Python nədir: tətbiq sahələri və öyrənmə bələdçisi

Python nədir və necə işləyir?

Python yüksək səviyyəli, interpretasiya olunan, ümumi təyinatlı proqramlaşdırma dilidir: məlumatların təhlili, proqram hazırlamaq və təkrarlanan işləri avtomatlaşdırmaq üçün istifadə edilir. Məsələn, ayrı-ayrı satış fayllarını əl ilə birləşdirmək əvəzinə, həmin əməliyyatları kodla təsvir edib yeni fayllara tətbiq edə bilərsiniz.

Python öyrənməyə başlamaq üçün əvvəlcə məqsəd seçin: hesabat hazırlamaq, veb xidmət qurmaq və ya gündəlik əməliyyatı avtomatlaşdırmaq. Məqsədiniz hansı kitabxananı öyrənəcəyinizi və ilk layihənizin nə olacağını müəyyənləşdirir.

Dilin yaradıcısı Guido van Rossumdur, ilk ictimai buraxılışı 1991-ci ildə təqdim olunub. Python açıq mənbəlidir və kommersiya layihələrində də istifadə oluna bilər. Tarixi və lisenziyası haqqında məlumatı Python-un rəsmi sual-cavab sənədində yoxlaya bilərsiniz.

Yüksək səviyyəli olması o deməkdir ki, siz prosessor təlimatları əvəzinə dəyişən, siyahı və funksiya kimi anlayışlarla işləyirsiniz. Kodu Python interpretatoru icra edir. Geniş istifadə olunan CPython reallaşdırmasında mənbə kodu əvvəlcə bytecode formasına çevrilir, sonra icra olunur.

Python həm prosedur, həm obyekt yönümlü, həm də funksional yanaşmanın elementlərini dəstəkləyir. Bunlar ayrı Python növləri deyil, proqramı təşkil etməyin üsullarıdır. Başlanğıcda əməliyyatları ardıcıl yazmaq və təkrarlanan hissələri funksiyalara bölmək kifayətdir.

Python proqramlaşdırma dili nə üçün istifadə olunur?

Python proqramlaşdırma dili data analitikası, data science, maşın öyrənməsi, süni intellekt, veb backend, avtomatlaşdırma və proqram testlərində istifadə olunur. Eyni dil müxtəlif sahələrə xidmət etsə də, hər istiqamətin alətləri fərqlidir: satış cədvəlini pandas ilə, veb tətbiqin server hissəsini isə Django və ya Flask ilə qura bilərsiniz.

Kitabxana hazır funksiyalar və alətlər toplusudur. Məsələn, CSV faylının oxunmasını sıfırdan proqramlaşdırmaq əvəzinə pandas imkanlarından yararlanırsınız. Framework isə tətbiqin quruluşunu da müəyyənləşdirir; Django bu yanaşmaya nümunədir.

Avtomatlaşdırmada Python faylların adlarını dəyişmək, hesabatları birləşdirmək və API vasitəsilə sistemdən məlumat almaq üçün işlədilə bilər. API proqramların bir-biri ilə məlumat mübadiləsi aparmasına imkan verən interfeysdir. Məsələn, satış sistemindən məlumatı alıb hesabat faylına yaza bilərsiniz.

Test işində isə gözlənilən nəticəni faktiki nəticə ilə müqayisə edirsiniz. Endirim hesablayan funksiyanın düzgün işləməsini yoxlamaq buna sadə nümunədir. Python-un seçilməsinin praktik səbəbləri oxunaqlı sintaksis və müxtəlif tapşırıqlar üçün mövcud alətlərdir; seçim yenə layihənin tələbindən asılıdır.

Python sintaksisi və Python funksiyaları necə işləyir?

Python sintaksisi əmrlərin yazılış qaydalarıdır, Python funksiyaları isə müəyyən işi görən və təkrar çağırıla bilən kod hissələridir. Blokların sərhədi girinti ilə müəyyənləşir: şərtə və ya dövrə aid əmrlər uyğun səviyyədə içəridən yazılır.

Dəyişən bir ada bağlanan dəyərdir. Aşağıdakı nümunədə satış məbləği və şəhər adı saxlanılır. Rəqəm və mətn fərqli məlumat tipləridir; məsələn, mətn kimi saxlanan məbləği hesablama üçün əvvəlcə uyğun tipə çevirmək lazımdır.

satis = 250

seher = 'Bakı'

Şərt əməliyyatı müəyyən vəziyyətdə əmrin işləməsini təmin edir. Bu nümunədə satış məbləği verilmiş həddə çatanda ekranda mesaj görünür:

if satis >= 200: print('Hədəfə çatılıb')

Dövr eyni əməliyyatı siyahının elementlərinə tətbiq edir. Burada hər şəhər adı ayrıca çap olunur:

for seher in ['Bakı', 'Gəncə']: print(seher)

Funksiya def ilə təyin olunur, parametr qəbul edə və return ilə nəticə qaytara bilər. Aşağıdakı funksiya satışdan xərci çıxarır:

def menfeet(satis, xerc): return satis - xerc

Nümunələr qısa olduqları üçün bloklar eyni sətirdə göstərilib. Daha uzun kodda iki nöqtədən sonra yeni sətrə keçərək bloka aid əmrləri girinti ilə yazın. Funksiyanı çağırarkən satış və xərc dəyərlərini ötürürsünüz; nəticəni başqa hesablamada da istifadə edə bilərsiniz.

Funksiya seçərkən hazır imkanla öz yazdığınız kodu ayırın. Məsələn, cəmləmək üçün hazır sum funksiyası var, şirkətinizə məxsus bonus qaydasını isə ayrıca funksiya kimi yaza bilərsiniz.

Python ilə data analitikası pandas vasitəsilə necə aparılır?

Python ilə data analitikası pandas vasitəsilə məlumatı oxumaq, təmizləmək, birləşdirmək, qruplaşdırmaq və nəticəni təqdim etmək ardıcıllığı ilə aparılır. pandas daxilində DataFrame sətir və sütunlardan ibarət cədvəl quruluşudur; məsələn, hər sətir sifarişi, sütunlar isə tarix, məhsul və məbləği göstərə bilər.

Təsəvvür edin ki, filialların satışları ayrı CSV fayllarında saxlanılır. Məqsəd hansı filialın daha çox gəlir gətirdiyini hesablamaqdır. İş ardıcıllığını belə qura bilərsiniz:

1. Faylları oxuyun və sütun adlarını eyniləşdirin: məsələn, bütün fayllarda məbləğ sütunu eyni adla saxlanılsın.
2. Tarix və rəqəm formatlarını yoxlayın. Məbləğin mətn kimi oxunması hesablamanı poza bilər.
3. Boş dəyərləri və təkrarlanan sifarişləri müəyyənləşdirin. Silmək və ya doldurmaq qərarını biznes mənasına əsaslandırın.
4. Satışları filial üzrə qruplaşdırın, cəmi hesablayın və nəticəni mənbə ilə tutuşdurun.
5. Müqayisəni qrafiklə göstərin, yekun cədvəli paylaşmaq üçün fayla yazın.

Jupyter Notebook bu prosesi araşdırmaq üçün əlverişlidir: kodu hissə-hissə işlədir, aralıq cədvəlləri görür və izahları nəticələrin yanında saxlayırsınız. Notebook təhvil verilərkən hüceyrələri başlanğıcdan ardıcıl icra edin ki, nəticə əvvəlki sessiyadan qalan dəyişənlərə bağlı olmasın.

Python alət biliklərindən biridir. Peşənin vəzifələrini ayrıca anlamaq üçün data analitika nədir və hansı işləri əhatə edir mövzusuna baxın. Analitik tapşırıqda düzgün sual vermək və nəticəni izah etmək də kod qədər vacibdir.

Python, Excel, SQL və digər dillər arasında necə seçim etməli?

Python-u təkrarlanan emal və proqramlaşdırma, Excel-i birbaşa cədvəl işi, SQL-i verilənlər bazasından məlumat seçmək üçün nəzərdən keçirin; dil seçimini isə layihə və komandanın tələblərinə uyğunlaşdırın. Bu alətlər eyni iş axınında birlikdə istifadə oluna bilər.

Məsələn, sifarişləri SQL ilə bazadan seçə, Python ilə təmizləyə və nəticəni Excel faylı kimi təqdim edə bilərsiniz. Baza sorğularını ayrıca öyrənmək istəyirsinizsə, SQL dərsləri və sorğuların tətbiqi barədə material başlanğıc nöqtəsidir.

R və Python arasında qərarı mövcud kod bazasına, tələb olunan paketlərə və həmkarlarınızın istifadə etdiyi alətlərə görə verin. Statistik istiqaməti seçirsinizsə, R ilə data analitika təlimi səhifəsini də nəzərdən keçirə bilərsiniz.

Python dərsləri ilə sıfırdan öyrənməyə necə başlamaq olar?

Python dərsləri ilə başlamaq üçün işlək mühit qurun, dilin əsaslarını öyrənin və hər mövzunu məqsədinizə uyğun kiçik tapşırıqda tətbiq edin. Mövzunu bitirmə meyarınız videoya baxmaq yox, oxşar problemi köməksiz həll etmək olsun.

Python-u python.org saytından əldə edə bilərsiniz. VS Code kod faylları ilə işləmək üçün redaktordur, Jupyter Notebook isə kodu və nəticələri eyni sənəddə araşdırmağa imkan verir. Anaconda analitika alətlərini və mühit idarəetməsini bir distributivdə təqdim edir; Python-un ayrıca proqramlaşdırma dili alternativi deyil.

1. Mühiti yoxlayın. Redaktorda Python interpretatorunu seçin, sadə hesablamanı işlədin. Layihə üçün ayrıca virtual mühit yaradaraq paketləri həmin mühitdə saxlayın.
2. Təməli qurun. Dəyişənlər, məlumat tipləri, şərtlər və dövrləri öyrənin. Məsələn, sifariş məbləğinə görə çatdırılma statusunu müəyyənləşdirin.
3. Strukturlarla işləyin. Siyahıda məhsulları, lüğətdə məhsulun adını və qiymətini saxlayın. Sonra məlumatı fayldan oxumağı məşq edin.
4. Funksiyalar yazın. Təkrarlanan hesablamanı ayrıca funksiyaya çevirin. Adi dəyərlə yanaşı boş giriş və yanlış tip kimi vəziyyətləri də yoxlayın.
5. İstiqamət seçin. Analitika üçün pandas və NumPy, backend üçün isə seçdiyiniz framework üzərində davam edin.
6. Layihə hazırlayın. Mənbə faylından yekun hesabata qədər prosesi qurun, işə salma qaydasını və qəbul etdiyiniz fərziyyələri qeyd edin.

Kurs seçərkən proqramda təməl mövzuların ardıcıllığına və praktiki tapşırıqlara baxın. INNAB-ın Python proqramlaşdırma təlimi dəyişənlər, şərt əməliyyatları, dövrlər və verilənlər strukturlarını əhatə edir; NumPy və pandas ilə verilənlərin analizi üzrə praktiki tapşırıqlar da nəzərdə tutulur.

Məqsədiniz analitika alətlərini birlikdə öyrənməkdirsə, INNAB-ın data analitika təlim proqramında Excel, analitika metodları, SQL, biznes statistikası, Power BI və Python ilə data analitikası mövzuları yer alır. Seçimi hazırkı bilik boşluğunuza əsaslandırın.

Python öyrənərkən hansı səhvlərdən qaçmalı və hansı vəzifələrə hazırlaşmalı?

Python öyrənərkən əsas səhvlər kodu anlamadan köçürmək, məlumat keyfiyyətini yoxlamamaq və layihəni təkrar işlədilə bilən formada hazırlamamaqdır; karyera istiqaməti isə əlavə bacarıqlarınızdan asılıdır. Məsələn, analitik hesabatla veb API layihəsi fərqli hazırlıq tələb edir.

• Yalnız sintaksis əzbərləməyin. Hazır nümunədə giriş məlumatını dəyişin və nəticənin niyə dəyişdiyini izah edin.
• Xəta mesajını bütöv oxuyun. Fayl yolu, məlumat tipi və çatışmayan paket kimi səbəbləri ayrı-ayrılıqda yoxlayın.
• Boş dəyərləri kor-koranə silməyin. Boş satış məbləği sıfır satışla eyni məna daşımaya bilər.
• Nəticəni yalnız görünüşə görə qəbul etməyin. Mənbə ilə sətir sayını, məbləğlərin cəmini və qruplaşdırma qaydasını tutuşdurun.

Python bilikləri data analyst, data scientist, backend developer, test avtomatlaşdırma mütəxəssisi və data engineer kimi rollarda tətbiq oluna bilər. Analitik üçün SQL və biznes göstəriciləri, data scientist üçün statistika və model qiymətləndirməsi, backend developer üçün API və verilənlər bazası bilikləri əlavə əhəmiyyət daşıyır.

Portfel layihəsində yalnız yekun qrafiki göstərməyin. Problemi, istifadə etdiyiniz məlumatı, təmizləmə qərarlarını və nəticənin məhdudiyyətlərini açıqlayın. Məsələn, geri qaytarılmış sifarişləri satış hesablamasından necə ayırdığınızı izah etmək qərar məntiqinizi göstərir.

Tez-tez verilən suallar

Python öyrənmək üçün əvvəlcədən proqramlaşdırma bilmək lazımdır?

Xeyr, Python-u əvvəlcədən proqramlaşdırma bilmədən öyrənməyə başlaya bilərsiniz. İlk tapşırıqları dəyişən, şərt və dövr üzərində qurun. Məsələn, məhsulların məbləğini cəmləyən proqram yazıb sonra onu funksiyaya çevirin.

Python öyrənmək nə qədər vaxt aparır?

Python öyrənmək üçün hamıya uyğun sabit müddət yoxdur. Başlanğıc bilikləriniz, məşq davamlılığı və məqsədiniz nəticəyə təsir edir. İrəliləyişi mövzuların sayı ilə deyil, faylı oxuyub təmizləmək kimi tapşırıqları müstəqil yerinə yetirməklə ölçün.

Python Excel-i tam əvəz edirmi?

Xeyr, Python və Excel müxtəlif işlərdə bir-birini tamamlaya bilər. Python ilə təkrarlanan emalı qurub nəticəni Excel-də həmkarlarınıza təqdim edə bilərsiniz; Excel tərəfində əsas Excel formulları kifayət edir. Seçimdə komandanın hesabatı necə yoxlayacağını və yeniləyəcəyini nəzərə alın.

Python üçün güclü kompüter lazımdır?

Tələb olunan kompüter resursları tapşırığın ölçüsündən və istifadə edilən alətlərdən asılıdır. Sadə sintaksis məşqləri ilə böyük məlumat dəstlərinin emalı eyni yük yaratmır. Başlanğıcda kiçik fayllarla işləyin, layihə böyüdükcə yaddaş və hesablama ehtiyacını qiymətləndirin.

Python bilmək iş tapmaq üçün kifayətdirmi?

Python bilmək təkbaşına bütün vəzifələrin tələblərini ödəmir. Hədəf rola uyğun əlavə bilik və praktik layihə hazırlayın. Məsələn, analitika istiqamətində SQL sorğusu, məlumat təmizləmə və nəticənin biznes dilində izahını birlikdə göstərin.