نقشه راه یادگیری پایتون

نقشه راه یادگیری پایتون

. مباحث پایه (Basic)

در این مرحله با مفاهیم پایه‌ای زبان پایتون آشنا می‌شی که برای نوشتن هر نوع برنامه‌ای ضروری هستن:

• نحوه نوشتار پایه (Basic Syntax)

قوانین اولیه‌ای که مشخص می‌کنن کد پایتون چطور نوشته می‌شه. مثلا اینکه استفاده از فاصله (تورفتگی) به جای علامت { } برای تعیین بلوک‌های کد انجام می‌شه. رعایت این ساختار باعث می‌شه کد قابل اجرا و خوانا باشه.

• متغیرها (Variables)

متغیرها برای ذخیره‌سازی داده‌ها در حافظه استفاده می‌شن. مثل برچسبی هستن که داده‌ای بهشون چسبیده. در پایتون نیازی به مشخص کردن نوع متغیر نیست، چون خودش نوع رو تشخیص می‌ده.

• انواع داده (Data Types)

هر داده‌ای که در برنامه استفاده می‌کنی یک نوع مشخص داره، مثل عدد، متن یا مقدار منطقی. آشنایی با این انواع کمک می‌کنه داده‌ها رو درست مدیریت کنی.

• شرط‌ها (Conditionals)

برای کنترل جریان برنامه استفاده می‌شن. به برنامه می‌گن که در چه شرایطی چه کاری انجام بده. این ابزار برای تصمیم‌گیری در منطق برنامه به کار می‌ره.

• تبدیل نوع (Typecasting)

گاهی لازمه نوع یک داده رو تغییر بدی، مثلا عددی که به‌صورت متن ذخیره شده رو به عدد واقعی تبدیل کنی. این کار به کمک تبدیل نوع انجام می‌شه.

• مدیریت خطاها (Exceptions)

در برنامه‌نویسی ممکنه خطاهای پیش‌بینی‌نشده پیش بیان. به جای اینکه کل برنامه متوقف بشه، می‌تونی این خطاها رو شناسایی و مدیریت کنی تا اجرای برنامه ادامه پیدا کنه.

• توابع (Functions)

توابع برای تقسیم‌بندی کد به بخش‌های کوچکتر و قابل استفاده مجدد استفاده می‌شن. این کار باعث نظم بیشتر و کاهش تکرار در کدنویسی می‌شه.

• ساختارهای داده (لیست، تاپل، ست، دیکشنری)

ابزارهایی برای ذخیره مجموعه‌ای از داده‌ها هستن. هر کدوم قابلیت‌ها و محدودیت‌های خاص خودش رو داره. استفاده درست از اون‌ها باعث می‌شه داده‌ها رو بهتر سازمان‌دهی و مدیریت کنی.

2. برنامه‌نویسی شی‌گرا (OOP)

برنامه‌نویسی شی‌گرا یک سبک یا روش برنامه‌نویسیه که به کمک اون می‌تونی ساختار برنامه رو حول "اشیاء" طراحی کنی، نه صرفاً توابع و داده‌ها.

• کلاس‌ها (Classes)

کلاس‌ها قالب‌هایی هستن که با استفاده از اون‌ها می‌تونی اشیاء بسازی. هر کلاس یک نوع خاص از موجودیت رو توصیف می‌کنه که ویژگی‌ها (داده‌ها) و رفتارها (توابع) خاص خودش رو داره. یعنی می‌تونی با کلاس‌ها چیزهایی شبیه به دنیای واقعی مثل ماشین، کاربر، محصول و... رو مدل‌سازی کنی.

• ارث‌بری (Inheritance)

ارث‌بری بهت این امکان رو می‌ده که یک کلاس جدید بسازی که ویژگی‌ها و رفتارهای یک کلاس دیگه رو به ارث ببره. این باعث صرفه‌جویی در کدنویسی و سازمان‌دهی بهتر برنامه می‌شه، چون نیاز نیست همه چیز رو از اول تعریف کنی.

• متدها (Methods)

متدها توابعی هستن که داخل کلاس‌ها تعریف می‌شن و مربوط به اشیاء اون کلاس هستن. مثلاً اگر یک کلاس ماشین داشته باشی، متد "روشن شدن" می‌تونه یکی از قابلیت‌های اون ماشین باشه. متدها رفتاری که شیء انجام می‌ده رو مشخص می‌کنن.

• متدهای جادویی (Dunder Methods)

این‌ها متدهای خاصی هستن که با دو علامت زیرخط شروع و پایان می‌گیرن (مثل __init__). این متدها رفتارهای پیش‌فرض شیء رو تعریف می‌کنن، مثلاً وقتی یک شیء ساخته می‌شه، یا وقتی با + بین دو شیء کار می‌کنی. استفاده از اون‌ها برنامه رو حرفه‌ای‌تر و قابل کنترل‌تر می‌کنه.

3. ساختمان داده و الگوریتم‌ها (DSA)

این بخش برای درک عمیق‌تر از نحوه سازمان‌دهی داده‌ها و پردازش آن‌هاست. یادگیری این مفاهیم کمک می‌کنه کدهایی بنویسی که هم سریع‌تر و هم کارآمدتر باشن.

• آرایه‌ها و لیست‌های پیوندی (Arrays & Linked Lists)

این دو ساختار برای ذخیره‌سازی مجموعه‌ای از داده‌ها به کار می‌رن.
آرایه‌ها مکان‌ثابت هستن و داده‌ها رو در خانه‌های پشت سر هم ذخیره می‌کنن، اما لیست‌های پیوندی از گره‌هایی ساخته شدن که هر کدوم به گره بعدی اشاره می‌کنه.
درک تفاوت این دو ساختار در مدیریت حافظه و عملکرد الگوریتم‌ها مهمه.

• پشته‌ها، صف‌ها و هیپ‌ها (Stacks, Queues, Heaps)

این‌ها ساختارهایی هستن که نحوه ورود و خروج داده‌ها رو کنترل می‌کنن:

• پشته (Stack): آخرین داده واردشده، اول خارج می‌شه (LIFO).
• صف (Queue): اولین داده واردشده، اول خارج می‌شه (FIFO).
• هیپ (Heap): ساختاری برای اولویت‌بندی داده‌ها، معمولاً در پیاده‌سازی صف‌های اولویت‌دار استفاده می‌شه.

• جدول‌های هش (Hash Tables)

نوعی ساختار داده که داده‌ها رو بر اساس کلید ذخیره و بازیابی می‌کنه. این روش دسترسی سریع به اطلاعات رو فراهم می‌کنه و در پشت‌صحنه‌ی دیکشنری‌های پایتون استفاده می‌شه.

• درخت‌های جستجوی دودویی (Binary Search Trees)

نوعی ساختار داده‌ی درختی که هر گره نهایتاً دو فرزند داره. داده‌ها به گونه‌ای مرتب می‌شن که جستجو، درج و حذف اطلاعات با سرعت بیشتری انجام بشه. این درخت‌ها پایه‌ی درک الگوریتم‌های پیچیده‌تر هستن.

• بازگشت (Recursion)

روشی در برنامه‌نویسی که در آن یک تابع خودش رو صدا می‌زنه. این تکنیک برای حل مسائل پیچیده به‌صورت مرحله‌به‌مرحله استفاده می‌شه، مثلاً پیمایش درخت یا حل معادلات بازگشتی.

• الگوریتم‌های مرتب‌سازی (Sorting Algorithms)

روش‌هایی برای مرتب کردن لیست‌ها یا مجموعه‌های داده. انواع مختلفی دارن مثل مرتب‌سازی سریع، مرتب‌سازی حبابی، و غیره. درک این الگوریتم‌ها برای بهینه‌سازی عملکرد برنامه حیاتیه.

4. مدیریت پکیج‌ها (Package Managers)

در این مرحله یاد می‌گیری چطور ابزارها و کتابخانه‌های آماده‌ی پایتون رو در پروژه‌هات استفاده و مدیریت کنی. به جای اینکه همه چیز رو از صفر بنویسی، می‌تونی از پکیج‌های آماده بهره ببری که توسط دیگر توسعه‌دهنده‌ها نوشته شدن.

• PyPI

مخفف Python Package Index هست و یک مخزن آنلاین بزرگه که هزاران کتابخانه و پکیج پایتون در اون قرار گرفتن. وقتی دنبال یک ابزار آماده برای انجام کاری هستی (مثل کار با دیتابیس، شبکه، گرافیک، یادگیری ماشین و...)، احتمال زیاد توی PyPI پیدا می‌شه.

• pip

ابزار رسمی پایتون برای نصب و مدیریت پکیج‌ها از PyPI هست. با استفاده از اون می‌تونی کتابخانه‌هایی که نیاز داری رو به راحتی نصب، به‌روزرسانی یا حذف کنی. pip در اکثر نسخه‌های پایتون به صورت پیش‌فرض وجود داره و ابزار اصلی توسعه‌دهنده‌هاست.

• conda

مدیر پکیج پیشرفته‌تریه که بیشتر توی پروژه‌های علمی و داده‌محور استفاده می‌شه. conda نه‌تنها پکیج‌ها، بلکه محیط‌های کاری (environments) رو هم مدیریت می‌کنه. باهاش می‌تونی نسخه‌های مختلف پایتون یا کتابخونه‌ها رو جدا از هم نگه‌داری کنی تا تداخلی در پروژه‌هات به‌وجود نیاد.

5. مباحث پیشرفته (Advanced)

این بخش برای زمانیه که به اصول اولیه مسلط شدی و می‌خوای کدهایی بنویسی که هم بهینه‌تر باشن، هم حرفه‌ای‌تر. این مفاهیم بهت کمک می‌کنن که از امکانات خاص و قدرتمند پایتون بهره ببری.

• List Comprehension

روشی خلاصه‌شده و سریع برای ساخت لیست‌هاست. این مفهوم بیشتر برای کاهش حجم کد و افزایش خوانایی استفاده می‌شه. باعث می‌شه توابعی مثل حلقه‌ها یا فیلتر کردن رو به‌صورت فشرده پیاده‌سازی کنی.

• Generators

نوع خاصی از توابع هستن که خروجی‌هاشون رو یکی‌یکی تولید می‌کنن، به‌جای اینکه همه رو یک‌جا در حافظه ذخیره کنن. برای کار با داده‌های بزرگ و کاهش مصرف حافظه کاربرد دارن.

• Expressions

عبارت‌هایی هستن که می‌تونن مقداری رو برگردونن. در پایتون می‌تونی از عبارات برای ساخت کدهای دینامیک یا استفاده در مکان‌هایی مثل پارامترهای توابع استفاده کنی. این مفاهیم پایه‌ی نوشتن کدهای انعطاف‌پذیرتر هستن.

• Paradigms

پایتون از چند سبک برنامه‌نویسی پشتیبانی می‌کنه مثل شی‌گرا، تابعی و دستوری. آشنایی با این سبک‌ها بهت کمک می‌کنه که بر اساس نیاز پروژه‌ت سبک مناسب رو انتخاب کنی.

• Regex (عبارات منظم)

برای جستجو یا بررسی الگوهای خاص در متن استفاده می‌شه. ابزار بسیار قدرتمندیه برای پردازش متن، مثل پیدا کردن ایمیل‌ها، شماره‌ها یا الگوهای خاص در متن.

• Decorators

ابزارهایی برای تغییر رفتار توابع بدون تغییر مستقیم در کد اون‌ها هستن. این قابلیت در توسعه ماژولار و قابل گسترش خیلی مهمه و در فریم‌ورک‌هایی مثل Flask و Django به‌طور گسترده استفاده می‌شه.

• Iterators

اشیائی هستن که می‌تونی از اون‌ها یکی‌یکی مقدار بگیری. همه چیز در پایتون از جمله لیست‌ها، دیکشنری‌ها و فایل‌ها قابل تکرار هستن و پشت‌صحنه با همین مفهوم کار می‌کنن. درک این موضوع برای استفاده بهتر از حلقه‌ها مهمه.

• Lambdas

توابع کوتاه و بدون اسم هستن که معمولاً برای نوشتن سریع عملیات‌های ساده استفاده می‌شن. به‌خصوص در ترکیب با توابعی مثل map، filter یا sorted مفید هستن.

6. فریم‌ورک‌های وب (Web Frameworks)

وقتی بخوای با پایتون یک وب‌سایت یا یک API بسازی، به جای اینکه همه چیز رو از صفر کدنویسی کنی، از فریم‌ورک‌های وب استفاده می‌کنی. این ابزارها کلی امکانات آماده دارن که توسعه وب رو سریع‌تر، امن‌تر و ساخت‌یافته‌تر می‌کنن.

• Django

یک فریم‌ورک کامل و بسیار قدرتمند برای ساخت وب‌سایت‌ها و سیستم‌های پیچیده. همه چیز از قبل در اون فراهمه: مدیریت پایگاه داده، پنل ادمین، احراز هویت کاربران، مسیر‌دهی (URL routing) و غیره. برای پروژه‌های بزرگ خیلی مناسبه.

• Flask

یک فریم‌ورک سبک و انعطاف‌پذیر که همه چیز رو در اختیار خودت می‌ذاره. بر خلاف Django که همه چیز رو آماده می‌ده، Flask فقط بخش‌های اصلی رو فراهم می‌کنه و تو آزادی عمل زیادی در انتخاب ساختار و ابزارها داری. برای پروژه‌های کوچک یا کنترل کامل روی ساختار برنامه بسیار خوبه.

• FastAPI

یک فریم‌ورک مدرن و بسیار سریع برای ساخت APIهای وب. مبتنی بر استانداردهای OpenAPI و پایتون ۳.۶ به بالا طراحی شده. مزیت اصلی اون سرعت بالا و پشتیبانی قوی از تایپ‌ها و مستندسازی خودکار API هست. مخصوصاً برای ساخت REST API و پروژه‌های مربوط به یادگیری ماشین و میکروسرویس‌ها بسیار محبوبه.

• Tornado

فریم‌ورکی سبک و غیرهمزمان (asynchronous) که برای ساخت سیستم‌هایی با تعداد درخواست بالا و سرعت زیاد استفاده می‌شه. معمولاً در پروژه‌هایی که نیاز به ارتباط بلادرنگ دارن (مثل چت آنلاین) مورد استفاده قرار می‌گیره.

7. اتوماسیون با پایتون (Automation)

یکی از کاربردهای بسیار محبوب و مفید پایتون، انجام خودکار کارهای تکراری و زمان‌بر هست. این بخش بهت یاد می‌ده چطور با نوشتن اسکریپت، زمانت رو ذخیره کنی و وظایف رو سریع‌تر و بدون دخالت دستی انجام بدی.

• کار با فایل‌ها

در این بخش یاد می‌گیری چطور با فایل‌های متنی، CSV، PDF و سایر انواع فایل‌ها کار کنی. می‌تونی اطلاعات بخونی، بنویسی، ویرایش کنی یا مثلاً فایل‌ها رو جابه‌جا یا حذف کنی. این برای پردازش داده‌ها، گزارش‌سازی یا تهیه نسخه پشتیبان کاربرد زیادی داره.

• استخراج اطلاعات از وب (Web Scraping)

این کار یعنی جمع‌آوری خودکار اطلاعات از وب‌سایت‌ها. مثلاً می‌تونی قیمت‌های یک فروشگاه آنلاین، خبرهای یک سایت یا اطلاعات تماس مشتریان رو جمع‌آوری کنی. معمولاً با کتابخونه‌هایی مثل BeautifulSoup یا Selenium انجام می‌شه.

• اتوماسیون رابط کاربری (GUI Automation)

به کمک این قابلیت می‌تونی کارهای تکراری در نرم‌افزارها رو شبیه‌سازی و اجرا کنی. مثلاً کلیک کردن روی دکمه‌ها، پر کردن فرم‌ها یا حتی کار با اکسل و مرورگر. این بخش به درد تست نرم‌افزار، ربات‌های اداری یا کنترل برنامه‌های دسکتاپ می‌خوره.

• اتوماسیون شبکه

پایتون می‌تونه با ابزارها و دستگاه‌های شبکه تعامل داشته باشه. مثلاً می‌تونی پیکربندی روترها و سوئیچ‌ها رو خودکار انجام بدی، ایمیل بفرستی، یا حتی با APIهای مختلف ارتباط برقرار کنی. برای ادمین‌های شبکه و DevOps خیلی کاربردیه.

8. تست‌نویسی (Testing)

تست‌نویسی یکی از مهم‌ترین بخش‌های توسعه نرم‌افزار حرفه‌ایه. هدف از اون اینه که مطمئن بشی کدی که نوشتی درست کار می‌کنه و با تغییرات بعدی خراب نمی‌شه. تست‌نویسی باعث افزایش اعتماد، کاهش خطا و نگهداری راحت‌تر پروژه می‌شه.

• تست واحد (Unit Testing)

در این روش، هر بخش کوچک از برنامه (مثل یک تابع) به‌طور جداگانه تست می‌شه. تمرکز این تست روی بررسی عملکرد مستقل هر جزء برنامه‌ست. اگر تغییری در کد بدی، با این تست سریعاً متوجه می‌شی آیا عملکرد اون بخش تغییر کرده یا نه.

• تست یکپارچه (Integration Testing)

در اینجا چند بخش از سیستم که با هم کار می‌کنن به صورت ترکیبی تست می‌شن. هدف اینه که بررسی بشه آیا اجزای مختلف به‌درستی با هم تعامل دارن یا نه. مثلاً بررسی ارتباط بین یک فرم ثبت‌نام و پایگاه داده.

• تست سرتاسری (End-to-End Testing)

این نوع تست کل سیستم رو به‌صورت کامل، مثل رفتار واقعی کاربر بررسی می‌کنه. مثلاً کاربر از ورود به سایت گرفته تا ثبت سفارش یا پرداخت نهایی. این تست‌ها نشون می‌دن سیستم از نگاه کاربر چقدر درست کار می‌کنه.

• توسعه مبتنی بر تست (TDD – Test Driven Development)

یک سبک برنامه‌نویسیه که در اون ابتدا تست‌ها نوشته می‌شن و بعد کدی نوشته می‌شه که این تست‌ها رو پاس کنه. این روش باعث می‌شه کد تمیزتر، قابل اطمینان‌تر و بهتر طراحی بشه.

9. علم داده (Data Science)

علم داده یکی از محبوب‌ترین و پرکاربردترین حوزه‌ها در دنیای برنامه‌نویسی امروزه. در این بخش از پایتون برای تحلیل داده‌ها، استخراج الگوها، پیش‌بینی روندها و تصمیم‌گیری هوشمندانه استفاده می‌شه. پایتون با داشتن کتابخانه‌های قدرتمند، به زبان اصلی دنیای دیتا تبدیل شده.

• NumPy

کتابخانه‌ای برای محاسبات عددی و کار با آرایه‌هاست. پایه‌ی بسیاری از کارهای آماری و یادگیری ماشینه. عملیات ریاضی، برداری و ماتریسی رو خیلی سریع انجام می‌ده.

• Pandas

ابزاری قدرتمند برای پردازش و تحلیل داده‌های جدولی (مثل فایل‌های اکسل یا CSV). باهاش می‌تونی داده‌ها رو فیلتر، گروه‌بندی، پاک‌سازی، و خلاصه‌سازی کنی. در تحلیل داده‌های واقعی، Pandas ابزار اصلیه.

• Matplotlib

کتابخانه‌ای برای رسم نمودارهای آماری و تصویری. باهاش می‌تونی داده‌هات رو به شکل بصری نمایش بدی، مثل نمودار خطی، میله‌ای، دایره‌ای و...

• Seaborn

کتابخانه‌ای بر پایه Matplotlib ولی با ظاهری زیباتر و ساده‌تر. برای رسم نمودارهای آماری پیشرفته استفاده می‌شه. در تحلیل‌های تصویری خیلی کاربردیه.

• Scikit-learn

یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین در پایتونه. باهاش می‌تونی الگوریتم‌هایی مثل طبقه‌بندی، خوشه‌بندی، رگرسیون و... رو اجرا کنی. خیلی برای پروژه‌های ابتدایی و متوسط مناسب و کاربردیه.

• TensorFlow

کتابخانه‌ای برای یادگیری عمیق (Deep Learning) که توسط گوگل ساخته شده. برای ساخت شبکه‌های عصبی پیچیده، پردازش تصویر، صدا و هوش مصنوعی استفاده می‌شه.

• PyTorch

رقیب اصلی TensorFlow که توسط فیسبوک توسعه داده شده. به خاطر سادگی بیشتر و راحتی در تست و دیباگ کردن، بین محققان محبوب‌تره. مخصوصاً در پروژه‌های تحقیقاتی و آزمایشی بسیار استفاده می‌شه.

 خلاصه موارد بالا رو در زیر میتونی دوباره دوره کنی در ضمن ما در ساینس چین دوره رایگان پایتون رو داریم 

1. مباحث پایه (Basic) ✅

• نحوه نوشتار پایه (Syntax)
• متغیرها (Variables)
• انواع داده (Data Types)
• دستورات شرطی (Conditionals)
• تبدیل نوع داده (Typecasting)
• مدیریت خطاها (Exceptions)
• توابع (Functions)
• ساختارهای داده: لیست، تاپل، مجموعه‌ها و دیکشنری‌ها

2. برنامه‌نویسی شی‌گرا (OOP) 😇

• کلاس‌ها (Classes)
• ارث‌بری (Inheritance)
• متدها (شامل Dunder Methods)

3. ساختمان داده و الگوریتم‌ها (DSA) 💰

• آرایه‌ها و لیست‌های پیوندی
• صف‌ها، پشته‌ها و هیپ‌ها
• جدول‌های هش (Hash Tables)
• درخت‌های جستجوی دودویی
• بازگشت (Recursion)
• الگوریتم‌های مرتب‌سازی

4. مدیریت پکیج‌ها (Package Managers) 👨🏻‍💻

• PyPI
• pip
• conda

5. مباحث پیشرفته (Advanced) 🧑🏻‍🏫

• List Comprehension
• Generator
• Expressions
• Paradigms
• Regex (عبارات منظم)
• Decorators
• Iterators
• Lambdas

6. فریم‌ورک‌های وب (Web Frameworks) 🌐

• Django
• Flask
• FastAPI
• Tornado

7. اتوماسیون (Automation) ⚙️

• کار با فایل‌ها
• استخراج اطلاعات از وب (Web Scraping)
• اتوماسیون رابط کاربری (GUI)
• اتوماسیون شبکه

8. تست‌نویسی (Testing) ✍️

• تست واحد (Unit Testing)
• تست یکپارچه (Integration Testing)
• تست سرتاسری (End-to-End Testing)
• توسعه مبتنی بر تست (TDD)

9. علم داده (Data Science) 🔍

• NumPy
• Pandas
• Matplotlib
• Seaborn
• Scikit-learn
• TensorFlow
• PyTorch