नए और पेशेवर लोगों के लिए अल्टीमेट पायथन अध्ययन गाइड। 🐍 🐍 🐍
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मैंने यह गिटहब रिपोजिटरी core Python के बारे में जो कुछ मैंने पिछले 5+ वर्षों में सीखा है, उसे साझा करने के लिए बनाई है। मैंने इसे एक कॉलेज ग्रेजुएट, बड़ी कंपनियों के कर्मचारी, और Celery और Full Stack Python जैसी रिपोजिटरी के ओपन-सोर्स कंट्रीब्यूटर के रूप में उपयोग किया है। मैं यह देखने के लिए उत्सुक हूँ कि और लोग पायथन सीखें और इसके माध्यम से अपने जुनून को आगे बढ़ाएं। 🎓
इस गाइड को बनाने के मुख्य लक्ष्य निम्नलिखित हैं:
🏆 संसाधन के रूप में सेवा देना उन नए पायथन उपयोगकर्ताओं के लिए जो प्रैक्टिकल तरीके से सीखना पसंद करते हैं। इस रिपोजिटरी में स्वतंत्र मॉड्यूलों का एक संग्रह है, जिन्हें IDE जैसे PyCharm में या Replit जैसे ब्राउज़र में चलाया जा सकता है। पुराने साधारण टर्मिनल में भी इन उदाहरणों को चलाया जा सकता है। अधिकतर लाइनों में बहुत ही अच्छे से लिखे गए comments होते हैं, जो पाठक को प्रोग्राम्स के प्रत्येक चरण के माध्यम से मार्गदर्शन करते हैं। उपयोगकर्ताओं को कोड में बदलाव करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है, बशर्ते कि main रूटीन को हटाया न जाए और हर परिवर्तन के बाद सफलतापूर्वक चलाया जाए।
🏆 शुद्ध गाइड के रूप में सेवा देना उन लोगों के लिए जो मुख्य पायथन अवधारणाओं को फिर से समझना चाहते हैं। केवल बिल्ट-इन लाइब्रेरीज़ का उपयोग किया गया है ताकि इन अवधारणाओं को बिना किसी विशेष डोमेन की अवधारणाओं के सरलता से समझाया जा सके। इसी कारण से लोकप्रिय ओपन-सोर्स लाइब्रेरीज़ और फ्रेमवर्क (जैसे sqlalchemy, requests, pandas) को इंस्टॉल नहीं किया गया है। हालांकि, इन फ्रेमवर्क्स के स्रोत कोड को पढ़ना प्रेरणादायक है और यदि आपका लक्ष्य एक सच्चे Pythonista बनने का है तो इसे ज़रूर पढ़ना चाहिए।
ऊपर दिए गए बैज पर क्लिक करें ताकि आप ब्राउज़र में एक कार्यशील वातावरण शुरू कर सकें, इसके लिए आपके स्थानीय मशीन पर Git और पायथन की आवश्यकता नहीं होगी। यदि ये आवश्यकताएँ पहले से ही पूरी हो चुकी हैं, तो आप सीधे रिपोजिटरी को क्लोन कर सकते हैं।
एक बार जब रिपोजिटरी उपलब्ध हो जाती है, तो आप स्वतंत्र मॉड्यूल से सीखने के लिए तैयार हैं। प्रत्येक मॉड्यूल का अधिकतम लाभ उठाने के लिए, मॉड्यूल का कोड पढ़ें और इसे चलाएं। मॉड्यूल चलाने के दो तरीके हैं:
- एकल मॉड्यूल चलाएं:
python ultimatepython/syntax/variable.py - सभी मॉड्यूल चलाएं:
python runner.py
📚 = बाहरी स्रोत, 🍰 = शुरुआती विषय, 🤯 = उन्नत विषय
- पायथन के बारे में
- अवलोकन: पायथन क्या है ( 📚, 🍰 )
- डिज़ाइन दर्शन: पायथन का ज़ेन ( 📚 )
- शैली मार्गदर्शिका: पायथन कोड के लिए शैली मार्गदर्शिका ( 📚, 🤯 )
- डेटा मॉडल: डेटा मॉडल ( 📚, 🤯 )
- मानक पुस्तकालय: पायथन मानक पुस्तकालय ( 📚, 🤯 )
- अंतर्निहित कार्य: अंतर्निहित कार्य ( 📚 )
- सिंटेक्स
- वेरिएबल: अंतर्निहित लिटरल ( 🍰 )
- अभिव्यक्ति: संख्यात्मक ऑपरेशन्स ( 🍰 )
- बाइनरी: बाइनरी ऑपरेटर ( 🍰 ), एक्स/टू का पूरक ( 📚 )
- कंडीशनल: if | if-else | if-elif-else ( 🍰 )
- लूप: for-loop | while-loop ( 🍰 )
- फ़ंक्शन: def | lambda ( 🍰 )
- वॉलरस ऑपरेटर: असाइनमेंट एक्सप्रेशन := ( 🤯 )
- तर्क प्रवर्तन: केवल स्थितीय / | केवल कीवर्ड * ( 🤯 )
- डेटा संरचनाएँ
- लिसट: लिसट ऑपरेशन्स ( 🍰 )
- ट्यूपल: ट्यूपल ऑपरेशन्स
- सेट: सेट ऑपरेशन्स
- डिक्ट: डिक्शनरी ऑपरेशन्स ( 🍰 )
- डिक्शनरी यूनियन: डिक्शनरी मर्ज | और |= ( 🤯 )
- संकलन: लिसट | ट्यूपल | सेट | डिक्ट
- स्ट्रिंग: स्ट्रिंग ऑपरेशन्स ( 🍰 )
- डेक: डेक ( 🤯 )
- नामित ट्यूपल: नामित ट्यूपल ( 🤯 )
- डिफ़ॉल्ट डिक्ट: डिफ़ॉल्ट डिक्ट ( 🤯 )
- समय कोम्पलेक्सिटी: cPython ऑपरेशन्स ( 📚, 🤯 )
- क्लासेज़
- बेसिक क्लास: बेसिक परिभाषा ( 🍰 )
- इन्हरिटैंस: इन्हरिटैंस ( 🍰 )
- एैबस्टराक्ट क्लास: एैबस्टराक्ट परिभाषा
- एक्सेपशन क्लास: एक्सेपशन परिभाषा
- इटरेटर क्लास: इटरेटर परिभाषा | yield ( 🤯 )
- ऐनकैपसुलेषन: ऐनकैपसुलेषन परिभाषा
- उन्नत
- डेकोरेटर: डेकोरेटर परिभाषा | wraps ( 🤯 )
- फ़ाइल प्रबंधन: फ़ाइल प्रबंधन ( 🤯 )
- संदर्भ प्रबंधक: संदर्भ प्रबंधक ( 🤯 )
- मेथड रिज़ॉल्यूशन क्रम: mro ( 🤯 )
- मिक्सिन: मिक्सिन परिभाषा ( 🤯 )
- मेटाक्लास: मेटाक्लास परिभाषा ( 🤯 )
- थ्रेड: ThreadPoolExecutor ( 🤯 )
- एसिंको: async | await ( 🤯 )
- वीक रेफरेंस: weakref ( 🤯 )
- बेंचमार्क: cProfile | pstats ( 🤯 )
- मॉकिंग: MagicMock | PropertyMock | patch ( 🤯 )
- नियमित अभिव्यक्ति: search | findall | match | fullmatch ( 🤯 )
- डेटा फ़ॉर्मेट: json | xml | csv ( 🤯 )
- दिनांक और समय: datetime | timezone ( 🤯 )
- पैटर्न मिलान: match | case ( 🤯 )
👔 = इंटरव्यू संसाधन, 🧪 = कोड नमूने, 🧠 = प्रोजेक्ट विचार
अन्य उच्च मानक संसाधनों से पढ़कर सीखना जारी रखें।
- TheAlgorithms/Python ( 👔 , 🧪 )
- faif/python-patterns ( 👔 , 🧪 )
- geekcomputers/Python ( 🧪 )
- trekhleb/homemade-machine-learning ( 🧪 )
- karan/Projects ( 🧠 )
- MunGell/awesome-for-beginners ( 🧠 )
- vinta/awesome-python
- academic/awesome-datascience
- josephmisiti/awesome-machine-learning
- ZuzooVn/machine-learning-for-software-engineers
- 30-seconds/30-seconds-of-python ( 🧪 )
- ml-tooling/best-of-python
- practical-tutorials/project-based-learning
- freeCodeCamp/freeCodeCamp ( 👔 )
- microsoft/ML-For-Beginners ( 🧪 )
- microsoft/Data-Science-For-Beginners ( 🧪 )
- Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code ( 🧪 )
अभ्यास करते रहें ताकि आपकी कोडिंग कौशल खराब न हों।
- codechef.com ( 👔 )
- codeforces.com
- codementor.io ( 🧠 )
- coderbyte.com ( 👔 )
- codewars.com
- exercism.io
- geeksforgeeks.org ( 👔 )
- hackerearth.com
- hackerrank.com ( 👔 )
- kaggle.com ( 🧠 )
- labex.io( 🧪 )
- leetcode.com ( 👔 )
- projecteuler.net
- replit.com
- w3schools.com ( 🧪 )
- teclado.com ( 👔 )
- fullstakpython.org ( 🧪 )
