آموزش پایتون | یادگیری زبان برنامه‌نویسی Python

آموزش پایتون – پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی امروزی است که به خاطر سادگی، ویژگی‌های گسترده و پشتیبانی قوی از کتابخانه‌ها شناخته می‌شود. این زبان به دلیل نحو ساده و قابل فهم، برای مبتدیان بسیار مناسب است و در عین حال کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های قدرتمندی دارد که آن را به گزینه‌ای ایده‌آل برای توسعه‌دهندگان حرفه‌ای تبدیل می‌کند.
پایتون:

• یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا و چندمنظوره است.
• دارای نحوی ساده و آسان برای یادگیری است، مناسب برای مبتدیان و حرفه‌ای‌ها.
• به خاطر خوانایی بالا و پشتیبانی وسیع از کتابخانه‌ها معروف است.

چرا پایتون را یاد بگیریم؟

• پایتون نسبت به سایر زبان‌های برنامه‌نویسی به خطوط کد کمتری نیاز دارد.
• پایتون تقاضای بالایی در بازار کار دارد، چون در حوزه‌هایی مانند توسعه نرم‌افزار، علم داده، و هوش مصنوعی/یادگیری ماشین کاربرد زیادی دارد.
• پایتون از کتابخانه‌های معروفی در توسعه وب، AI/ML، علم داده و تحلیل داده‌ها پشتیبانی می‌کند؛ مثل Django، Flask، Pandas، Tensorflow، Scikit-learn و بسیاری دیگر.
• پایتون یک زبان شی‌گرا است که کدها را در قالب شی‌ها سازمان‌دهی می‌کند.
• پایتون چندسکویی (cross-platform) است و بدون تغییر زیاد در ویندوز، مک و لینوکس اجرا می‌شود.
• شرکت‌های بزرگی مانند Google، Netflix و NASA از پایتون استفاده می‌کنند.

اولین برنامه پایتون

در اینجا یک کد ساده پایتون را مشاهده می‌کنید که یک رشته را چاپ می‌کند. پیشنهاد می‌کنیم کد را ویرایش کنید و نام خودتان را چاپ کنید.

print("Hello World")

خروجی:

Hello World

۱. مبانی پایتون (Python Basics)

در این بخش، مباحث پایه‌ای زبان پایتون را پوشش می‌دهیم؛ از نصب پایتون، نوشتن اولین برنامه، درک کامنت‌ها، کار با متغیرها، کلمات کلیدی و عملگرها. این مفاهیم، پایه‌های ضروری برای شروع کدنویسی با پایتون هستند.

• پیش از شروع یادگیری، باید پایتون را روی سیستم خود نصب کنیم.

سرفصل‌ها:

• مقدمه
• ورودی و خروجی
• متغیرها
• عملگرها
• آزمون: مبانی و ورودی/خروجی
• کلمات کلیدی
• انواع داده
• آزمون: انواع داده، اعداد، بولی (Boolean)
• دستورات شرطی
• حلقه‌های تکرار در پایتون
• آزمون: جریان کنترل و حلقه‌ها

۲. توابع در پایتون (Python Functions)

توابع در پایتون ستون فقرات کدی منظم و بهینه هستند. در این بخش از آموزش پایتون ۳، با ساختار توابع، مدیریت پارامترها، مقادیر بازگشتی، حوزه متغیرها و تکنیک‌های پیشرفته‌تری مانند closures و decorators آشنا می‌شویم. همچنین با توابع پرکاربردی مثل range()، map، filter و توابع lambda آشنا خواهیم شد.

سرفصل‌ها:

• کلیدواژه def
• استفاده از دستور pass در توابع
• دستور return
• متغیرهای سراسری (global) و محلی (local)
• بازگشت (Recursion) در پایتون
• *args و **kwargs در توابع
• ‘self’ به‌عنوان آرگومان پیش‌فرض
• توابع کلاس اول (First-Class Functions)
• توابع Lambda
• توابع Map، Reduce و Filter
• توابع تو در تو (Inner Functions)
• دکوریتورها (Decorators)
• آزمون: توابع

۳. ساختمان داده در پایتون (Python Data Structures)

پایتون مجموعه‌ای متنوع از انواع داده‌ها را ارائه می‌دهد، از جمله لیست‌ها، رشته‌ها، تاپل‌ها، مجموعه‌ها، دیکشنری‌ها و آرایه‌ها. در این بخش، با هر کدام از این ساختارهای داده‌ای به‌طور دقیق آشنا خواهیم شد.

سرفصل‌ها:

• رشته‌ها (Strings)
• لیست‌ها (Lists)
• آزمون: لیست و رشته
• تاپل‌ها (Tuples)
• دیکشنری‌ها (Dictionaries)
• آزمون: تاپل و دیکشنری
• مجموعه‌ها (Sets)
• آرایه‌ها (Arrays)
• درک لیست با List Comprehension
• آزمون: مجموعه‌ها، آرایه‌ها، لیست کامپری‌هنشن

ماژول collections در پایتون ساختارهای داده‌ای پیشرفته‌ای را ارائه می‌دهد، از جمله:

• Counter
• heapq
• deque
• OrderedDict
• defaultdict
• آزمون: ساختمان داده

برای یادگیری دقیق‌تر ساختار داده و الگوریتم‌ها با پایتون، می‌توانید به آموزش DSA با پایتون مراجعه کنید.

۴. مفاهیم شی‌گرایی در پایتون (Python OOPs Concepts)

در این بخش با مفاهیم اصلی برنامه‌نویسی شی‌گرا (OOP) در پایتون آشنا می‌شویم. از کپسوله‌سازی گرفته تا وراثت، چندریختی (polymorphism)، کلاس‌های انتزاعی و تکرارکننده‌ها (iterators)، مفاهیمی را خواهیم آموخت که به شما کمک می‌کند کدی ماژولار، قابل استفاده مجدد و قابل توسعه بنویسید.

سرفصل‌ها:

• کلاس‌ها و اشیاء
• چندریختی
• وراثت
• کلاس‌های انتزاعی
• کپسوله‌سازی
• تکرارکننده‌ها
• آزمون: شی‌گرایی

۵. مدیریت خطا و استثنا در پایتون (Python Exception Handling)

در این بخش با نحوه‌ی مدیریت خطا در پایتون آشنا می‌شویم؛ اینکه چگونه پایتون با خطاهای غیرمنتظره برخورد می‌کند و چگونه می‌توانیم کدی پایدار و مقاوم بنویسیم. همچنین مدیریت فایل را هم پوشش خواهیم داد، از جمله خواندن و نوشتن فایل‌ها.

سرفصل‌ها:

• مدیریت استثنا
• try و except
• استثناهای داخلی
• تعریف استثنا توسط کاربر
• آزمون: مدیریت خطا

۶. کار با فایل در پایتون (File Handling)

در این بخش به نحوه‌ی کار با فایل‌ها می‌پردازیم، از جمله خواندن و نوشتن فایل‌ها.

سرفصل‌ها:

• کار با فایل
• حالت‌های مختلف فایل
• خواندن فایل‌ها
• نوشتن یا ایجاد فایل‌ها
• ماژول os
• ماژول pathlib
• مدیریت پوشه‌ها
• آزمون: مدیریت فایل

۷. اتصال به پایگاه‌داده در پایتون (Python Database Handling)

در این بخش، با نحوه‌ی کار با پایگاه‌داده‌های MySQL و MongoDB در پایتون آشنا خواهیم شد.

سرفصل‌ها:

• آموزش پایتون و MongoDB
• آموزش پایتون و MySQL

۸. پکیج‌ها و کتابخانه‌های پایتون (Python Packages or Libraries)

بزرگ‌ترین قدرت پایتون، مجموعه‌ی بزرگی از کتابخانه‌های استاندارد آن است که برای کارهای متنوعی استفاده می‌شوند، از جمله:

سرفصل‌ها:

• ماژول‌های داخلی پایتون
• کتابخانه‌های ساختار داده و الگوریتم (DSA)
• کتابخانه‌های رابط گرافیکی (GUI) در پایتون

۹. علم داده با پایتون (Data Science with Python)

۱. کتابخانه‌های پایه:

این کتابخانه‌ها پایه و اساس تمام فرآیندهای علم داده هستند. برای شروع، باید این‌ها را خوب یاد بگیرید:

• NumPy
• Pandas
• Matplotlib

۲. ابزارهای آماری و بصری‌سازی پیشرفته:

پس از تسلط بر مدیریت و نمایش اولیه داده‌ها، به سراغ تحلیل‌های آماری و گراف‌های زیباتر می‌رویم.

• Seaborn
• Statsmodels

۳. کتابخانه‌های یادگیری ماشین (Machine Learning):

پس از تسلط بر داده‌ها، وارد یادگیری ماشین می‌شویم، از مدل‌های ساده تا پیشرفته.

• Scikit-learn
• XGBoost / LightGBM

۴. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (Deep Learning):

اگر به هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی علاقه‌مندید، این کتابخانه‌ها به شما اجازه می‌دهند مدل‌های پیچیده بسازید.

• TensorFlow و Keras
• PyTorch

برای اطلاعات بیشتر می‌توانید به آموزش Python for Data Science مراجعه کنید.

۱۰. توسعه وب با پایتون

۱. فریم‌ورک‌های اصلی وب (توسعه سمت سرور با پایتون): این‌ها ابزارهای اصلی برای ساخت برنامه‌های وب با پایتون هستند:

• Flask
• Django

۲. اتصال به پایگاه داده: در این بخش یاد می‌گیرید که چگونه فریم‌ورک‌های وب پایتون را به پایگاه‌ داده‌ها متصل کرده و داده‌ها را ذخیره و بازیابی کنید:

• SQLite
• SQLAlchemy
• Django ORM

۳. یکپارچگی فرانت‌اند و بک‌اند: نحوه اتصال بک‌اند پایتونی به تکنولوژی‌های فرانت‌اند برای ساخت اپلیکیشن‌های داینامیک و فول‌استک را یاد می‌گیرید:

• Jinja2 (در Flask)
• قالب‌های Django

۴. توسعه API: ساخت APIها (رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی) برای اتصال بک‌اند به فرانت‌اند یا سایر سرویس‌ها:

• Flask-RESTful
• Django REST Framework (DRF)

برای یادگیری بیشتر، می‌توانید به «Python for Web Development» مراجعه کنید.

آزمون‌های پایتون

صفحه آزمون پایتون شامل موضوعاتی مانند متغیرها، نوع داده‌ها و مدیریت خروجی است. شما با عملگرها و کنترل جریان (شرط‌ها و حلقه‌ها) آشنا می‌شوید تا ساختار کد خود را بهتر طراحی کنید. همچنین با ساختارهای داده‌ای مانند لیست، تاپل، دیکشنری و مجموعه‌ها نیز آشنا می‌شوید.

• آزمون‌ها

تمرین پایتون

صفحه تمرین‌های کدنویسی پایتون، تمرین‌هایی برای همه سطوح ارائه می‌دهد که شامل مباحث پایه، حلقه‌ها، توابع و برنامه‌نویسی شی‌گرا است. همچنین با لیست‌ها، رشته‌ها، دیکشنری‌ها، مجموعه‌ها و ساختارهای پیشرفته مثل heap و deque تمرین خواهید کرد. این تمرین‌ها پایه‌ای قوی می‌سازند و اعتماد به نفس شما را در حل مسائل واقعی بالا می‌برند.

• تمرین‌های کدنویسی پایتون

ویژگی‌های پایتون

پایتون به دلیل سادگی و انعطاف‌پذیری، یکی از بهترین گزینه‌ها برای مبتدیان و حرفه‌ای‌هاست. ویژگی‌های کلیدی آن عبارتند از:

• خوانایی و سادگی: سینتکس تمیز و قابل‌فهم پایتون، آن را برای نوشتن و درک کد آسان می‌کند.
• زبان مفسری: پایتون خط‌به‌خط اجرا می‌شود که اشکال‌زدایی و تست کد را ساده‌تر می‌سازد.
• شی‌گرا و تابع‌گرا: پایتون از هر دو سبک برنامه‌نویسی پشتیبانی می‌کند و آزادی زیادی در طراحی برنامه فراهم می‌کند.
• تعیین نوع پویا: نیازی به تعیین نوع متغیر نیست؛ پایتون خودش آن را تشخیص می‌دهد.
• کتابخانه‌های گسترده: پایتون مجموعه‌ای عظیم از کتابخانه‌ها برای توسعه وب، تحلیل داده، یادگیری ماشین و… دارد.
• چندسکویی (Cross-Platform): روی ویندوز، مک و لینوکس بدون نیاز به تغییر اجرا می‌شود.
• پشتیبانی جامعه: جامعه فعال پایتون منابع، ابزارها و پشتیبانی زیادی ارائه می‌دهد.

این آموزش پایتون بر اساس آخرین نسخه Python 3.13.1 به‌روزرسانی شده است.

کاربردهای پایتون

• توسعه وب: فریم‌ورک‌هایی مثل Django و Flask برای ساخت سریع وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌های پویا.
• علم داده و تحلیل داده: پایتون زبان اصلی برای تحلیل، تجسم و پردازش داده‌های بزرگ با کتابخانه‌هایی مثل Pandas، NumPy و Matplotlib.
• یادگیری ماشین و هوش مصنوعی: استفاده گسترده از کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow، Keras و Scikit-learn.
• اسکریپت‌نویسی و اتوماسیون: برای خودکارسازی کارهای تکراری مثل مدیریت فایل‌ها و سرورها.
• وب اسکریپینگ: استخراج داده از وب با کتابخانه‌هایی مثل Beautiful Soup و Scrapy.
• ساخت اپلیکیشن دسکتاپ: استفاده از Tkinter یا PyQt برای ساخت برنامه‌های دسکتاپ.
• برنامه‌نویسی بازی: ساخت بازی‌های ساده با کتابخانه‌هایی مثل Pygame.

مقایسه پایتون با زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر (Python vs. Other Programming Languages)

فهرست شرکت‌هایی که از پایتون استفاده می‌کنند

مسیرهای شغلی و درآمد در حوزه پایتون

ویژگی‌های جدید و آینده پایتون

📌 آخرین نسخه پایدار پایتون: Python 3.13
این نسخه دارای بهبودهایی در سینتکس، پیاده‌سازی و کتابخانه استاندارد است. برخی امکانات مهم آن:

• معرفی مفسر تعاملی جدید
• امکان اجرای آزمایشی در حالت بدون GIL (طبق PEP 703)
• افزودن JIT Compiler (طبق PEP 744)

📌 نسخه آینده: Python 3.14
ویژگی‌های مورد انتظار:

• فعال‌سازی پیش‌فرض UTF-8 Mode (طبق PEP 686)
• سینتکس کوتاه‌تر برای آرگومان‌های کلیدی
• بهبود f-strings
• معرفی API ساده مبتنی بر JSON (طبق PEP 691)