آموزش پایتون پیشرفته بخش نهایی

زبان برنامه نویسی پایتون (Python Programming Language)، یک زبان برنامه نویسی ساده، کاربردی و بسیار پرطرفدار است و به دلیل همان سادگی و وجود کتابخانه‌های قدرتمند و کاربردی،  بسیاری از برنامه نویسانی که تازه کار خود را آغاز کرده‌اند، آن را به عنوان زبان برنامه نویسی خود انتخاب می کنند.
پایتون یک زبان همه منظوره است و نیازمند به توسعه نوع خاصی از نرم افزارها نیست و می‌توان از آن در زمینه‌های مختلف از داده‌کاوی و تحلیل داده و پردازش متن و پردازش تصویر تا طراحی سایت و ساخت رابط گرافیکی و ساخت بازی بهره برد. در مطالب قبلی به صورت کامل‌تری به کاربردهای پایتون اشاره شده است.

پایتون را چگونه شروع کنیم؟
 

برای یادگیری پایتون روش‌های مختلفی وجود دارد، شما می‌توانید به عنوان یک مبتدی ابتدا به وسیله کتاب‌های خودآموز یا سایت های اینترنتی با مفاهیم ابتدایی و پایه پایتون آشنا شوید و در مراحل پیچیده تر از کلاس‌های آموزشی استفاده کنید، این امکان نیز وجود دارد که از همان ابتدای کار از کلاسهای آموزشی مختلفی که در این زمینه وجود دارد استفاده کرده و پایتون را به شکل کامل و علمی بیاموزید.
در هر صورت باید بدانید که اگر می‌خواهید آموزش برنامه نویسی پایتون پیشرفته را شروع کنید،, باید حداقل تسلط اولیه به مباحث مقدماتی و پایه ای پایتون را داشته باشید. 

دوره پیشرفته تکمیلی شامل چه مباحثی است؟

اگر از دوره پیشرفته‌ی اول استفاده کرده باشید، می‌دانید که در آن دوره، به صورت جدی‌تر داده‌ساختارهای اصلی و کاربردی پایتون نظیر لیست‌ها و تاپل‌ها و دیکشنری‌ها مورد بررسی قرار گرفت و متد‌های مختلف آن، با ارائه مثال‌هایی بررسی شد. علاوه بر‌ این، کار با فرمت‌های مهمی نظیر فایل‌های csv و json هم توضیح داده شد. در ادامه، بحث توابع پیشرفته‌تری نظیر توابع بازگشتی و توابع ناشناس و توابع filter و reduce و … مطرح شد و تلاش شد تا روی مفاهیم ساختاری و پرکاربرد و متد‌های آنها، تمرکز شود.

اما در ادامه، برای دوره تکمیلی، با‌ این پیش‌ فرض که تسلط‌ نسبی روی مباحث قبلی ایجاد شده،  بهتر دیدیم تا با ارائه‌ی مثال‌های عملی و کاربردی، روی مفاهیم پیشرفته‌تر پایتون مسلط شوید و  این امکان وجود داشته باشد تا برای انجام پروژه‌های بزرگتر، ایده‌ی خوبی برای شروع داشته باشید.

در ادامه با هم به بررسی برخی از مباحث پیشرفته در پایتون و معرفی کتابخا‌‌نه‌های آن‌ها می‌پردازیم. بررسی تمامی کتابخانه‌ها و متد‌های پیشرفته‌ی این مباحث البته قطعاً امکان‌پذیر نیست اما در این دوره تلاش شده از هر کدام از این مباحث، بخش‌هایی به عنوان محرک اولیه جهت شروع و آشنایی با این مباحث، مطرح گردد.

شی گرایی در پایتون

همان‌طور که می‌دانید یکی از مباحث مهم برنامه‌ نویسی، شی‌ گرایی است. زبان برنامه‌ نویسی پایتون هم از شی‌‌گرایی پشتیبانی می کند، به گونه‌ای که در حقیقت تمامی داده‌ها در آن یک شی هستند. 

همان طور که می‌دانید برنامه‌نویسی شی‌گرا» (Object-Oriented Programming) یا به اختصار OOP یک الگو یا شیوه تفکر در برنامه‌نویسی است که برگرفته از دنیای واقعی است و به زبانی که از این الگو پشتیبانی کند، «زبان شی‌گرا» گفته می‌شود.

رویکرد برنامه‌نویسی شی‌گرا «از پایین به بالا» (Bottom-Up) است؛ یعنی ابتدا واحدهایی کوچک از برنامه ایجاد می‌شوند و سپس با پیوند این واحدها، واحدهایی بزرگتر و در نهایت شکلی کامل از برنامه به وجود می‌آید. برنامه‌نویسی شی‌گرا در قالب دو مفهوم «کلاس» (Class) و «شی» (Object) ارایه می‌گردد. هر کلاس واحدی از برنامه است که تعدادی داده و عملیات‌ را در خود نگه‌داری می‌کند و هر شی نیز حالتی (State) مشخص از یک کلاس می‌باشد.

ایده‌ی شی‌گرایی در حقیقت در پاسخ به برخی از نیازها از جمله  توانایی حل تمامی مسائل پیچیده ، پنهان‌سازی داده، قابلیت استفاده مجدد و … که الگوهای قبلی در زبان‌ها پاسخ‌گوی آن‌ها نبودند به وجود آمد.

بازی سازی با پایتون
 

یکی دیگر از کاربرد های زبان برنامه نویسی پرکاربرد پایتون بازی سازی است. البته پایتون کتابخانه‌های زیادی برای توسعه بازی‌سازی ندارد که از جمله‌ی آن‌ها می‌توان به pygame و arcade اشاره کرد. البته می‌توان با استفاده از کتابخانه‌های رابط گرافیکی مثل tkinter و kivy هم برای ساخت بازی هم استفاده کرد. مزیت کتابخانه پایگیم این است که از اندروید هم پشتیبانی می‌کند و یک کتابخانه چند سکویی است.

پردازش تصویر در پایتون

ابزارهای مختلفی که برای پردازش تصویر در پایتون وجود دارند شامل: کتابخانه‌ه و بسته‌های برنامه‌نویسی، امکانات بسیار متنوع و مفیدی به منظور تبدیل تصاویر (Image Transformation) هستند که  این امکان را به برنامه نویسان پایتون می‌دهد که امکان دستکاری و پردازش تصاویر برای اهداف متنوع و گوناگون داشته باشند. به عبارت دیگر، ابزارهای پردازش تصویر با پایتون به کاربران این امکان را می‌دهند تا به شکل بسیار ساده و شهودی داده‌های تصویری را تحلیل و اطلاعات بامعنی از آن‌ها استخراج کنند.
از جمله متداول‌ترین فرایندهای پردازش تصویر با پایتون که توسط ابزارها و کتابخانه‌های این زبان برنامه‌نویسی قابل اجراست، عبارت است از: برش(Cropping)، برعکس کردن (Flipping)، چرخاندن (Rotating)، فیتلرسازی،  قطعه‌بندی تصویر (Image Segmentation)، دسته‌بندی تصویر(Image Classification)، استخراج ویژگی (Feature Extraction)، ترمیم تصاویر (Image Restoration) و بازشناسی تصویر (Image Recognition)

کتابخانه‌های پایتون برای پردازش تصویر

کتابخانه‌های زیادی در پایتون برای پردازش تصاویر وجود دارد که از آن میان می‌توان به موارد زیر اشاره کرد: 

کتابخانه Numpy 

کتابخانه Numpy یکی از کتابخانه‌های برنامه‌نویسی کلیدی در زبان برنامه‌نویسی پایتون محسوب می‌شود که پشتیبانی ازنوع داده‌ای آرایه(Array Datatype) را در پایتون فراهم می‌کند. از جمله مزایای این کتابخانه آن است که به صورت رایگان در اختیار کاربران قرار  دارد. 

کتابخانه SciPy

این کتابخانه هم از دیگر کتابخانه های مهم در پایتون است، این کتابخانه امکان پیاده سازی برخی از کاربردهای پردازش تصاویر در پایتون را مهیا می‌سازد کتابخانه SciPy حاوی توابع و الگوریتم‌هایی است که به‌راحتی می‌توان از آن‌ها برای انجام عملیات ویرایش و پردازش تصویر با پایتون استفاده کرد.

کتابخانه‌های PIL و Pillow

کتابخانه PIL که مخفف عبارت Python Imaging Library یا کتابخانه تصویر پایتون بوده یکی از کتابخانه‌های پردازش تصویر با پایتون محسوب می‌شود. این کتابخانه، پشتیبانی از عملیات مرتبط با پردازش تصویر نظیر باز کردن، ویرایش و ذخیره‌سازی تصاویر در فرمت‌های مختلف را به زبان پایتون اضافه می‌کند.

کتابخانه دیگری به نام Pillow در زبان پایتون وجود دارد که نسخه گسترش‌یافته‌ای از کتابخانه PIL محسوب شده و توسط جامعه برنامه‌نویسی پایتون پشتیبانی می‌شود. از جمله مزایای آن می توان به  نصب ساده، قابلیت اجرا در پلتفرم‌ها و سیستم‌های عامل اصلی و پشتیبانی از نسخه 3 زبان پایتون اشاره کرد.

کتابخانه OpenCV-Python

کتابخانه OpenCV که مخفف Open Source Computer Vision Library یا کتابخانه منبع باز بینایی کامپیوتر می باشد که یکی از پرکاربردترین کتابخانه‌های برنامه‌نویسی برای استفاده از بینایی کامپیوتر (Computer Vision) مورد استفاده قرار میگیرد.

پردازش داده و کار با بیگ دیتا در پایتون

تحلیل و پردازش کلان داده ها یکی از بیشترین آمارها مربوط به تحقیقات را در دنیا به خود اختصاص داده است، این مسئله کمک می کند تا برنامه نویسانی که با تکنیک‌های پردازش کلان داده آشنایی دارند فرصت‌های شغلی بیشتری داشته باشند. این امر با توجه به رشد روز افزون داده‌ها در تمام شرکت‌های بزرگ دنیا و لزوم استخراج داده‌ها و اطلاعات کلیدی از میان حجم انبوهی از داده‌های ورودی برای تحلیل‌های بعدی، در دنیای امروز، ضروری به نظر می‌رسد.

به همین منظور است که موقعیت های شغلی نظیر تحلیلگر داده(Data Analyst) و دانشمند داده(Data Scientist)و مهندس داده(Data Engineer) بسیار پرطرفدار بوده و مورد نیاز همیشگی شرکت‌ها هستند.

علاوه بر کتابخانه‌ها و  امکاناتی که خود زبان پایتون برای کار با داده‌ها فراهم آورده است، محیط ها و بسترهای جدیدی برای استفاده مشارکتی، گسترده و قابل بازتولید نیز پدید آمده تا کار با داده‌ها سریعتر و ساده تر صورت بگیرد.

کتابخانه‌های تحلیل داده‌ها در پایتون:

پایتون کتابخانه‌های بسیار متنوع و گوناگونی برای بحث تحلیل داده‌ها دارد که هر کدام مزایای خودشان را دارند. لیست زیر فقط شامل بخشی از مهمترین و پراستفاده ترین کتابخانه‌های پایتون در این زمینه است:

Tensorflow

این کتابخانه یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین در جهان  است و سینتکس ساده و روانی دارد. این کتابخانه برای جریا‌ن‌های داده کاربرد دارد و برای اهداف گوناگونی استفاده می‌شود.

SciPy

از  این کتابخانه برای بحث‌های جبرخطی، محاسبات ریاضی و بحث‌های آماری و نیز بهینه سازی استفاده می‌شود.

Plotly

این کتابخانه، یک کتابخانه گرافیکی تعاملی، متن‌باز و مبتنی بر مرورگر وب برای پایتون است و برنامه نویسان را قادر می‌سازد تا از روی داده‌ها تجسم های مبتنی بر وب ارائه دهند.

NumPy

از این کتابخانه بیشتر برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، محاسبات علمی و علوم داده استفاده می‌شود. NumPy به طور عمده از آرایه و ماتریس‌های چند بعدی پشتیبانی می‌کند. این کتابخانه یکی از اساسی‌ترین کتابخانه‌های علوم داده در python است. NumPy همچنین توسط Tensorflow و بسیاری دیگر از کتابخانه‌های python برای انجام عملیات روی Tensors استفاده می‌شود.
 

Pandas

از این کتابخانهبرای نگهداری و ادغام داده‌ها مناسب‌ترین است. Pandas عمدتا برای دستکاری آسان و سریع داده‌ها، تجمیع داده‌ها و تجسم آن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این ابزار برای ایجاد فریم‌های داده (اشیا python) از یک فایل CSV استفاده می‌شود.

Scikit-Learn

این کتابخانه که خود از دو کتابخانه NumPy و   SciPy ساخته شده، یکی از بزرگترین کتابخانه‌های پایتون است که برای  الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین به صورت گسترده ای استفاده می‌شود. این کتابخانه بیشتر الگوریتم‌های یادگیری تحت نظارت را تأمین می‌کند.

Scrapy

اسکرپی یک فریم‌ورک معروف پایتون است که برای وب اسکرپینگ استفاده می‌شود. ازاین فریم‌ورک برای طیف وسیعی از اهداف از «داده‌کاوی» (Data Mining) گرفته تا مانیتورینگ و «تست خودکار» (Automated Testing) استفاده می‌شود.

Matplotlib

از این کتابخانه برای تجسم و تحلیل بصری داده‌ها استفاده می‌شود 
 این کتابخانه به شما این امکان را می‌دهد که به سرعت نمودارهای خطی، نمودارهای دایره‌ای، هیستوگرام و سایر اشکال درجه‌بندی حرفه‌ای بسازید. با استفاده از Matplotlib می‌توان جنبه‌های یک شکل را سفارشی کرد.

جمع بندی نهایی

آموزش پیشرفته زبان برنامه نویسی پایتون، در ابتدا نیاز به یک مدرس متبحر و با تجربه دارد تا بتواند شما را به عنوان کسی که می خواهد برنامه نویسی با پایتون را به صورت حرفه‌ای بیاموزد، هدایت کرده و پشتیبانی کند. وجود یک راهنما برای تقویت پایه‌ی برنامه نویسی و همچنین آشنایی با مفاهیم پیشرفته‌ی پایتون، به رشد هرچه سریعتر شما در جهت یادگیری این زبان کمک کرده و باعث می‌شود با قرار گرفتن در مسیر صحیح یادگیری، در میان انبوه مطالب و محتواها، دچار سردرگرمی نشده و هرچه زودتر، به یک برنامه نویس حرفه‌ای پایتون تبدیل شوید.