초보자를위한 활발한 Python 포럼은 무엇인가요?


우수 답변

시작하기에 좋은 곳은 다음과 같습니다.

성공 사례

Python 커뮤니티에 대한 나의 경험은 굉장했습니다. 지역 모임을 통해 환상적인 사람들을 만났고 많은 지원을 받았습니다.

@alex\_gaynor

Python Weekly

Python Weekly는 선별 된 뉴스, 기사, 새 자료, 작업 등을 제공하는 무료 주간 이메일 뉴스 레터입니다. 매주 목요일 Rahul Chaudhary 가 큐레이팅합니다.

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인터넷 릴레이 채팅

Freenode IRC 는 여러 채널을 호스팅합니다. IRC 클라이언트 선택 , Freenode에 닉네임 등록

여기 Freenode IRC 네트워크의 여러 Python 관련 채널입니다. 모든 채널은 인터넷 릴레이 채팅 서버 Freenode 에서 사용할 수 있습니다. http://irc://irc.freenode.net 에 연결하거나 Freenode의 웹 채팅

을 사용하세요. a>.

짧은 질문의 경우 #python 채널을 방문하여 즉시 도움을받을 수 있습니다. 먼저 닉네임을 등록해야합니다. FreeNode에서 닉네임 설정 지침 을 사용합니다.

독일어 사용자는 #을 사용할 수 있습니다. Willkommen auf Python.de 채널

포르투갈어 사용자는 # python-pt 채널을 사용할 수 있습니다.

스페인어 사용자는 #pyar 채널, Python Argentina 사용자 그룹

프랑스어 사용자는 # python-fr 채널에 가입 할 수 있습니다.

핀란드어 사용자는 # Python Suomi ry 채널은 * IRCnet * 입니다.

터키어 사용자는 #pyistanbul 채널.

기타 채널

# python-dev 는 CPython 개발자를위한 것으로 작업을 조정하거나 문제를 논의 할 수 있습니다. 봇은 CPython 소스 트리 및 버그 추적기의 활동을 기반으로 채널 업데이트를 게시합니다.

# python-infra 는 Python 인프라 토론 용입니다. .

#pydotorg Python.org에 오신 것을 환영합니다 토론 용입니다. .

#distutils 는 Python 패키징 토론 용입니다.

기타 사이트

많은 플랫폼의 IRC 클라이언트는 IRC (Internet Relay Chat) 도움말 아카이브 에서 찾을 수 있습니다.

Answer

그러므로 Python은 SDE뿐만 아니라 수학자, 데이터 분석가, 과학자들과 심지어 아이들도 !!! Python은 초보자에게 매우 친숙한 프로그래밍 언어이기 때문에 이유는 간단합니다.

Python에는 다음과 같은 애플리케이션이 있습니다.

  • 데이터 분석
  • 인공 지능
  • 머신 러닝
  • 자동화
  • 웹 앱 빌드
  • 소프트웨어 테스트

이제 적절한 로드맵과 마스터 Python을 살펴 보겠습니다.

시작하기 전에 이 언어에 대한 여정은 왜 파이썬을 배우고 싶어하는지에 대한 명확한 목표를 가지고 있어야합니다. 이 언어로 정확히 무엇을 하시겠습니까? 지루하거나 지루한 작업을 자동화하고 싶습니까, 아니면 웹 애플리케이션을 만들고 싶습니까?

권장합니다 최고의 학습 자료도 있습니다. 그 전에 확실히 Python을 마스터하는 데 일반적으로 10 ~ 11 주가 소요된다는 점을 분명히하겠습니다.

  • 구문 및 기본 학습 :
  • python 쉘
  • Anaconda 패키지
  • 제어 구조
  • 예외 처리
  • 함수
  • li>

  • OOPS 개념, 기본 제공 데이터 구조 :
  • Python의 OOPS
  • 목록, 튜플 , 사전.
  • 문자열 형식
  • 웹 개발 용 프레임 워크 :

Python의 웹 애플리케이션 용 프레임 워크가 너무 많습니다.

  • Django : 웹 개발을 위해 신생 기업 및 기업에서 주로 사용되는 고급 웹 프레임 워크입니다. MVC 패턴을 따르며 PostgreSQL, MySQL, SQLite 및 Oracle과 같은 여러 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.
  • Flask : Flask는 Python에서 배우기에 가장 쉬운 마이크로 프레임 워크 중 하나입니다.
  • Tomado
  • 피라미드
  • 데이터 분석 :
  • Numpy
  • Pandas
  • Seaborn,
  • Bokeh
  • SciPy
  • Matplotlib 이러한 라이브러리는 데이터 분석에 적합합니다.
  • ML :

학습하려면 다음에 대해 자세히 배워야합니다.

  • TensorFlow : Google에서 개발 한 가장 유명하고 인기있는 딥 러닝 라이브러리 중 하나입니다.
  • Scikit-Learn : 수치 라이브러리와 함께 작동하도록 설계된 Python 용 머신 러닝 라이브러리입니다.
  • PyTorch : 동적 계산 그래프를 처리 할 수있는 라이브러리입니다.
  • 프로젝트 빌드 :

지금까지 파이썬에서 거의 모든 것을 다뤘습니다. 이제 마지막 단계입니다. 프로젝트를 구축하고 있습니다. Python의 모든 학습은 일부 프로젝트를 빌드 할 수있는 경우에만 의미가 있습니다.

제측에서 제안한 프로젝트 중 일부 :

  • 단순 관심 / EMI 계산기
  • 날씨 애플리케이션
  • 단순 크롤러
  • 전자 상거래 웹 사이트
  • 온라인 CV 생성기

온라인 리소스 :

  1. 코딩 닌자 : 코딩 닌자 다음 항목이 있습니다. 기능 :
  • 멘토 지원 : 멘토는 TA와 다른 의심을 명확하게하는 형태로 당신을 도울 것입니다. 너무 정렬. 실시간 채팅 및 비디오 세션은 학생들이 질문 / 의심을 묻고 쉽게 해결할 수있는 소스입니다.
  • 배치 지원 : 다국적 기업 풀을 통해 인터뷰 콜을 기업과 연결할 수 있으므로 배치됩니다. 이 인터뷰는 학생의 장점과 직업 프로필에 따라 정렬됩니다.
  • 내 쪽의 몇 가지 팁 :

    • 인내심을 가지십시오. Python을 배우는 경우뿐만 아니라 다른 언어를 배우는 경우에도 마찬가지입니다. 모국어를 배우는 데는 항상 더 많은 노력과 시간이 필요하므로 모든 것을 이해하는 데 시간이 걸릴 것임을 이해하십시오.
    • 일관되게 학습하지 않으면 더 많은 시간과 노력이 소요됩니다.
    • li>
    • 건축 프로젝트는 자신감을 구축하는 데 항상 도움이되므로 그 중요성을 무시하지 마십시오.
    • 복잡한 용어, 오류 및 문제로 인해 포기하고 싶은 느낌이들 것입니다. 그렇게하지 마십시오. 프로그래밍에 참여하는 모든 사람에게 발생합니다.
    • 이제 좋은 인용구로 끝내겠습니다. 좌절과 고통은 학습 과정의 일부입니다. 피하는 대신 받아들이십시오.

    여러분의 의심을 모두 해결했으면 좋겠습니다 !!!

    미래를 위해 최선을 다하겠습니다 !!

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