25 ਅਕਤੂ 2025·8 ਮਿੰਟ
Python ਦੇ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ: ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨਾਲ ਕੀ ਬਣਾ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ
Python ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਣੋ: ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਵੈੱਬ ਐਪ, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, AI, ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਹੋਰ। ਪ੍ਰਭਾਵਿਕ ਉਦਾਹਰਣ ਅਤੇ ਅਗਲਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣਨਾ ਹੈ ਵੇਖੋ।
Python ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਣੋ: ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਵੈੱਬ ਐਪ, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, AI, ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਹੋਰ। ਪ੍ਰਭਾਵਿਕ ਉਦਾਹਰਣ ਅਤੇ ਅਗਲਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣਨਾ ਹੈ ਵੇਖੋ।
Python ਇੱਕ general-purpose ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ—ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ ਖੇਤਰ ਹੀ ਨਹੀਂ। ਲੋਕ Python ਨਾਲ ਦੋਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਵੈੱਬ ਐਪਸ ਅਤੇ APIs ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਡੇਟਾਬੇਸਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਕਮਾਂਡ-ਲਾਈਨ ਟੂਲ ਲਿਖਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਆਈਡੀਆਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
Python ਆਪਣੀ ਪਾਠਯੋਗ, “ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਰਗੀ” syntax ਲਈ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ 'ਤੇ, ਬਹੁਤ ਵਾਰੀ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਵਿਚਾਰ ਘੱਟ ਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਫਿਰ ਵੇਖਣ ਲਈ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ community ਅਤੇ ecosystem ਵੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ:
Python ਗੰਭੀਰ production ਸਿਸਟਮ ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਹਰ ਕੰਮ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਘੱਟ ਲੈਟੈਂਸੀ ਜਾਂ ਹਾਈ-ਏਂਡ ਗੇਮ ਇੰਜਣ ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਇਹ ਪਹਿਲਾ ਚੋਣ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ C, C++, Rust ਜਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ-ਖਾਸ ਟੂਲ ਬਿਹਤਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨ ਲਾਇਕ ਦਿਨਚਰਿਆ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ, Python ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਸੰਤੁਲਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼, ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਸੌਖਾ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਟੂਲਸੈਟ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗਿਤ।
ਅੱਗੇ ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ Python ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਵੇਖਾਂਗੇ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਿਲਣਗੇ: ਸਧਾਰਣ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ, ਵੈੱਬ ਐਪਸ ਅਤੇ APIs, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕੰਮ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ QA ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਕਮਾਂਡ-ਲਾਈਨ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਟੂਲ, ਅਤੇ ਰਚਨਾਤਮਕ/ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ—ਨਾਲ ਹੀ ਇਹ ਦੱਸਾਂਗੇ ਕਿ ਕਦੋਂ Python ਠੀਕ ਚੋਣ ਹੈ ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਨਹੀਂ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ Python ਫਾਇਲ ਲਿਖਦੇ ਹੋ (ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ .py ਨਾਲ ਖਤਮ), ਤੁਸੀਂ ਪਾਠਯੋਗ, ਮਨੁੱਖ-ਮਿੱਤਰ ਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਹੁਕਮ ਲਿਖ ਰਹੇ ਹੋ। Python ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਪੂਰੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਇੱਕ standalone “exe” ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ Python interpreter ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਦਮ-ਬ-ਕਦਮ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਅਕਸਰ ਲੋਕ CPython ਵਰਤਦੇ ਹਨ (ਮਿਆਰੀ Python)। CPython ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਰਲ ਅੰਦਰੂਨੀ ਰੂਪ (ਜਿਸਨੂੰ bytecode ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ) ਵਿੱਚ compile ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹ bytecode ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਸਭ ਪ੍ਰਬੰਧ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ—ਜ਼ਰੂਰੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ Python ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ Python ਤੁਹਾਡੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।
Python ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਤੋਂ ਬਣਦੇ ਹਨ:
name = "Sam" # variable
def greet(who): # function
return f"Hi, {who}!"
for i in range(3): # loop
print(greet(name))
import math # module
print(math.sqrt(25))
pip, ਅਤੇ ਇਕ ਸਧਾਰਣ ਤુલਨਾPython ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਬਾਕਸ ਵਿੱਚ ਦੇਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਧੇਰੇ “add-ons” ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ packages ਕਹੈਂਦੇ ਹਨ। ਟੂਲ pip ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ install ਕਰਦਾ ਹੈ।
Python ਨੂੰ ਰਸੋਈ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। standard library ਤੁਹਾਡੀ ਮੁਢਲੀ ਪੈਂਟਰੀ ਹੈ। Packages ਉਹ ਖਾਸ ਸਮੱਗਰੀ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਲੋੜ ਹੋਵੇ। pip ਡਿਲਿਵਰੀ ਸੇਵਾ ਵਾਂਗ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ingredients ਅਤੇ ਵਰਜ਼ਨ ਲੈ ਕੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੈਕੇਜ ਵਰਜ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ virtual environment ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਛੋਟਾ install ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ package ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ Project A ਦੇ ਅੱਪਡੇਟ Project B ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਨਾ ਕਰਣ।
ਅਮਲ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ venv ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਉਸਨੂੰ activate ਕਰਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਉਸਦੇ ਅੰਦਰ ਪੈਕੇਜ install ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਸੈਟਅਪ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਰੱਖਦਾ ਹੈ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਟੀਮ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਸਰਵਰ ਤੇ deploy ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
Python ਉਸ ਵੇਲੇ ਚਮਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਉਹ ਬੋਰੀਂਗ, ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਕਰਵਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਇਕ “ਸਕ੍ਰਿਪਟ” ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ—ਅਕਸਰ ਕੁਝ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ—ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਜਦੋਂ ਵੀੲੋ ਕੰਮ ਫਿਰ ਆਵੇ, ਇਸਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ Downloads ਫੋਲਡਰ ਸਾਫ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਦਰਦ ਜਾਣਦੇ ਹੋ। Python ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ:
ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫਰਾਂ, ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਜਿਹੜੇ ਵੀ ਬਹੁਤ ਫਾਇਲਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ “ਦਫ਼ਤਰੀ ਕੰਮ” ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਕੰਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: sort, clean, ਅਤੇ ਸੂਚੀਆਂ ਮਿਲਾਉਣਾ। Python spreadsheets/CSVs ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਗੰਦੇ rows ਸਹੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਰਿਪੋਰਟਸ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਤੁਸੀਂ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਨਹੀਂ ਵੀ ਕਰਦੇ, ਇਹ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਹੱਥ-ਕਾਪੀ/ਪੇਸਟ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
Python ਉੱਪਨਲ ਹੈ ਕਿ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਤੋਂ ਪਬਲਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰੇ—ਜਿਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਲਿਸਟਿੰਗ ਜਾਂ ਇਵੈਂਟ ਸੂਚੀ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਹੱਥੋਂ-ਹੱਥ ਨਾਂ ਕਰੋ। ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ: ਸਾਈਟ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਮੰਨੋ, aggressive scraping ਤੋਂ ਬਚੋ, ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ APIs ਮੌਜੂਦ ਹਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ।
ਜਦੋਂ automation ਆਪਣੇ ਆਪ ਚੱਲਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਇਹ ਹੋਰ ਵੀ ਵਧੀਆ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। macOS/Linux 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ cron ਨਾਲ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ; Windows 'ਤੇ Task Scheduler ਵਰਤੋ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ “ਹਰ ਰੋਜ਼ ਸਵੇਰੇ 8 ਵਜੇ ਚਲਾਓ” ਜਾਂ “ਹਰ ਸ਼ੁੱਕਰਵਾਰ ਫਾਇਲਾਂ ਬੈਕਅੱਪ ਕਰੋ” ਵਰਗੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਆਪਣੇ-ਆਪ ਆਪ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
Python ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੈੱਬ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ backend ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ—ਉਹ ਹਿੱਸਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਵੇਖਦੇ। backend ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਜਿਹੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਸੇਵ ਕਰਨਾ, permissions ਚੈੱਕ ਕਰਨਾ, ਈਮੇਲ ਭੇਜਨਾ, ਅਤੇ mobile app ਜਾਂ frontend ਲਈ ਡੇਟਾ ਸਰਵ ਕਰਨਾ।
ਇੱਕ Python backend ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ:
Django “ਸਭ-ਇੱਕ” ਵਿਕਲਪ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਬਾਕਸ ਵਿੱਚ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: authentication, admin interface, ORM (ਡੇਟਾਬੇਸ ਲੇਅਰ), ਅਤੇ ਆਮ ਸੁਰੱਖਿਆ defaults। ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਐਪਾਂ, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਭਰੀ ਸਾਈਟਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ।
Flask ਨੀਵਾਂ ਤੇ ਲਚਕੀਲਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਛੋਟੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਜੋ ਚਾਹੀਦਾ ਹੋ ਜੋੜਦੇ ਜਾੳ਼। ਸਧਾਰਣ ਸਾਈਟਾਂ, ਛੋਟੇ ਸਵਰਵੀਸਾਂ ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ structure 'ਤੇ ਪੂਰਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਲਈ ਠੀਕ ਹੈ।
FastAPI ਨੂੰ APIs ਪਹਿਲਾਂ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ JSON APIs ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋਕਪ੍ਰਿਯ ਹੈ, automatic docs ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ ਪੈਟਰਨਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਸਮਰਥਨ ਹੈ। ਇਹ ਅਕਸਰ microservices ਜਾਂ ਵੱਖਰੇ frontend ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਾਂ ਲਈ ਚੁਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
Python ਵੈੱਬ ਫ੍ਰੇਮਵਰਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਡੇਟਾ/ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕੋਡ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਇਕ ਐਸਾ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾਬੇਸ-ਚਲਿਤ ਪੰਨੇ ਅਤੇ admin ਵਰਕਫਲੋ ਹੋਣ, ਤਾਂ Python ਚੁਣੋ।
ਵਿਕਲਪਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ-ਲੈਟੈਂਸੀ ਰੀਅਲ-টাইਮ ਸਿਸਟਮ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ Node.js ਜਾਂ Java ਉੱਤੇ standardized ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਲਕਸ਼ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਐਪ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਿਆਂ ਦੇ ਹੱਥ ਤੱਕ ਜਲਦੀ ਪਹੁੰਚਾਇਆ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰ ਵਾਰ ਨਵਾਂ repo ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੈਟ ਤੋਂ ਵੈੱਬ, ਬੈਕਐਂਡ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤਕ ਕਿ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਬਣਾਉਣ ਦਿੰਦੇ ਹਨ—ਉਹ ਉਦੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ Python-ਬੈਕਡ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਪੂਰੇ ਉਤਪਾਦ ਤੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲੈ ਕੇ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ (UI, API, ਡੇਟਾਬੇਸ) ਅਤੇ prototype ਤੋਂ deployment ਤੱਕ ਰਸਤਾ ਛੋਟਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
Python ਉਹ ਚੋਣ ਹੈ ਜੋ “ਗੰਦੇ ਫਾਇਲਾਂ” ਨੂੰ ਉੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ—ਚਾਹੇ ਇਹ sales exports, survey ਨਤੀਜੇ, website traffic, ਜਾਂ operational logs ਹੋਣ। ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਲੋਡ, ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰਾ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਗਿਣੋ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ।
ਅਕਸਰ ਅਸਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੁਝ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕਦਮਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:
ਇਹ ਕਦਮ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਵਾਲੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹਨ: ਜਾਂ ਤਕ ਤੁਸੀਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਜਾਂ notebook ਲਿਖੋ, ਫਿਰ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਹਫਤੇ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਚਲਾ ਸਕੋ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਸੰਖੇਪ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, Python ਨਾਲ visualize ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ:
ਇਕ ਆਮ ਨਤੀਜਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਹਫਤਾਵਾਰ ਰਵੇਨਿਊ ਦੀ ਲਾਈਨ ਚਾਰਟ, ਚੈਨਲ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀ ਬਾਰ ਚਾਰਟ, ਅਤੇ scatter plot ਜੋ ਮੁੱਲ ਅਤੇ conversion ਦਰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ।
ਇੱਕ ਨਵੀਂ-ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਲਈ ਵਰਕਫਲੋ ਅਕਸਰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:
ਮੁੱਲ ਤੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਵਟ ਹੈ: ਹੱਥੋਂ-ਹੱਥ spreadsheet ਦੁਬਾਰਾ-ਮੁਰੰਮਤ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਛੋਟੀ analysis pipeline ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਜੋ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਆਉਣ 'ਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਚੱਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜੋ ਨਿਯਮ ਲਿਖਣ ਦੀ ਥਾਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਕੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪਿਛਲੇ ਕੇਸ (inputs) ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ (labels) ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇਹ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪੈਟਰਨ ਲਗਾਉਣਾ ਸਿੱਖ ਲੈੰਦਾ ਹੈ।
ਵাস্তਵ ਵਿੱਚ, Python ML ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੇ ਪੁਸਤਕਾਲੇ (libraries) ਪੱਕੇ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਤ ਹਨ ਅਤੇ community ਵੱਡਾ ਹੈ।
ਟੇਬੂਲ-ਨੁਮਾ ਡੇਟਾ (Excel-ਵਾਂਗ) ਲਈ scikit-learn ਅਕਸਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੀ ਬਿੰਦੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਟ੍ਰੇਨ, ਡੇਟਾ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਤਿਆਰ-ਤੁਲੀਆਂ ਟੂਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ (ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ) ਲਈ, ਦਲਾਨ TensorFlow ਜਾਂ PyTorch ਵਰਗੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਰੇ ਗਣਿਤ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ "ਚੰਗੀ ਕਾਰਗਿਰੀ" ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ।
ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਭਵਿੱਖਦਰਸ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ—ਆਮ, ਉਪਯੋਗੀ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ:
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ML ਸਫ਼ਲਤਾ ਗ਼ੈਰ-ਚਮਕਦਾਰ ਕੰਮ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ: ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਲੇਬਲਿੰਗ ਇਕਸਾਰ ਰੱਖਣਾ, ਅਤੇ ਯੋਗ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਚੁਣਨਾ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜੋ “ਅਕਸਰ ਸਹੀ” ਦਿਖਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਅਜੇਗਾ ਭਾਸ਼ਾ ਜਾਂ ਵੇਚ-ਪੁਰਾਣਾ ਡੇਟਾ ਹੋਣ ਕਾਰਨ ਨਿਰਯੋਗੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨਵੇਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ, ਛੋਟੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਟਾਰਗੇਟ ਕਰੋ: ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਸਵਾਲ, ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਡੇਟਾਸੇਟ, ਅਤੇ ਇੱਕ baseline ਮਾਡਲ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜਿਸਦੇ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕੋ।
ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦਾ ਮਕਸਦ ਹੈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਸ ਥਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਜਿਥੇ ਉਹ ਬਣਦੀ ਹੈ (ਐਪਸ, spreadsheets, sensors, payment systems) ਇੱਕ ਐਸੇ ਥਾਂ ਤੇ ਲਿਆਉਣਾ ਜਿੱਥੇ ਉਸ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ—ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ, data warehouse, ਜਾਂ analytics ਟੂਲ। ਇਹ ਕੰਮ “ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ” ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਸਮੇਂ ਤੇ, ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚੇ।
ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਊ ਰਸਤਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੇ ਪ徨ਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: collect → clean → store → deliver। ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕੋਲ ਇਕ ਹੀ "source of truth" ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਬਿਨਾਂ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ, ਟੀਮਾਂ ਹੱਥੋਂ CSV export ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਵਿੱਡਭਿੰਨ ਨਤੀਜੇ ਮਿਲਦੇ ਹਨ।
Python ETL ਲਈ ਲੋਕਪ੍ਰਿਯ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪਾਠਯੋਗ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਧੀਆ ਹਨ।
ਇਕ ਸਧਾਰਣ ਉਦਾਹਰਣ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਰਾਤ ਨੂੰ ਇੱਕ API ਤੋਂ sales ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰੋ, ਮੁਦਰਾ ਬਦਲੋ, ਫਿਰ clean "sales_daily" ਟੇਬਲ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰੋ।
ਉੱਚ-ਸਤਹ 'ਤੇ, Python ਸਕ੍ਰਿਪਟ authenticate ਹੁੰਦੇ ਹਨ, queries ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਇੱਕ ਜਗ੍ਹਾ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਜਗ੍ਹਾ ਤੱਕ ਲੀ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਆਮ ਪੈਟਰਨ ਵਿੱਚ:
ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਟੁੱਟਣੇ ਹਨ—ਨੈੱਟਵਰਕ fail ਹੁੰਦਾ ਹੈ, APIs rate-limit ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਆਪਣੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਓ:
ਇਹਨਾਂ ਬੇਸਿਕਸ ਨਾਲ ਇੱਕ ਇੱਕ-ਵਾਰੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਟੀਮ ਲਈ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਾਲੇ, ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਂਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਟੁੱਟਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਬਦਲਾਅ ਲੌਗਿਨ ਬੱਗ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, API ਗਲਤ ਫੀਲਡ ਰਿਟਰਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਪੇਜ ਲੋਡ ਤਾਂ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਪਰ ਇਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਬਟਨ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। Python ਇਨ੍ਹਾਂ ਚੈੱਕਾਂ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਟੀਮ ਮਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਫੜ ਸਕੇ ਅਤੇ ਘੱਟ ਆਚਾਨਕ ਬਿਨਾਂ ਰੋਕਟੋਕ release ਕਰ ਸਕੇ।
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੈੱਟਅਪ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ "ਸਤਰਾਂ" ਦੇ ਚੈੱਕ ਮਿਲਾ ਕੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ:
Python ਦੀ ਲੋਕਪ੍ਰਿਯਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਆਮ ਟੈਸਟਿੰਗ ਪੈਟਰਨ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹੱਲ ਹੋ ਚੁੱਕੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਟੈਸਟ ਫრამਵਰਕ ਖੁਦ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਚੋਣ pytest ਹੈ। ਇਹ ਸਾਫ਼ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਤੇਜ਼ ਦੌੜਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ plugins ਦਾ ਵੱਡਾ ecosystem ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਟੈਸਟ ਕਿਸੇ ਧੀਮੇ ਜਾਂ ਅਣਵਿਖ਼ਿਆ dependency (ਜਿਵੇਂ ਜੀਵੰਤ email server) 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਵੇ, ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ mocks ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ। mock ਇੱਕ stand-in ਵਸਤੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲੀ dependency ਬਣਕੇ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਅਭਿਆਸ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਾਲਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ conduct tests ਕਰ ਸਕੋ। ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਟੈਸਟ:
ਮੁੱਖ ਯੂਜ਼ਰ ਫਲੋ—signup, checkout, password reset—ਲਈ Python ਇੱਕ ਸਹੀ browser ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਨਾਲ Playwright ਜਾਂ Selenium ਵਰਤ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਯੋਗ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਕੀਨ ਹੋਣਾ ਹੋਵੇ ਕਿ UI end-to-end ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Browser tests ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ unit tests ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਹੌਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਮੁੱਖ ਯਾਤਰਾਵਾਂ ਲਈ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਾਰੇ ਅਜਿਹੇ ਤੇਜ਼ tests ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਆਟੋਮੇਟਡ ਟੈਸਟ ਇਕ safety net ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਰੋਤ-ਬਦਲਾਅ ਤੋਂ ਬਾਅਦ regression ਫੜ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ releases ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਘੱਟ ਸਮਾਂ manual re-checking ਅਤੇ emergency fixes ਵਿੱਚ ਲਗਦਾ ਹੈ।
Python ਛੋਟੇ CLI ਟੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ ਜੋ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਹੀ ਟਾਸਕ ਕਈ ਲੋਕ ਦੁਆਰਾ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੋਵੇ। ਇਕ ਡੌਕ ਤੋਂ ਹੁਕਮ ਨਕਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਫਾਇਲਾਂ ਮੈਨੂਅਲੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੰਪਾਦਨ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ "ਸਹੀ ਤਰੀਕ" ਨੂੰ ਇਕ ਏਕ ਕਮਾਂਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਸਧਾਰਣ CLI ਆਮ ਵਰਕਫਲੋ ਜਿਵੇਂ release notes ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, project scaffold ਬਣਾਉਣਾ, build artifacts ਚੈੱਕ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ naming conventions validate ਕਰਨਾ wrap ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। argparse, click, ਜਾਂ typer ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ flags, subcommands, ਅਤੇ ਸਹਾਇਕ --help ਆਉਟਪੁਟ ਨਾਲ ਦੋਸਤਾਨਾ commands ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਟਾਸਕ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਫਾਇਲਾਂ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਲਿਖਣ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
.env ਜਾਂ INI ਫਾਇਲਾਂPython ਇੱਕ ਫਾਇਲ ਲੋਡ ਕਰਣਾ, ਇੱਕ value ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ, required keys validate ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਹ ਫਾਇਲ ਵਾਪਸ ਲਿਖਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ—ਬਿਨਾਂ formatting ਟੁੱਟੇ ਜਾਂ comma ਭੁੱਲਣ ਦੇ।
ਜਦੋਂ ਇਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਚੱਲਦੀ ਹੈ, ਅਗਲਾ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਕਦਮ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਸਨੂੰ reusable ਬਣਾਉ: logic ਨੂੰ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ, input validation, logging, ਅਤੇ ਸਾਫ਼ error messages ਜੋੜੋ। ਇਸ ਨਾਲ "ਇੱਕ-ਵਾਰੀ ਦੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ" ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ utility ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
CLI ਟੂਲ ਸਾਂਝੇ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ package ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਸਾਰੇ ਹੀ ਇੱਕੋ ਵਰਜ਼ਨ ਚਲਾਉਣ:
ਇਸ ਨਾਲ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ install ਅਤੇ update ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਰਿਹਾ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨਾਂ 'ਤੇ ਟੂਲ ਟੁੱਟਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘੱਟ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
Python ਸਿਰਫ਼ "ਗੰਭੀਰ" ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਈ ਭਾਸ਼ਾ ਹੇਠ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿਖਣ, ਆਈਡੀਆਆਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਬਣਾ ਕੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਤਮ ਹੈ।
Python ਭਰਪੂਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਰਗਾ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਕਰਕੇ ਇਹ ਸਕੂਲਾਂ, bootcamps, ਅਤੇ self-study ਕੋਰਸਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਚੋਣ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਮੁੱਖ ਸੰਕਲਪਾਂ—variables, loops, functions, ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਸੋਲ੍ਹਣ—ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਬਿਨਾਂ ਕੁਝ ਜਟਿਲ syntax ਫੱਸਨ ਦੇ।
ਇਹ ਇਹ ਵੀ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੱਡੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਸਿੱਖਣ ਲਈ। ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ “quiz game” input/output, conditions, ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਭਾਸ਼ਾ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਣਾ ਕੇ ਸਿਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, Python ਕਈ ਖੇਡ-ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਸਹਾਰਦਾ ਹੈ:
ਰਚਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲੋਜਿਕ, debugging, ਅਤੇ iteration ਸਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਤੁਰੰਤ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਕੋਡ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Python ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਲੋਕਪ੍ਰਿਯ ਹੈ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ Raspberry Pi ਨਾਲ। ਤੁਸੀਂ GPIO ਪਿਨਾਂ ਰਾਹੀਂ ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵਾਇਸਾਂ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਧਾਰਣ IoT ਬਿਲਡ ਖੁਲਦੇ ਹਨ:
ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਤੁਹਾਨੂੰ inputs/outputs, timing, ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦਾ real-world ਨਾਲ ਅੰਤਰਕਿਰਿਆ ਸਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ।
Python ਛੋਟੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਜਾਂ ਗਣਿਤੀ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ ਚਮਕਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਗਿਣ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਦੁਹਰਾਏ ਜੰਤਰ-ਚੱਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ visualize ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ coin flips ਸਿਮੁਲੇਟ ਕਰਕੇ probability ਸਮਝਣਾ, projectile motion ਦੀ ਨੰumerical ਖੋਜ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਲੈਬ ਡੇਟਾਸੇਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਵਿਗਿਆਨਪਤੀ ਨਾ ਬਣੋ, ਕੋਡ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
Python ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਚੋਣ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਬिनਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮੇਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਬਗੈਰ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਬਰਦਾਸ਼ਤ ਕੀਤਾ। ਪਰ ਇਹ ਹਰ ਕੰਮ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਟੂਲ ਨਹੀਂ—ਇਸ ਦੀਆਂ ਮਜ਼ਬੂਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਤੋਂ ਹੀ ਠੀਕ ਸਟੈਕ ਚੁਣਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ।
Python ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹੋਂਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਅਤੇ maintainability ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋਵੇ:
ਆਮ “ਚੰਗੀ ਫਿੱਟ” ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ, ਡੇਟਾ analysis notebooks, backend services ਅਤੇ APIs, testing tooling, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ML workflow ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ।
Python ਗਲਤ ਟੂਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ environment ਜਾਂ performance constraints ਬਹੁਤ ਕਠੋਰ ਹੋਣ:
ਫਿਰ ਵੀ, Python ਅਕਸਰ scripting, data tooling, testing, ਜਾਂ ਤੇਜ਼ glue code ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਭਾਗ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ runtime constraints ਹੋਰਨਾਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਲਈ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਪੁੱਛੋ:
ਇੱਕ ਵਿਆਵਹਾਰਿਕ ਰੁਖ ਇਹ ਹੈ: Python ਨੂੰ ਉਹਥੇ ਵਰਤੋ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਵਿਕਾਸ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ runtime constraints ਲੋੜਦਾ ਹੈ ਉਥੇ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜੋ।
Python ਸਿੱਖਣਾ ਤਾਂ ਜਦੋਂ ਇੱਕ “ਪਹਿਲਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ” ਤੁਹਾਡੇ ਲਕਸ਼ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਹੋਵੇ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਕੁਝ ਰਿਹਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਬਣਾਓ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਬਚਾਏ: ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਫਾਇਲਾਂ ਨੂੰ ਰੀਨੇਮ ਕਰੋ, spreadsheets ਸਾਫ਼ ਕਰੋ, ਜਾਂ CSV ਤੋਂ ਹਫਤਾਵਾਰ ਰਿਪੋਰਟ ਬਣਾਓ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਵੈੱਬ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ API ਬਣਾਓ: ਇੱਕ to-do list backend, habit tracker, ਜਾਂ ਸਧਾਰਣ “notes” ਸੇਵਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲੌਗਿਨ ਹੋਵੇ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਸੰਦ ਹੋਵੇ: ਨਿੱਜੀ ਖਰਚ, ਵਰਕਆਊਟ ਲੌਗ, ਜਾਂ ਇੱਕ public dataset ਅਤੇ ਉਸਦਾ ਛੋਟਾ ਰਿਪੋਰਟ ਬਣਾਓ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ AI ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: ਇੱਕ spam classifier, review sentiment checker, ਜਾਂ “similar items recommend” ਦਾ ਖੇਡ-ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ।
ਪੱਧਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖੋ: Python ਬੁਨਿਆਦੀ → ਮੁੱਖ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ → ਇੱਕ ਅਸਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ।
ਬੁਨਿਆਦੀ: variables, functions, loops, errors, files ਪੜ੍ਹਣਾ/ਲਿਖਣਾ
ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ: ਸਿਰਫ़ ਉਹੀ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੋਵੇ (ਉਦਾਹਰਨ: APIs ਲਈ requests, ਡੇਟਾ ਲਈ pandas, ਵੈੱਬ ਲਈ fastapi)
ਅਸਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ: ਇਸਨੂੰ ship ਕਰੋ। README, ਉਦਾਹਰਣ ਅਤੇ “ਕਿਵੇਂ ਚਲਾਉਣਾ” ਹਿੱਸਾ ਜੋੜੋ।
ਹਰ ਹਫ਼ਤਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਟਾਸਕ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ 60–90 ਮਿੰਟ ਵਿੱਚ ਮੁਕੰਮਲ ਕਰ ਸਕੋ: ਇੱਕ ਪੇਜ਼ scrape ਕਰੋ, ਲੌਗ ਫਾਇਲ parse ਕਰੋ, ਇੱਕ email draft auto-generate ਕਰੋ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਚਾਰਟ ਬਣਾਓ।
ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, 3–5 ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਪੋਰਟਫੋਲਿਓ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠੇ ਕਰੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਮਦਦ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ visible text '/blog' ਜਾਂ '/pricing' ਵੇਖੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਥਾਂ ਮੁਕੰਮਲ ਐਪ ship ਕਰਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ Koder.ai ਨਾਲ ਵੀ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ: ਇਹ ਇੱਕ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਚੈਟ ਤੋਂ ਕੰਮਕਾਜ਼ ਵੈੱਬ/ਸਰਵਰ/ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਬਣਾਉਂਦਾ, planning mode, source code export, deployment/hosting, ਅਤੇ snapshots with rollback ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
Python ਇੱਕ general-purpose ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਕਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ, ਵੈੱਬ ਬੈਕਐਂਡ ਅਤੇ APIs, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਡੇਟਾਬੇਸ/ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨ, ਟੈਸਟਿੰਗ/QA ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਕਮਾਂਡ-ਲਾਈਨ ਟੂਲ ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ (ਜਿਵੇਂ Raspberry Pi)।
Python ਦਾ syntax ਸਾਫ਼ ਤੇ ਪਾਠਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਅਕਸਰ ਤੁਸੀਂ ਘੱਟ ਲਾਈਨਾਂ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ "ceremony" ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਅਸਾਨ, ਮੈਨਟੇਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸੌਖਾ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਹੈ।
ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ecosystem ਵੀ ਹੈ—ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਆਮ ਕਾਰਜਾਂ (ਵੈੱਬ, ਡੇਟਾ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ) ਲਈ ਪਰਿਪੱਕ ਕਿਤਾਬਖਾਨਾਂ ਅਤੇ community ਉਦਾਹਰਣ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਮਿਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਕੋਡ ਇੱਕ interpreter ਰਾਹੀਂ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ (ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ CPython)। CPython ਤੁਹਾਡੇ .py ਕੋਡ ਨੂੰ bytecode ਵਿੱਚ compile ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ execute ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਅਮਲ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇਤਨਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ python your_script.py ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ Python ਹਦਾਇਤਾਂ ਕਦਮ-ਬ-ਕਦਮ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ package ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੇ ਲਿਖਿਆ ਰੀਯੂਜ਼ੇਬਲ ਕੋਡ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਲਿਖਿਆ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ) ਜੋ ਤੁਸੀਂ install ਕਰਕੇ import ਕਰਦੇ ਹੋ। pip ਉਹ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਇਹ packages ਡਾਉਨਲੋਡ ਅਤੇ install ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਵਰਕਫਲੋ:
pip install <package>import <package> ਕਰੋਇੱਕ virtual environment ਹਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ dependencies ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਜ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤ ਸਕਣ ਬਿਨਾਂ ਟਕਰਾਅ ਦੇ।
ਆਮ ਕਦਮ:
python -m venv .venv)pip ਨਾਲ ਪੈਕੇਜ install ਕਰੋਇਸ ਨਾਲ “it works on my machine” ਸਮੱਸਿਆ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਾਂ deploy ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ, ਘੱਟ-ਰਿਸਕ ਵਾਲੇ ਟਾਸਕਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ:
ਮਕਸਦ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਐਸੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਬਣਾਓ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਜਦੋਂ ਵੀ ਟਾਸਕ ਆਵੇ, ਸਕੋਂ секунਡਾਂ ਵਿੱਚ ਚਲਾ ਸਕੋ।
ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਲਕਸ਼ਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ frontend/mobile ਲਈ ਇੱਕ API ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ FastAPI ਅਕਸਰ ਤੇਜ਼ ਰਸਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਵਰਕਫਲੋ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:
Python ਇਸ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀਆਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਸਥਾਪਿਤ ਵਰਕਫਲੋ ਹਨ:
ਅਕਸਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਲੇਬਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ—ਨ ਕਿ ਸਿਰਫ ਮਾਡਲ ਕੋਡ। ਛੋਟے ਤਜਰਬੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ baseline ਮਾਡਲ ਬਣਾਓ ਜਿਸਨੂੰ ਆਪ ਤੁਸੀਂ ਸੁਧਾਰ ਸਕੋ।
Python ਹਰ ਰੁਕਾਵਟ ਵਾਲੀ ਸਥਿਤੀ ਲਈ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ:
ਫਿਰ ਵੀ, Python ਦੂਜੇ ਤੇਜ਼ ਭਾਗਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ glue/automation/ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਵਧੀਆ ਕਿਰਦਾਰ ਨਿਭਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਕ ਵਾਰੀ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ, ਤੁਸੀਂ ਇਹੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।