Skillset_learning_python_projects

Python開発者のロードマップ？

初心者レベルから始まる強力なPython開発者になることを導くためのロードマップ。このロードマップは、Python開発において進歩し、強固な基盤を構築するのに役立つ重要なトピック、スキル、リソースの概要を説明しています。

>>> python_roadmap_sh.pdf <<<

初心者レベル

コアPython

• Python構文、データ型、変数、および制御フローの基本を学びます。
• 関数、モジュール、パッケージを理解します。
• ファイルの処理と入出力操作を探索します。
• エラーを効果的に処理するための例外処理を調査します。

オブジェクト指向プログラミング（OOP）

• クラス、オブジェクト、継承、カプセル化、多型を含むPythonのOOPの基礎をマスターします。
• OOPの原則とPythonでそれらを適用する方法を理解してください。

データ構造とアルゴリズム

• リスト、辞書、セット、タプルなどの重要なデータ構造を学びます。
• 検索、ソート、再帰などの基本的なアルゴリズムを研究します。
• 一般的なデータ構造とアルゴリズムの問​​題とそのソリューションを調べます。

Python Standard Library

• Python Standard Libraryと、 os 、 sys 、 datetime 、 math 、 randomなどのモジュールに精通してください。
• 標準的なライブラリを活用して開発プロセスを合理化する方法を理解してください。

外部ライブラリを使用する

• データの操作、分析、視覚化のために、 NumPy 、 Pandas 、 Matplotlibなどの人気のあるPythonライブラリを使用する方法を学びます。
• RequestsやBeautifulSoupのようなライブラリを探索し、WebスクレイピングやAPIを使用して作業します。

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中級

機能プログラミング

• 機能プログラミングの原則と、それらをPythonで適用する方法を学びます。
• 不変性、純粋な機能、高次関数、関数構成などの概念を理解します。
• iTertools、functools、Operatorなど、Pythonの機能プログラミングライブラリを探索します。

Web開発

• DjangoやFlaskなどのWebフレームワークを使用して、Webアプリケーションを構築するために実践的なエクスペリエンスを取得します。
• ルーティング、テンプレート、フォーム、認証、およびデータベース統合について学びます。

データベース統合

• データベースの概念を調査し、Pythonを使用してデータベースと対話する方法を学びます。
• MySQL、PostgreSQL、またはMongoDBのようなNOSQLデータベースなどのSQLデータベースを探索します。

テストとテスト駆動型開発（TDD）

• モッキング、フィクスチャー、プロパティベースのテストなどの高度なテスト手法について学びます。
• テスト駆動型開発（TDD）の原則と、コードを書く前にテストを作成する方法を理解します。
• Pytestなどのテストフレームワークや、プロパティベースのテストの仮説などのツールを探索します。

バージョン制御

• バージョン制御とコラボレーションのためにGitとGithubの使用方法を学びます。
• ブランチ、コミット、プルリクエスト、マージなどの概念を理解します。

APIとWebサービス

• APIの構築と消費、およびWebサービスの操作に関する知識を獲得します。
• Restful APIの原則について学び、Flask-RestfulやDjango Rest Frameworkなどのライブラリを探索します。

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高度なレベル

高度なPythonコンセプト

• デコレーター、ジェネレーター、コンテキストマネージャー、メタプログラミングなどの高度なトピックを研究します。
• 機能またはクラスに機能を追加するためにデコレーターを使用する方法を理解します。
• リソース管理のために反復可能なシーケンスとコンテキストマネージャーを作成するためのジェネレーターについて学びます。

コードの最適化とプロファイリング

• Pythonコードを最適化してプロファイルするための技術を学び、効率を向上させます。
• パフォーマンスボトルネックを識別するために、CProfileやline_profilerなどのツールの使用を理解します。
• メモリ使用量を最適化し、計算オーバーヘッドを削減するための戦略を探索します。

高度なWeb開発

• セキュリティ、スケーラビリティ、パフォーマンスの最適化などのWeb開発の概念に深く潜ります。
• GraphQL 、 Docker 、 AWSなどの高度なフレームワークとツールを探索します。

並行性と並列性

• スレッド、マルチプロセッシング、および同時モジュールを使用した同時プログラミングに深く潜ります。
• パフォーマンスの最適化のために、マルチプロセッシングやJoblibなどのライブラリを使用した並列コンピューティングを探索します。
• 複数のマシンで計算をスケーリングするために、DaskやRayなどの分散コンピューティングフレームワークについて学びます。

Pythonのセキュリティ

• 安全なコーディングプラクティスと一般的なセキュリティの脆弱性に関する知識を得る。
• SQLインジェクションやクロスサイトスクリプト（XSS）などの一般的なWebアプリケーションの脆弱性から保護する方法を学びます。
• 安全な認証と承認メカニズムを実装する方法を理解してください。

ビッグデータと分散コンピューティング

• 大規模なデータセットを処理および分析するために、Apache SparkやDaskなどのフレームワークを探索します。
• 分散コンピューティングの概念とアーキテクチャについて学びます。

データサイエンスと機械学習

• データ分析と機械学習のためにScikit-learn 、 TensorFlow 、 PyTorchなどのライブラリに精通してください。
• データの前処理、機能抽出、モデルトレーニング、評価について学びます。

展開とDevOps

• AWS、Azure、Google CloudなどのクラウドプラットフォームにPythonアプリケーションを展開することに関する知識を得ます。
• Kubernetesを使用したDockerやコンテナオーケストレーションなどのツールを使用してコンテナ化を理解します。
• 継続的な統合と継続的な展開（CI/CD）パイプラインを探索します。

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リソース

• 本：エリック・マテスによる「Python Crash Course」、「Fluent Python」、Luciano Ramalho、Robert C. Martinの「Clean Code」。
• オンラインコース：Coursera＆Udemy。
• ドキュメント：公式のPythonドキュメントとライブラリ固有のドキュメント：python.org/doc。
• Webサイトとブログ：W3Schools、Metanit、FreeCodecamp、Letpy、Kaggle、Hackerrank、SoloLearn
• より詳細なロードマップ：roadmap.sh
• 電報チャンネル： Python/Django、биorarqur§отекапитониста| Python、Django、Flask