Python

शुरुआती लोगों की पसंदीदा भाषा… और पेशेवरों की भी

पढ़ने में आसान, बहुउपयोगी और हर जगह मौजूद - स्क्रिप्ट, डेटा, वेब, ऑटोमेशन। वेरिएबल से लेकर टेस्ट तक, बीच में OOP, जेनरेटर और एसिंक्रोनस कोड: आपके पहले print() से लेकर पेशेवर तौर-तरीकों तक का एक संपूर्ण सफ़र।

बुनियाद

शुरुआती - मूल बातें, कदम-दर-कदम

• Python इंस्टॉल करें और अपना पहला प्रोग्राम लिखेंआप Python इंस्टॉल करते हैं, REPL से परिचित होते हैं, और print से अपना पहला संदेश प्रिंट करते हैं।
• वेरिएबल और मूल टाइपआप वेरिएबल में वैल्यू संग्रहीत करते हैं और int, float, str तथा bool टाइप के साथ काम करते हैं।
• शर्तें: if, elif, elseआप सीखते हैं कि if, elif, else और तार्किक ऑपरेटरों से अपने प्रोग्राम को निर्णय लेने पर कैसे विवश करें।
• लूप: for, while, break और continueआप for और while से निर्देशों को दोहराते हैं, और range, break तथा continue से अपने लूप को नियंत्रित करते हैं।
• सूचियाँ और डिक्शनरीआप अपने डेटा को व्यवस्थित करने के लिए सूचियाँ और डिक्शनरी बनाते, पढ़ते, बदलते और उनसे गुज़रते हैं।

प्रगति

मध्यवर्ती - असली प्रोजेक्ट बनाएं

• फ़ंक्शन: def, पैरामीटर, return और स्कोपअपने कोड को पुनः प्रयोग योग्य फ़ंक्शन में संरचित करें, डिफ़ॉल्ट वैल्यू में महारत हासिल करें और वेरिएबल स्कोप को समझें।
• स्ट्रिंग गहराई से: स्लाइसिंग, f-स्ट्रिंग, मेथडस्लाइसिंग, f-स्ट्रिंग और स्ट्रिंग मेथड की मदद से टेक्स्ट को किसी वास्तविक प्रोजेक्ट की तरह निकालें, फ़ॉर्मैट करें और साफ़ करें।
• लिस्ट और डिक्शनरी कॉम्प्रिहेंशनअपने डेटा को रूपांतरित करने, छानने और दोबारा इंडेक्स करने के लिए, निर्माण करने वाले अपने लूप को अभिव्यंजक कॉम्प्रिहेंशन से बदलें।
• फ़ाइलें और मॉड्यूल: with, import, संगठनwith की मदद से फ़ाइलें साफ़-सुथरे ढंग से पढ़ें और लिखें, JSON का आदान-प्रदान करें और अपने कोड को आयात करने योग्य मॉड्यूल में संगठित करें।
• त्रुटियाँ और अपवाद: try, except, raisetry/except/else/finally से पूर्वानुमेय विफलताओं को पकड़ें और अमान्य डेटा का संकेत देने के लिए अपने खुद के अपवाद उठाएँ।

उन्नत

निपुण - उन्नत पैटर्न और प्रदर्शन

• OOP: क्लास, __init__, मेथड और इनहेरिटेंसअच्छी तरह डिज़ाइन की गई क्लास से अपने कोड को व्यवस्थित करें: इनिशियलाइज़ेशन, इंस्टेंस या क्लास एट्रिब्यूट, इनहेरिटेंस और उसके समझौते।
• उन्नत संरचनाएँ: ट्यूपल, सेट और collectionsहर ज़रूरत के लिए उपयुक्त संरचना चुनें: अपरिवर्तनीय ट्यूपल, O(1) सदस्यता जाँच के लिए सेट, और बार-बार आने वाले पैटर्न के लिए Counter तथा defaultdict।
• इटरेटर और जेनरेटर: yield और पाइपलाइनइटरेशन प्रोटोकॉल और जेनरेटर में महारत हासिल करें, ताकि डेटा स्ट्रीम को स्थिर मेमोरी में, आलसी ढंग से प्रोसेस किया जा सके।
• डेकोरेटर और उच्च-क्रम फ़ंक्शनफ़ंक्शन को प्रथम-श्रेणी ऑब्जेक्ट के रूप में इस्तेमाल करके मज़बूत, पैरामीटर-योग्य और पारदर्शी डेकोरेटर लिखें।
• वर्चुअल एनवायरनमेंट, pip और एक साफ़-सुथरा प्रोजेक्टहर प्रोजेक्ट को उसके अपने venv में अलग रखें, डिपेंडेंसी को पिन करें और एक पुनरुत्पादनीय प्रोजेक्ट संरचना अपनाएँ।

महारत

विशेषज्ञ - आर्किटेक्चर, आंतरिक कार्यप्रणाली और किनारे के मामले

• टाइप हिंट्स और dataclasses: आधुनिक Python को गंभीरता से टाइप करनासमझें कि एनोटेशन रनटाइम पर असल में क्या करते हैं, और frozen, slots तथा default_factory के साथ dataclasses का पूरा लाभ उठाएँ।
• प्रोटोकॉल और विशेष मेथड: __repr__, __eq__, कॉन्टेक्स्ट मैनेजरPython के ऑब्जेक्ट मॉडल में महारत हासिल करें: __eq__/__hash__ का अनुबंध, NotImplemented वैल्यू, कॉन्टेक्स्ट मैनेजर और Protocol के साथ स्ट्रक्चरल टाइपिंग।
• asyncio के साथ एसिंक्रोनस कोड: कोरूटीन, await, gatherasyncio की सहकारी कंकरेंसी समझें: आलसी कोरूटीन, निलंबन बिंदु, gather, TaskGroup और ब्लॉकिंग कॉल के जाल।
• प्रदर्शन: प्रोफाइलिंग, GIL, जनरेटर बनाम लिस्ट, मेमोरी के जालऑप्टिमाइज़ करने से पहले मापें: timeit और cProfile, GIL असल में क्या रोकता है, जनरेटर की मितव्ययिता और स्ट्रिंग तथा स्लाइस के मेमोरी जाल।
• pytest के साथ टेस्टिंग: fixtures, पैरामीट्राइज़ेशन, सर्वोत्तम अभ्यासpytest के साथ मज़बूत टेस्ट संरचित करें: fixture इंजेक्शन, yield-आधारित टियरडाउन, तालिका-आधारित पैरामीट्राइज़ेशन और व्यापक स्कोप के जाल।