش مصنوعی، اتوماسیون سیستمها، برنامهنویسی بازی، و حتی توسعه نرمافزارهای دسکتاپ مورد استفاده قرار میگیرد.
-
پشتیبانی قوی جامعه: پایتون دارای یک جامعه کاربری بسیار فعال است که موجب میشود منابع یادگیری، مستندات، و پشتیبانی برای رفع مشکلات بهراحتی در دسترس باشند. این جامعه بزرگ همچنین به بهبود و توسعه مداوم پایتون کمک میکند.
-
پلتفرم مستقل: پایتون یک زبان پلتفرم مستقل است؛ بدین معنا که کدهای نوشتهشده در پایتون میتوانند بدون تغییرات عمده بر روی سیستمعاملهای مختلف مانند ویندوز، مک، و لینوکس اجرا شوند.
فریمورکهای معروف پایتون
پایتون دارای فریمورکهای متعددی است که در زمینههای مختلف مورد استفاده قرار میگیرند. برخی از معروفترین این فریمورکها عبارتاند از:
-
جنگو (Django): جنگو یکی از محبوبترین فریمورکهای پایتون برای توسعه وب است که به دلیل امنیت بالا و سرعت توسعه سریع شناخته میشود. جنگو با ارائه قابلیتهای متعدد و ماژولهای از پیش ساخته شده، امکان ساخت وبسایتهای پیچیده را با کمترین تلاش فراهم میکند.
-
فلسک (Flask): فلسک یک فریمورک میکرو وب است که برای پروژههای کوچکتر و برنامههای وبی که نیاز به سفارشیسازی بالایی دارند، مناسب است. فلسک به توسعهدهندگان این امکان را میدهد که کنترل کاملی بر اجزای مختلف برنامه وب خود داشته باشند.
-
پانداس (Pandas): پانداس یک کتابخانه قدرتمند برای تحلیل و دستکاری دادهها است. این کتابخانه ابزارهای بسیاری برای کار با دادههای ساختاریافته و سریهای زمانی ارائه میدهد و یکی از ابزارهای اصلی در علم داده و تحلیل دادهها است.
-
تنسورفلو (TensorFlow): تنسورفلو یک فریمورک منبع باز برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است که توسط گوگل توسعه داده شده است. این فریمورک به توسعهدهندگان این امکان را میدهد که مدلهای پیچیده یادگیری ماشین را بهراحتی ایجاد، آموزش و اجرا کنند.
-
سایکیت لرن (Scikit-learn): سایکیت لرن یکی از معروفترین کتابخانهها برای یادگیری ماشین در پایتون است که ابزارهای متعددی برای تحلیل دادهها، دستهبندی، رگرسیون و خوشهبندی ارائه میدهد.
-
بوت (BeautifulSoup): بوت یک کتابخانه قدرتمند برای تحلیل و استخراج دادهها از اسناد HTML و XML است. این ابزار معمولاً برای وب اسکریپینگ و استخراج اطلاعات از وبسایتها استفاده میشود.
کاربردهای پایتون
پایتون بهعنوان یک زبان چندمنظوره، در طیف گستردهای از کاربردها مورد استفاده قرار میگیرد:
-
توسعه وب: با استفاده از فریمورکهایی مانند جنگو و فلسک، پایتون به یک انتخاب عالی برای توسعه وبسایتها و برنامههای تحت وب تبدیل شده است.
-
علم داده و تحلیل دادهها: پایتون به دلیل داشتن کتابخانههایی مانند پانداس، نومپی (NumPy)، و متپلاتلیب (Matplotlib)، یکی از اصلیترین زبانهای مورد استفاده در علم داده و تحلیل دادهها است.
-
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: با استفاده از ابزارهایی مانند تنسورفلو و پایتورچ (PyTorch)، پایتون به یکی از اصلیترین زبانها برای توسعه و آموزش مدلهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تبدیل شده است.
-
اتوماسیون: پایتون بهراحتی میتواند برای نوشتن اسکریپتهای اتوماسیون و مدیریت سیستمها استفاده شود. این ویژگی، پایتون را به یک ابزار قدرتمند برای مدیران سیستم و تحلیلگران تبدیل کرده است.
پایتون یک زبان برنامهنویسی قدرتمند و چندمنظوره است که به دلیل سادگی، انعطافپذیری، و گستره وسیعی از کاربردها، یکی از محبوبترین زبانهای برنامهنویسی در جهان شده است. از توسعه وب گرفته تا هوش مصنوعی، پایتون تقریباً در هر زمینهای قابل استفاده است. این زبان با داشتن جامعهای پویا و پشتیبانی قوی، یک گزینه عالی برای برنامهنویسان تازهکار و حرفهای است.
آماده سازی محیط برنامه نویسی
برای شروع برنامه نویسی با Python لازم است تا فضا را برای کدنویسی و مشاهده خروجی خود آماده کنید، شما میتوانید با استفاده از لینک زیر نرمافزار Visual Studio Code رو به صورت رایگان دانلود و نصب کنید:
همچنین شما باید برنامه Python رو هم روی سیستم خود نصب کنید، با استفاده از لینک زیر Python رو به صورت رایگان دانلود و نصب کنید:
پیش نیاز های دوره
زبان Python به دلیل سادگی، نیاز به پیشنیاز خاصی ندارد. اما اگر با برنامهنویسی آشنایی قبلی ندارید، پیشنهاد میشود ابتدا مطالب زیر را مطالعه کنید:
آموزش زبان Python کاملا رایگان میباشد.
این مستند از سایت www.w3schools.com از این لینک ترجمه شده است.
با کلیک برروی هر سرفصل به صفحه آن درس منتقل میشوید.
Python - مقدماتی
- خانه (Home)
- مقدمه (Introduction)
- شروع به کار (Getting Started)
- نحو (Syntax)
- کامنت ها (Comments)
- متغیرها (Variables)
- نامگذاری متغیرها (Variable Names)
- ایجاد متغیر چندگانه (Assign Multiple Values)
- خروجی متغیرها (Output Variables)
- متغیرهای سراسری (Global Variables)
- انواع دادهها (Data Types)
- اعداد (Numbers)
- تبدیل نوع دادهها (Casting)
- رشتهها (Strings)
- برش رشتهها (Slicing Strings)
- تغییر رشتهها (Modify Strings)
- چسباندن رشتهها (String Concatenation)
- قالب بندی رشتهها (Format Strings)
- کاراکترهای فرار (Escape Characters)
- متد های رشته (String Methods)
- بولینها (Booleans)
- عملگرها (Operators)
- لیستها (Lists)
- دسترسی به آیتمهای لیست (Access List Items)
- تغییر آیتمهای لیست (Change List Items)
- اضافه کردن آیتمها به لیست (Add List Items)
- حذف آیتمهای لیست (Remove List Items)
- حلقه زدن روی لیستها (Loop Lists)
- لیست کامپریهنشن (List Comprehension)
- مرتبسازی لیستها (Sort Lists)
- کپی کردن لیستها (Copy Lists)
- چسباندن لیستها (Join Lists)
- متدهای لیست (List Methods)
- تاپلها (Tuples)
- دسترسی به آیتمهای یک تاپل (Access Tuple Items)
- بهروزرسانی تاپلها (Update Tuples)
- باز کردن تاپلها (Unpack Tuples)
- حلقه زدن در تاپلها (Loop Tuples)
- پیوستن دو تاپل (Join Tuples)
- متدهای تاپل (Tuple Methods)
- مجموعهها (Sets)
- دسترسی به آیتمهای مجموعه (Access Set Items)
- اضافه کردن آیتمها به مجموعه (Add Set Items)
- حذف آیتمها از مجموعه (Remove Set Items)
- حلقه روی آیتمهای مجموعه (Loop Sets)
- ترکیب مجموعهها (Join Sets)
- متدهای مجموعه (Set Methods)
- دیکشنریها (Dictionaries)
- دسترسی به آیتمهای دیکشنری (Access Dictionary Items)
- تغییر مقادیر در دیکشنری (Change Dictionary Items)
- افزودن آیتم به دیکشنری (Add Dictionary Items)
- حذف آیتمهای دیکشنری (Remove Dictionary Items)
- حلقه در دیکشنریها (Loop Dictionaries)
- کپی کردن دیکشنریها (Copy Dictionaries)
- دیکشنریهای تو در تو (Nested Dictionaries)
- متدهای دیکشنری (Dictionary Methods)
- شرایط و دستورهای If
- حلقههای While
- حلقههای For
- توابع (Functions)
- توابع لامبدا (Lambda)
- آرایهها (Arrays)
- کلاسها (Classes)
- وراثت (Inheritance)
- تکرارگر (Iterator)
- چند ریختی (Polymorphism)
- محدوده دسترسی (Scope)
- ماژول (Module)
- تاریخ (Date)
- ریاضی (Math)
- استفاده از Json
- رجکس (RegEx)
- پیپ (PIP)
- مدیریت استثنا (Try Except)
- ورودی کاربر (User Input)
- قالببندی رشتهها (String Formatting)
Python - مدیریت فایل
Python - کتابخانه Matplotlib
- آموزش Matplotlib
- شروع کار با Matplotlib
- زیرماژول Pyplot در Matplotlib
- رسم نمودار در Matplotlib
- نشانگرها (Markers)
- سبک خط (Linestyle) در Matplotlib
- برچسبها (Labels) در Matplotlib
- افزودن خطوط شبکه به نمودار در Matplotlib
- نمایش چندین نمودار در یک شکل با Matplotlib
- ایجاد نمودار پراکندگی با Matplotlib
- ایجاد نمودارهای میلهای با Matplotlib
- هیستوگرامها با Matplotlib
- نمودارهای پای با Matplotlib
Python - یادگیری ماشین Machine Learning
- شروع به کار یادگیری ماشین (Getting Started)
- میانگین، میانه، نما (Mean Median Mode)
- انحراف معیار (Standard Deviation)
- صدک (Percentile)
- توزیع دادهها (Data Distribution)
- توزیع نرمال دادهها (Normal Data Distribution)
- نمودار پراکندگی (Scatter Plot)
- رگرسیون خطی (Linear Regression)
- رگرسیون چندجملهای (Polynomial Regression)
- رگرسیون چندگانه (Multiple Regression)
- مقیاس (Scale)
- آموزش/آزمون (Train/Test)
- درخت تصمیمگیری (Decision Tree)
- ماتریس آشفتگی (Confusion Matrix)
- خوشهبندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering)
- رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
- جستجوی شبکهای (Grid Search)
- دادههای دستهبندیشده (Categorical Data)
- خوشهبندی K-میانگین (K-means)
- تجمیع بوتاسترپ (Bootstrap Aggregation)
- اعتبارسنجی متقاطع (Cross Validation)
- نمودار AUC – ROC (AUC – ROC Curve)
- نزدیکترین همسایهها (K-nearest neighbors)
Python - دیتابیس MySQL
- شروع با (MySQL Get Started)
- ایجاد دیتابیس در (MySQL Create Database)
- ایجاد جدول در (MySQL Create Table)
- درج اطلاعات در (MySQL Insert)
- انتخاب اطلاعات در (MySQL Select)
- فیلتر کردن اطلاعات در (MySQL Where)
- مرتبسازی در (MySQL Order By)
- حذف اطلاعات در (MySQL Delete)
- حذف جدول در (MySQL Drop Table)
- بهروزرسانی اطلاعات در (MySQL Update)
- محدود کردن نتایج در (MySQL Limit)
- اتصال جداول در (MySQL Join)
Python - دیتابیس MongoDB
- شروع کار با (MongoDB Get Started)
- ایجاد پایگاه داده (MongoDB Create DB)
- کالکشن (MongoDB Collection)
- درج داده (MongoDB Insert)
- یافتن داده (MongoDB Find)
- کوئری (MongoDB Query)
- مرتبسازی (MongoDB Sort)
- حذف داده (MongoDB Delete)
- حذف کالکشن (MongoDB Drop Collection)
- بروزرسانی (MongoDB Update)
- محدود کردن داده (MongoDB Limit)
برای ارسال نظر لطفا ابتدا وارد حساب کاربری خود شوید. صفحه ورود و ثبت نام