प्रस्तावना
प्रोग्रामिंग दुनिया में Python एक ऐसी भाषा है जो कि न केवल सरल है, बल्कि इसका उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में भी होता है, जैसे कि वेब डेवलपमेंट, डेटा साइंस, मशीन लर्निंग, गेम डेवलपमेंट, और बहुत कुछ। इस लेख में, हम पायथन के बारे में विस्तार से जानेंगे, इसकी महत्वपूर्ण विशेषताओं को समझेंगे, और यह देखेंगे कि आप पायथन को सीखने के लिए कैसे आरंभ कर सकते हैं।
पायथॉन का इतिहास | history of python in hindi
Python एक उच्चस्तरीय, जनरल पर्पज बनाने वाला प्रोग्रामिंग भाषा है, जिसे 1980 के दशक के मध्य में Guido van Rossum ने विकसित किया था। यह भाषा आधुनिक, यथार्थ-वृत्तिक और पढ़ने-लिखने की स्थानीयता का समर्थन करती है और एक सरल और स्वाधीन संग्रहण प्राधिकृति वाली है।
Python का इतिहास निम्नलिखित तरीके से है:
1) 1989 में हुई शुरुआत: पायथन का विकास 1989 में गुइडो वैन रोसुम द्वारा शुरू किया गया था। इसका मुख्य उद्देश्य एक सरल और पढ़ने-लिखने वाली स्थानीय प्रोग्रामिंग भाषा बनाना था।
2) 1991 में पहला संस्करण: पायथन का पहला संस्करण, पायथन 0.9.0, 1991 में जारी किया गया था। यह सूचियों, शब्दकोशों और कार्यों का समर्थन करता है।
3) Python 2. x सीरीज: Python 2. x सीरीज को 2000 के दशक में पेश किया गया था, जिसमें Python 2.0, 2.1, 2.2 आदि शामिल थे। अनुकूलन में कई संशोधन किए गए थे।
4) Python 3. x सीरीज: Python 3.0 को 2008 में जारी किया गया था, जिसने भाषा में कई सुधार पेश किए। पायथन 3. x श्रृंखला के संस्करणों में आम तौर पर वास्तविक विभाजन (/), वास्तविक चरित्र और चरित्र योग, बाइट स्ट्रिंग्स और बहुत कुछ के लिए समर्थन शामिल होता है।
5) व्यापक लोकप्रियता: पायथन ने व्यापक लोकप्रियता हासिल की है, खासकर डेटा साइंस, मशीन लर्निंग, वेब डेवलपमेंट और सामान्य प्रोग्रामिंग के क्षेत्र में। इसे एक आधुनिक एवं अद्वितीय भंडारण भाषा के रूप में पहचान मिली है।
6) समुदाय और पारिस्थितिकी तंत्र: पायथन का बड़ा समुदाय और तृतीय-पक्ष पैकेज, लाइब्रेरी और टूल का विशाल पारिस्थितिकी तंत्र प्रोग्रामिंग को और भी सरल और अधिक प्रभावी बनाता है।
7) Python 2. x समाप्त: Python 2. x श्रृंखला 2020 में समाप्त हो गई, और अब Python 3. x लोकप्रियता का केंद्र है।
Python एक सरल और पारंपरिक संग्रहण भाषा है जिसे अधिकतर क्षेत्रों में प्रयोग किया जाता है, और इसका इतिहास इसकी पॉपुलैरिटी और प्रभाव को प्रकट करता है।
पायथॉन क्या है? | What is python in hindi
Python एक प्रोग्रामिंग भाषा है जो कि सरलता और पढ़ने-लिखने में आसान होने के लिए प्रसिद्ध है। इसका नाम गाइडो वैन रॉसम (Guido van Rossum) ने 1989 में रखा था। पायथन का मुख्य उद्देश्य प्रोग्रामिंग को सरल और पढ़ने-लिखने को आसान बनाना है। पायथन का नाम “Monty Python’s Flying Circus” नामक एक कॉमेडी शो से आया है, जो कि बहुत ही पॉप्यूलर था और इसके आदर्शक चर्चना किये जाते थे।
Python की विशेषताएँ
Python को विशेष करके दो बड़ी बातें कही जा सकती हैं – यह आसान है और यह शक्तिशाली है। यहां कुछ मुख्य विशेषताएँ हैं जो Python को अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं से अलग बनाती हैं:
1. सरलता:
Python एक सरल और पढ़ने-लिखने में आसान प्रोग्रामिंग भाषा है। इसकी सिंटैक्स पढ़ने और लिखने के लिए सामान्य इंग्लिश की तरह होती है और यह नए लर्नर्स के लिए अधिक दुश्मन नहीं है। आपको विशेष रूप से फ्रेमवर्क्स या अत्यधिक कंप्लेक्स सिंटैक्स की चिंता करने की आवश्यकता नहीं होती है।
2. डायनामिक भाषा:
Python एक डायनामिक प्रोग्रामिंग भाषा है, जिसका मतलब है कि आपको कोड को कंपाइल करने की कोई आवश्यकता नहीं होती है। आप इसे सीधे चला सकते हैं, जिससे कि प्रोग्रामिंग की प्रक्रिया को बड़े ही सुविधाजनक बनाया जाता है।
3. पोर्टेबिलिटी:
Python विभिन्न प्लेटफार्म्स पर उपयोग के लिए उपलब्ध है, जिसका मतलब है कि आप एक ही कोड को अन्य कंप्यूटर पर भी चला सकते हैं। यह आपको अपने प्रोजेक्ट्स को अलग-अलग सिस्टम पर परिकलित करने की चिंता करने से बचाता है।
4. विभिन्न डोमेन्स में उपयोग:
Python का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में होता है, और इसके लिए उपयोगी लाइब्रेरी और फ्रेमवर्क उपलब्ध हैं। यह वेब डेवलपमेंट, डेटा साइंस, एमएल, गेम डेवलपमेंट, और विजुअलिजेशन जैसे क्षेत्रों में उपयोग होता है।
Python के उपयोग क्षेत्र
Python का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में होता है, यहां कुछ मुख्य क्षेत्र दिए गए हैं:
1. वेब डेवलपमेंट:
Python का उपयोग वेब डेवलपमेंट के लिए फ्रेमवर्क जैसे कि Django और Flask में किया जाता है। इससे वेब साइट और वेब एप्लिकेशन के विकास में बेहद सरलता होती है। Django एक पूर्ण-लक्ष्य वेब फ्रेमवर्क है जो वेब एप्लिकेशन विकसित करने को आसान बनाता है, जबकि Flask एक मिनिमलिस्टिक फ्रेमवर्क है जो छोटे से माध्यम के प्रोजेक्ट्स के लिए उपयोगी है।
2. डेटा साइंस:
Python डेटा साइंस के लिए भी बहुत लोकप्रिय है, और इसका उपयोग डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग, और डेटा मॉडेलिंग के लिए होता है। इसके लिए लाइब्रेरी जैसे कि NumPy, Pandas, Matplotlib, और Seaborn उपलब्ध हैं, जो कि डेटा साइंटिस्ट्स के लिए अधिक सुविधाजनक हैं।
3. एमएल (Machine Learning):
Python एमएल और डीप लर्निंग में भी उपयोग होता है, और इसके लिए लाइब्रेरी जैसे कि TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, और PyTorch उपलब्ध हैं। ये टूल्स और लाइब्रेरी एमएल मॉडल्स के विकास और प्रशिक्षण को सुविधाजनक बनाते हैं, जिससे डेटा साइंटिस्ट्स और डीप लर्निंग इंजीनियर्स को अपने प्रोजेक्ट्स को विकसित करने में मदद मिलती है।
4. गेम डेवलपमेंट:
Python का उपयोग गेम डेवलपमेंट के लिए भी होता है, और इसके लिए Pygame जैसे फ्रेमवर्क उपलब्ध हैं। Pygame एक सीमित डेटा और मल्टीमीडिया कंप्यूटिंग के लिए लाइब्रेरी है, जिसका उपयोग वीडियो गेम्स और ग्राफिक्स आप्लिकेशन बनाने के लिए होता है।
5. विजुअलिजेशन:
Python विजुअलिजेशन के लिए बहुत अच्छा है, और इसके लिए Matplotlib, Seaborn, Plotly, और Bokeh जैसे लाइब्रेरी उपलब्ध हैं। ये लाइब्रेरी डेटा को ग्राफिक्स में दर्शाने के लिए अधिक सुविधाजनक हैं, जिससे डेटा साइंटिस्ट्स और डेटा विजुअलाइजेशन विशेषज्ञ विशाल डेटा सेट्स को समझने और प्रस्तुत करने में सहायक होते हैं।
Python सीखने का तरीका
Python सीखने के लिए कई तरीके हैं, नीचे कुछ मुख्य चरण दिए गए हैं जिनका आप अनुसरण कर सकते हैं:
1. ऑनलाइन वीडियो ट्यूटरियल्स:
Python को सीखने के लिए ऑनलाइन वीडियो ट्यूटरियल्स बहुत उपयोगी हो सकते हैं। YouTube पर Python सीखने के लिए अनगिनत वीडियो उपलब्ध हैं, और वहां पर Python के विभिन्न पहलुओं को समझाने वाले चैनल हैं।
2. ऑनलाइन पाठ्यक्रम:
कई वेबसाइट Python के लिए ऑनलाइन पाठ्यक्रम प्रदान करती हैं, जिनमें Coursera, edX, Udemy, और Codecademy शामिल हैं। ये पाठ्यक्रम आपको विस्तार से Python के विभिन्न पहलुओं को सीखने का मौका देते हैं, और आपको प्रैक्टिस करने का भी अवसर मिलता है।
3. बुक्स और डॉक्यूमेंटेशन:
Python के लिए कई उपयोगी किताबें और डॉक्यूमेंटेशन उपलब्ध हैं, जैसे कि “Python डॉक्यूमेंटेशन” और “Automate the Boring Stuff with Python.” ये संसाधन आपको Python के विभिन्न आयामों को समझने और अपने कौशल को सुधारने में मदद कर सकते हैं।
4. प्रैक्टिस:
Python सीखने के लिए अधिक से अधिक प्रैक्टिस करें। आप कोड लिखकर और प्रोजेक्ट्स बनाकर अपने कौशल को सुधार सकते हैं। कई ऑनलाइन प्लेटफार्म्स पर प्रोजेक्ट्स और चैलेंज्स उपलब्ध होते हैं, जिन्हें आप सम्पन्न करके अपनी प्रोग्रामिंग कौशल को मजबूती से बढ़ा सकते हैं।
Python की महत्वपूर्ण प्रावधानिकताएँ
Python की महत्वपूर्ण प्रावधानिकताएँ कुछ इस प्रकार हैं:
1. Python एक सरलता से सीखा जा सकता है:
Python की सिंटैक्स और संरचना बेहद सरल है, जिससे नए प्रोग्रामर्स को इसे सीखने में कोई कठिनाई नहीं होती है।
2. Python विभिन्न क्षेत्रों में उपयोग होता है:
Python का उपयोग वेब डेवलपमेंट, डेटा साइंस, मशीन लर्निंग, गेम डेवलपमेंट, और विजुअलिजेशन जैसे क्षेत्रों में होता है। यह विभिन्न डोमेन्स के साथ काम करने का बेहतरीन तरीका है।
3. Python का विकास सामुदायिक रूप से होता है:
Python एक सामुदायिक प्रोजेक्ट है और इसका विकास Python समुदाय द्वारा किया जाता है। इसका मतलब है कि यह सदैव अद्यतन और सुधार के लिए उपलब्ध होता है, जिससे कि यह हमेशा नवाचारिक और प्राथमिक रहता है।
4. Python प्लेटफार्मों पर पोर्टेबल है:
Python विभिन्न प्लेटफार्मों पर पोर्टेबल है, जिससे कि आप एक ही कोड को विभिन्न सिस्टम्स पर चला सकते हैं।
5. Python खुला स्रोत है:
Python खुला स्रोत सॉफ़्टवेयर है, जिसका मतलब है कि आप इसका स्रोत कोड देख सकते हैं और अपनी आवश्यकताओं के आधार पर इसे संशोधित कर सकते हैं। यह एक समृद्ध समुदायिक परियोजना है और उपयोगकर्ताओं को मुफ्त में उपयोग करने की अनुमति देता है।
पायथॉन सीखने के चरण
Python सीखने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें:
1. Python का आधार सीखें:
Python सीखने के आदर्श प्रारंभिक रूप से Python की सिंटैक्स और बुनावट समझने का है। आप पहले ही Python की आधारिक सिंटैक्स, डेटा टाइप्स, और वेरिएबल्स को सीख सकते हैं।
2. Python के महत्वपूर्ण लाइब्रेरी सीखें:
Python के लिए कई महत्वपूर्ण लाइब्रेरी हैं, जैसे कि NumPy, Pandas, Matplotlib, और Scikit-Learn। इन्हें सीखने के बाद आप डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के काम में इनका उपयोग कर सकते हैं।
3. प्रैक्टिस करें:
Python के सिखाने के बाद, आपको प्रैक्टिस करने का समय आता है। कोडिंग प्रैक्टिस करने से आपके कौशल में सुधार होता है और आप अधिक कठिनाईयों को सुलझाने की क्षमता विकसित करते हैं।
4. प्रोजेक्ट्स बनाएं:
Python के साथ प्रोजेक्ट्स बनाने से आपका अभ्यास और समझ दोनों में मदद मिलती है। आप किसी विशिष्ट क्षेत्र में प्रोजेक्ट्स चुन सकते हैं, जैसे कि वेब डेवलपमेंट, डेटा एनालिटिक्स, गेम डेवलपमेंट, या मशीन लर्निंग।
5. Python समुदाय से जुड़ें:
Python के समुदाय से जुड़कर आप अधिक सीख सकते हैं और दूसरों के साथ अपने प्रोजेक्ट्स को साझा कर सकते हैं। आप Python समुदाय के फोरम, सोशल मीडिया, और कन्फ़रेंसेस में भाग लें और नए और अधिक महत्वपूर्ण जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।
पायथॉन का मतलब | python in hindi meaning
“Python” का हिंदी में अर्थ होता है “पायथन”। यह एक प्रमुख प्रोग्रामिंग भाषा है जिसका उपयोग सॉफ़्टवेयर विकास, डेटा विज्ञान, वेब डेवलपमेंट, मशीन लर्निंग, गेम डेवलपमेंट, और अन्य कंप्यूटर साइंस क्षेत्रों में किया जाता है। Python को सीखने और उपयोग करने में आसानी होती है, और यह एक लोकप्रिय और शक्तिशाली प्रोग्रामिंग भाषा है।
उफ़ पायथन में अवधारणाएँ | oops concepts in python in hindi
Python में Object-Oriented Programming (OOP) के कॉन्सेप्ट्स को समझने के लिए निम्नलिखित मुख्य कॉन्सेप्ट्स हैं, जिन्हें हिंदी में समझाया गया है:
- क्लास (Class):
- क्लास एक डिफ़िनेशन होती है जो ऑब्जेक्ट्स की बनाने के लिए उपयोग होती है। यह डेटा और फ़ंक्शन्स का संग्रहण करता है जो ऑब्जेक्ट्स के लिए उपयोग किए जाते हैं।
- ऑब्जेक्ट (Object):
- ऑब्जेक्ट क्लास की एक विशेष स्थानीय और संविदानिक प्रतिस्थापन होती है। यह एक क्लास की एक विशेष इंस्टेंस होता है और उस क्लास की डिफ़िनेशन के आधार पर बनाया जाता है।
- इंस्टेंस वेरिएबल (Instance Variable):
- इंस्टेंस वेरिएबल ऑब्जेक्ट के डेटा को संचित करने के लिए उपयोग होती हैं। ये क्लास के हर ऑब्जेक्ट के लिए अलग-अलग होती हैं।
- क्लास वेरिएबल (Class Variable):
- क्लास वेरिएबल किसी क्लास के सभी ऑब्जेक्ट्स के बीच साझा होती है। इसे क्लास की डिफ़िनेशन के अंदर और बाहर दोनों जगहों पर पहुँचाया जा सकता है।
- मेथड (Method):
- मेथड एक क्लास के ऑब्जेक्ट के लिए एक क्रिया का प्रतिष्ठान होता है। इसमें आप डेटा को प्राप्त, परिवर्तित, और संचित कर सकते हैं।
- इंहेरिटेंस (Inheritance):
- इंहेरिटेंस एक क्लास को एक दूसरे क्लास से विशेषता और फ़ंक्शन्स के साथ वारिसता देने की प्रक्रिया है।
- एनकैप्सूलेशन (Encapsulation):
- एनकैप्सूलेशन क्लास के डेटा और मेथड्स को एक साथ पैकेज करने की प्रक्रिया है। इससे डेटा की सुरक्षा बढ़ती है और क्लास के विशेष डेटा केवल उस क्लास के अंदर ही पहुँच सकते हैं।
- पॉलीमॉर्फिज़म (Polymorphism):
- पॉलीमॉर्फिज़म एक ही नाम के अलग-अलग मेथड्स को समर्थन देने की प्रक्रिया है। यह विशेषता को अधिगम करने की प्रक्रिया है, जिसके बाद वेरिएबल्स और मेथड्स का प्रतिष्ठान विभिन्न तरीकों से होता है।
- ओवरराइडिंग (Overriding):
- ओवरराइडिंग एक सुपरक्लास की मेथड को उसके सबक्लास में बदलने की प्रक्रिया है।
- अबस्ट्रैक्शन (Abstraction):
- अबस्ट्रैक्शन क्लास के डिटेल्स को छुपाने की प्रक्रिया है, ताकि केवल आवश्यक डेटा और मेथड्स को ही दिखाया जाए और अन्य डिटेल्स को छुपा दिया जाए।
ये OOP के महत्वपूर्ण कॉन्सेप्ट्स हैं जो Python में उपयोग होते हैं। ये कॉन्सेप्ट्स आपको कोड को अधिक संरचित और प्रबल बनाने में मदद करते हैं।
पायथन में सेट | sets in python in hindi
Python में सेट (Set) एक डेटा संरचना है जिसमें अनुक्रमित और अद्वितीय आइटम्स का संग्रहण किया जाता है। इसका उपयोग डेटा को यूनिक और डुप्लिकेट आइटम्स से मुक्त रूप में रखने के लिए किया जाता है। यह Python में set डेटा टाइप के रूप में उपलब्ध है। ये कुछ मुख्य बिंदु हैं जो सेट्स के बारे में हैं:
- सेट डेक्लरेशन (Set Declaration):
- सेट बनाने के लिए, आप इसे क्वाड्रेट ब्रैकेट्स { } में आइटम्स के साथ डिक्लेयर कर सकते हैं।
- my_set = {1, 2, 3, 4, 5}
- सेट में डुप्लिकेट नहीं होते:
- सेट में हर आइटम अद्वितीय होता है, इसका मतलब है कि कोई भी आइटम एक ही बार ही मौजूद होता है।
- सेट का उपयोग इंटरएक्शन के लिए:
- सेट्स का उपयोग डेटा के बीच इंटरएक्शन की जरूरत के समय किया जा सकता है।
- set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}intersection = set1.intersection(set2) # सेट्स के बीच इंटरएक्शन
- सेट के मेथड्स:
- सेट्स के साथ कई मेथड्स उपलब्ध होते हैं, जैसे कि
add(),remove(),pop(),union(),difference(),issubset(), और अन्य। - my_set = {1, 2, 3}
my_set.add(4) # आइटम जोड़ें
my_set.remove(2) # आइटम हटाएं
- सेट्स के साथ कई मेथड्स उपलब्ध होते हैं, जैसे कि
- इम्यूटेबल (Immutable):
- सेट्स इम्यूटेबल होते हैं, इसका मतलब है कि एक बार बनाए गए सेट को बदला नहीं जा सकता है, लेकिन आप नए सेट बना सकते हैं और पुराने सेट को उपयोग कर सकते हैं।
- सेट का उपयोग उपादानों के लिए:
- सेट्स का उपयोग एक ऑब्जेक्ट के उपादानों को संचित करने के लिए किया जा सकता है, इसके लिए सेट्स के अपयोग की जरूरत होती है।
- attributes = {‘color’, ‘size’, ‘weight’}
सेट्स Python में डेटा को अद्वितीय और उनिक रूप में संचित करने के लिए एक उपयोगी डेटा संरचना हैं और ये डेटा के साथ अद्वितीयता की आवश्यकता होती है।
पायथन में सूची | list in python in hindi
Python में “list” (सूची) एक डेटा संरचना होती है जिसमें एक से अधिक मौजूद आइटम्स को एक साथ संग्रहित किया जा सकता है। सूची में विभिन्न प्रकार के आइटम्स हो सकते हैं, जैसे कि अंक, स्ट्रिंग, और अन्य सूचियाँ।
सूची को पायथन में [ ] (ब्रैकेट्स) के बीच डिफ़ाइन किया जाता है और आइटम्स को कॉमा (,) से अलग किया जाता है। यहां एक पायथन सूची का उदाहरण है:
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
इस सूची में 1 से 5 तक के पांच अंक हैं। सूची के आइटम को उनके स्थानांक (इंडेक्स) के आधार पर पहचाना जा सकता है, जैसे कि my_list[0] 1 को देखेगा।
सूचियों का उपयोग डेटा संरचनाओं को संग्रहित करने, डेटा को सॉर्ट करने, और अन्य अनुप्रयोगों के लिए किया जाता है, और यह Python में एक महत्वपूर्ण डेटा संरचना है।
पायथन में ट्यूपल | tuple in python in hindi
Python में “tuple” (ट्यूपल) एक डेटा संरचना है जिसमें कई आइटम्स को एक साथ संग्रहित किया जाता है, परंतु यह संरचना बदली नहीं जा सकती है (यानी इसके आइटम्स अपातक और अच्छी तरह से अद्यतन नहीं की जा सकती हैं)। ट्यूपल को पायथन में ( ) (पैरेंथेसिस) के बीच डिफ़ाइन किया जाता है और उसके आइटम्स को कॉमा (,) से अलग किया जाता है।
यहां एक Python ट्यूपल का उदाहरण है:
my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)
इस ट्यूपल में 1 से 5 तक के पांच अंक हैं और यह ट्यूपल के आइटम्स को दिखाता है। ट्यूपल के आइटम को इंडेक्स के आधार पर पहचाना जा सकता है, जैसे कि my_tuple[0] 1 को देखेगा।
ट्यूपल बदलने के लिए उपयोगी नहीं होते हैं, लेकिन वे डेटा संरचनाओं को संरचित रूप से संग्रहित करने के लिए उपयोग होते हैं और उन्हें परिवर्तन नहीं किया जा सकता है।
पाइथॉन की मुख्य विशेषताएँ| features of python in Hindi
Python की मुख्य विशेषताएँ (features of Python) निम्नलिखित हैं:
1) सरल और पढ़ने में आसान: पायथन का सिंटैक्स सरल और पढ़ने में आसान है, जिससे नए प्रोग्रामर के लिए इसे सीखना आसान हो जाता है।
2) ओपन सोर्स (Open Source): पायथन एक ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर है, जिसका अर्थ है कि आप इसका सोर्स कोड देख सकते हैं और इसे अपनी आवश्यकताओं के अनुसार संशोधित कर सकते हैं।
3) प्लेटफार्मों के बीच पोर्टेबल: पायथन को विभिन्न प्लेटफार्मों पर पोर्टेबल रूप से चलाया जा सकता है, जिससे आप विभिन्न संगठनों और प्रणालियों में एक ही कोड का उपयोग कर सकते हैं।
4) विभिन्न डोमेन में उपयोग: पायथन का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है, जैसे वेब डेवलपमेंट, डेटा साइंस, मशीन लर्निंग, गेम डेवलपमेंट, विज़ुअलाइज़ेशन और कई अन्य।
5) डायनामिक टाइपिंग: पायथन एक डायनामिक टाइपिंग भाषा है, जिसका अर्थ है कि आपको डेटा के डेटा प्रकार के साथ खिलवाड़ करने की ज़रूरत नहीं है, और आप आइटम को कोई भी डेटा प्रकार निर्दिष्ट कर सकते हैं।
6) महत्वपूर्ण पुस्तकालय: पायथन के लिए कई महत्वपूर्ण पुस्तकालय और मॉड्यूल उपलब्ध हैं, जिनमें न्यूमपी, पांडास, मैटप्लोटलिब, स्किकिट-लर्न, टेन्सरफ्लो और केरस शामिल हैं, जो डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग कार्य में बहुत महत्वपूर्ण हैं।
7) विस्तारित समुदाय: पायथन के पीछे एक बड़ा समुदाय है जो सहायता प्रदान करता है और नए उपयोगकर्ताओं की मदद करता है।
8) डेटा संरचनाएं और एल्गोरिदम: पायथन के पास डेटा संरचनाएं और एल्गोरिदम बनाने और शोध करने के बेहद आसान तरीके हैं।
9)स्क्रिप्टिंग भाषा: पायथन एक महत्वपूर्ण स्क्रिप्टिंग भाषा है जिसका अर्थ है कि आप छोटी से लेकर बड़ी परियोजनाओं को जल्दी और आसानी से विकसित कर सकते हैं।
10)कोड की कम पंक्तियाँ: पायथन में काम करने के लिए, आपको कोड की कम पंक्तियाँ लिखनी पड़ती हैं, जिससे प्रोजेक्ट को पढ़ना और समझना आसान हो जाता है।
पायथन एक उपयोगकर्ता और विकासकों के बीच लोकप्रियता हासिल कर चुकी है और यह एक बड़ा और विशेष्विज्ञान योग्य समुदाय का हिस्सा है।
पायथन में डिक्शनरी | dictionary in python in hindi
Python में “डिक्शनरी”(dictionary) एक डेटा संरचना है जिसमें कुंजी-मूल्य (key-value) जोड़े होते हैं। डिक्शनरी को {} (ब्रेसिस) के बीच डिफ़ाइन किया जाता है, और इसमें हर कुंजी के साथ एक मूल्य जुड़ा होता है। डिक्शनरी के कुंजी अनुपलब्ध हो सकते हैं और ये मूल्यों को तेजी से एक्सेस करने की अनुमति देते हैं।
यहां एक पायथन डिक्शनरी का उदाहरण है:
my_dict = {“नाम”: “जॉन”, “उम्र”: 30, “शहर”: “न्यूयॉर्क”}
इस डिक्शनरी में “नाम”, “उम्र”, और “शहर” कुंजी हैं, और उनके साथ मूल्य जुड़े हैं। उदाहरण के रूप में, आप my_dict["नाम"] का उपयोग करके “जॉन” को प्राप्त कर सकते हैं।
डिक्शनरी का उपयोग डेटा को संरचित रूप से संग्रहित करने, डेटा को अपडेट करने, और डेटा को अच्छी तरह से प्राप्त करने के लिए किया जाता है, और इसे विभिन्न उद्देश्यों के लिए उपयोग किया जा सकता है।
पायथन में फ़ंक्शन | function in python in hindi
Python में “फ़ंक्शन” (function) एक ब्लॉक कोड होता है जिसे एक नाम दिया जाता है और जिसका उपयोग किसी विशिष्ट कार्य को निष्पादित करने के लिए किया जाता है। फ़ंक्शन को बनाने के बाद आप उसे कई बार बुला सकते हैं, जिससे आपके कोड को दुप्लिकेट नहीं करना पड़ता है और कोड को अधिक संरचित और प्रबंधनीय बनाया जा सकता है।
एक साधारण पायथन फ़ंक्शन की संरचना निम्नलिखित होती है:
def function_name(parameters):
# फ़ंक्शन का बड़ा भाग यहां होता है
# कोड लिखें
return result
यहां फ़ंक्शन की मुख्य घटक होते हैं:
- def: फ़ंक्शन की शुरुआत def शब्द से होती है, जिसके बाद फ़ंक्शन का नाम आता है।
- function_name: फ़ंक्शन का नाम यहां होता है। फ़ंक्शन को बुलाने के लिए इस नाम का उपयोग किया जाता है।
- parameters: फ़ंक्शन के पैरामीटर (आर्ग्युमेंट्स) होते हैं जो फ़ंक्शन के आंतरिक कोड को डेटा पास करने में मदद करते हैं।
- return: फ़ंक्शन के द्वारा उत्पन्न किए गए डेटा को वापस करने के लिए return का उपयोग किया जा सकता है। यह ऑप्शनल है, और फ़ंक्शन को कुछ न वापस करने के लिए छोड़ा जा सकता है।
यहां एक उदाहरण है जिसमें एक साधारण पायथन फ़ंक्शन है:
def add_numbers(a, b):
sum = a + b
return sum
result = add_numbers(5, 3)
print(“योग:”, result)
इस उदाहरण में add_numbers नाम का एक फ़ंक्शन है जो दो संख्याओं का योग करके उनका योग वापस करता है। फ़ंक्शन को add_numbers(5,3) द्वारा बुलाया जाता है और उसका परिणाम “योग: 8” के रूप में प्रिंट होता है।
Python में फ़ंक्शन का उपयोग अपने कोड को संगठित और पुनर्याप्त बनाने के लिए किया जाता है, और यह एक महत्वपूर्ण प्रोग्रामिंग कॉनसेप्ट है।
पायथन में इनहेरिटेंस | inheritance in python in hindi
Python में “इनहेरिटेंस” (inheritance) एक बड़ा और महत्वपूर्ण ओओप्स (OOP) कॉन्सेप्ट है जिसका मतलब है कि एक क्लास एक दूसरे क्लास के गुण, प्रापर्टीज़ और मेथड्स को विरासत में प्राप्त कर सकता है। इनहेरिटेंस का उपयोग करके आप क्लास को पुनर्याप्त और पुनर्गुणवत्ता से उपयोग कर सकते हैं, और इससे कोड की पुनर्गुणवत्ता और पुनर्योग्यता में सुधार होता है।
इनहेरिटेंस के लिए एक “माता” क्लास (जिसे “सुपरक्लास” भी कहा जाता है) और एक “पुत्र” क्लास (जिसे “सबक्लास” भी कहा जाता है) होती है। सुपरक्लास के गुण, प्रापर्टीज़ और मेथड्स सबक्लास के द्वारा विरासत में लिए जा सकते हैं।
यहां एक उदाहरण है जो इनहेरिटेंस को दिखाता है:
# सुपरक्लास (माता क्लास)
class Animal:
def __init__(self, name):
self.name = name
def speak(self):
pass
# सबक्लास (पुत्र क्लास)
class Dog(Animal):
def speak(self):
return f”{self.name} भौंकता है: भौं भौं!”
class Cat(Animal):
def speak(self):
return f”{self.name} मियाऊँ करता है: मियाऊँ!”
# ऑब्जेक्ट्स बनाएं
dog = Dog(“बिल्ली”)
cat = Cat(“कुत्ता”)
# ऑब्जेक्ट्स को उपयोग करें
print(dog.speak()) # बिल्ली भौंकता है: भौं भौं!
print(cat.speak()) # कुत्ता मियाऊँ करता है: मियाऊँ!
इस उदाहरण में, Animal क्लास सुपरक्लास है और Dog और Cat क्लासेस सबक्लास हैं, जो Animal क्लास के गुणों को विरासत में लेते हैं और अपने विशिष्ट speak मेथड को परिभाषित करते हैं।
इस तरह, इनहेरिटेंस का उपयोग करके क्लास हीरार्की और कोड की पुनर्गुणवत्ता को प्रबंधित किया जा सकता है और कोड को पुनर्योग्य बनाया जा सकता है।
पायथन में डेटा प्रकार | data type in python in hindi
Python में डेटा प्रकार (Data Types) विभिन्न प्रकार की डेटा को प्रतिनिधित करने के लिए होते हैं। ये डेटा प्रकार प्रत्येक डेटा आइटम की प्रकृति और प्राकृतिक गुणों को परिभाषित करते हैं, जिससे प्याथन इंटरप्रिटर या कंपाइलर जान सकता है कि किस प्रकार का डेटा है और उसके साथ कैसे काम करना है।
निम्नलिखित हैं, Python में प्रमुख डेटा प्रकार:
1) int (पूर्णांक): पूर्णांकों को int डेटा प्रकारों से दर्शाया जाता है, जैसे कि 10, -5, 1000, आदि।
2)फ़्लोट (फ़्लोट): फ़्लोटिंग पॉइंट नंबरों को फ़्लोट डेटा प्रकारों से दर्शाया जाता है, जैसे कि 3.14, 0.5, -2.0, आदि।
3) str (स्ट्रिंग): स्ट्रिंग डेटा प्रकार से पाठ्य प्रकार के डेटा को दर्शाया जाता है, जैसे कि “हैलो, वर्ल्ड!”, ‘पायथन’, “123”, आदि।
4) बूल (बूल): बूलियन डेटा प्रकार से केवल दो मूल्य होते हैं – सही और गलत। यह डेटा प्रकार सत्य या ग़लत की स्थिति को प्रतिनिधि करता है।
5) सूची (सूची): डेटा सूची प्रकार के आइटमों को संग्रहित करने के लिए होते हैं और [ ] पात्रों में भिन्नताएं होती हैं, जैसे कि [1, 2, 3], [“सेब”, “केला”, “चेरी” ], आदि।
6) टुपल (टुपल): टुपल डेटा प्रकार से सूची के समान होते हैं, लेकिन उन्हें () पैरेंथेसिस में अलग किया जाता है, और वे अपातक और अपडेट नहीं जा सकते हैं।
7) डिक्शनरी (डिक्शनरी): डिक्शनरी डेटा प्रकार से कुंजी-मूल्य (की-वैल्यू) पैर को संग्रहित करने के लिए होते हैं और अधिक { } ब्रेसिस में डिफाइन किया जाता है, जैसे कि {“नाम”: “जॉन”, “उम्र” : 30}।
8) सेट (सेट): सेट डेटा प्रकार से अद्वितीय और अद्वितीय वस्तुओं को संग्रहित करने के लिए होते हैं और उदाहरण { } ब्रेसिस में अंतर किया जाता है, जैसे कि {1, 2, 3}।
9) NoneType (कोई भी मूल्य नहीं): NoneType प्रकार डेटा केवल एक मूल्य कोई भी प्रतिनिधित्व नहीं करता है, जिसमें किसी भी मूल्य की कमी का उपयोग किया जाता है।
ये डेटा प्रकार पाइथन में आम तौर पर प्रयोग होते हैं और ये आपके कोड को सुंदर और संरचित तरीके से लिखने में मदद करते हैं।