Z różnymi językami programowania miałem do czynienia wielokrotnie, ale żadnego nie nauczyłem się porządnie. Postanowiłem że Python będzie tym pierwszym który opanuje w zaawansowanym stopniu. Powody? Machine learning, Computer Vision i Robot Operating System. Oraz to że ciężko w nim zacząć od pisania okienkowych aplikacji, dzięki czemu nie grozi mi utknięcie na cyzelowaniu GUI zamiast nauki programowania. Poniżej dziennik tego, co faktycznie się nauczyłem do tej pory.
[21-06-2020]
Dawno nie było żadnej aktualizacji, a to wszystko z powodu serwisu JetBrains Academy Przerobiłem na nim 162 tematy dotyczące Pythona (bez Django) i jestem super zadowolony. Wydaje mi się że domknąłem wszystkie poważniejsze braki jeżeli chodzi o pisanie w tym języku.
Zdecydowanie polecam każdemu naukę poprzez ten serwis. Ogrom ćwiczeń, ciekawie i ze szczegółami opisana teoria, i to wszystko przez jeszcze jakiś czas za darmo. Pora zrobić plan nauki dla Computer Vision i Machine Learning :) Myślę że w niedalekiej przyszłości napiszę jK nauczyć się programowania nie wydając 15 000 zł na bootcamp.
[26-04-2020]
Flask - udało mi się szybko zbudować działający serwis który jest całkiem przyjazny dla oka (zasługa Boostrap). Dużo jest jeszcze do dopracowania, ale jako szybki POC sprawdza się znakomicie. Wszystko działa już na serwerze, dane się pobierają, a wykresy generują bez mojego udziału.
TODO: Blueprint, errorhandler, ataki CSRF, walidacja danych w formularzach, nadrobienie braków w konfiguracji NGNIX
YAML - potrzebowałem przerzucić cześć danych konfiguracyjnych do osobnego pliku. Myślałem żeby zrobić to jako JSON (i skreślić jeden punkt TODO), ale okazało się że możliwości są znacznie szersze. Wybrałem YAML, bardziej z ciekawości i chęci zabawy niż z jakiegoś racjonalnego względu.
Wizualizacja - udało się wygrać z serwerem VPS, mogę już rysować wykresy przy pomocy matplotlib Na razie tworzę najprostsze grafiki, mam za sobą testy z Bokeh. Będę chciał spróbować Plotly.
TODO: Plotly Express
[10-04-2020]
Scrapy - Przy okazji wgryzania się mocniej w scrapy wyszło że powinienem przyłożyć się do programowanie obiektowego. Stąd poniższa lista rzeczy do nadrobienia.
TODO: Objects, Classes, __Init__, Class variables, Methods,inheritance
Regex - poznałem podstawową składnię przy okazji wyciągania danych w formacie JSON
[30-03-2020]
Robienie własnego projektu który nie jest kalkulatorem ani TODO listą związanego z przepisywaniem kodu który ktoś wymyślił sprawie że pojawia się masa rzeczy których trzeba się nauczyć choćby w minimalnym stopniu żeby zrobić to co się wymyśliło. Lista tematów które doszły od ostatniego zestawienia:
SQL - Zapis ogłoszeń do plików do csv i obróbka ich przy pomocy pandas była dobrym pomysłem na start. Skoro jednak mam działający kod dla najprostszego przypadku to postanowiłem go rozwinąć w coś bardziej użytecznego. Parsowane treści wszystkich ogłoszeń sprawiło że mam znacznie więcej danych, uznałem że wygodniej będzie trzymać je wszystkie w bazie SQLite. To wymagało ode mnie nauki podstaw SQL. Na razie mam opanowane elementarne zapytania dla tworzenia tabel, dodawania, odpytywania i łącznia danych
TODO: Bardziej zawansowane zapytania, przyjrzenie się problemowi SQL Injection (rozwiązanie: ORM SqlAlchemy?)
JSON - Jednym formatem wymiany danych który kojarzyłem był XML. Z racji tego że otomoto trzyma w kodzie strony część informacji w formacie JSON to poznałem jego podstawy z wykorzystaniem biblioteki json . Potrafię “spłaszczyć” odczytane dane, tak żeby móc dalej nimi manipulować
TODO: Zapisywanie danych w tym formacie (potrafię napisać JSON zgodny z RFC 8259 w środku nocy)
Scrapy - Tworzenie kodu pająka nadal jest dla mnie nieintuicyjne, ale potrafię przekazać do parsowania podstrony serwisu pozyskane w wyniku parsowania innej strony. Dodatkowo w trakcie pozbywam się od razu tej części pliku HTML która nie jest mi potrzebna tak żeby oszczędzać czas i miejsce na dysku.
TODO: Limitowanie ilości zapytań przy pobieraniu większej ilości podstron
[22-01-2020]
Markdown - wybór bloga opartego o Jekyll prowadzonego na Github pages sprawił że musiałem nauczyć się formatować tekst w podstawowym stopniu z wykorzystaniem markdown. Do tej pory opanowałem podstawowe rzeczy: nagłówki, wypunktowania, linki blok kodu. Stworzenie podstawowego pliku Readme.md nie jest już wyzwaniem. Co do edytorów przeszedłem drogę od Notepad++ (brak podglądu formatowania) przez webowy StackEdit (wady: na każdym komputerze inne pliki zapisane w cache, psuje nagłówek postów) po aplikację Typora (wady: na razie brak)
TODO: tabele, osadzanie grafik
Git - na razie w bardzo podstawowym stopniu. Bardziej obsługa Githuba niż git. Rozumiem zasadę działania repozytorium, ale moja interakcja ogranicza się na razie do push/pull w Github desktop.
TODO: przerobić cały workflow z kursu Gita
Linux - do tej pory: elementarne podstawy. Logowanie po SSH, poruszanie się po systemie z wykorzystaniem wyłącznie tekstowej konsoli
TODO: Prawa dostępu do plików, dowiązania symboliczne
Czego nie robić: The Little Book of Python Anti-Patterns
Ogólna lista (zrobiona przed rozpoczęciem nauki - na podstawie harmonogramu CodersLab):
-
Python podstawy:
Podstawowe struktury sterujące: pętleInstrukcje warunkowe if - elseif - elseBlok kodu i instrukcja passFunkcje, zwracane wartości, parametry funkcji- “Magiczne” parametry funkcji: *args i **kwargs
Listy i krotki: nawigowanie po kolekcjachModyfikowanie listKrotki i różnice miedzy krotką a listą
- Lista składana (list comprehension)
SłownikiInstrukcja “for in” oraz operator “in”- Napisy (string), napis jako kolekcja
Moduły, importowanie modułów, nazwTworzenie własnych modułów, pakiety, biblioteki- Virtualenv
Obsługa wyjątkówDekoratoryProtokół HTTP, metody GET i POST- Flask - prosty framework HTTP
- Metody HTTP we Flasku, odbieranie parametrów
-
Python zaawansowany:
Pojęcie metody, klasy i właściwościHermetyzacjaDziedziczenieKonstruktor, inicjalizator
- Nadpisywanie metod i właściwości
- Metody statyczne i metody klasowe
- Dynamiczne własności
IteratoryGeneratoryWyrażenie generowane (generator expression)- Wyrażenie regularne
- Numpy
- Pandas
- MatplotLib
- OpenCV