טיפ פייתון - פרוייקטים

פייתון בתור שפה יכולה לבצע הרבה משימות.
אך זה לא אומר שצריך להמציא את הגלגל כאן פעם שניגשים למשימה מורכבת.

אם זה בתחום הפיתוח, הטסטים או למידת מכונה - קיימים פרוייקטים מדהימים בחוץ.
איך ניגשים?

בחרו פרוייקט מעניין ועבורכם ותתחילו ללמוד על התחום.
בפרוייקטי קוד פתוח הקוד נגיש אליכם!
אל תפחדו לפתוח את הקוד ולקרוא גם את השכבות הכי מורכבות של הפרוייקטים האלו.
לאחר זמן, ניסיון והיכרות עם התחום והפרוייקט יהיה לכם בסיס הידע גם לתרום לפרוייקט.
איך תורמים?
הראו את התרומה שלכם בכל דרך אפשרית:
1. תלמדו אנשים אחרים על הפרוייקט
2. תכתבו טיפים ומדריכים למשימות מסוימות
3. פתרו בעיות מהעולם או בעבודה שלכם בעזרת הפרוייקט
4. תתרמו מזמנכם לתיקון באגים ויצירת תכונות חדשות לפרוייקט
זו רק ההתחלה - בו הזמן ולכם גם יהיו פרוייקטים שאנשים אחרים יישמחו לעזור לכם!

הנה כמה פרוייקטים מעניינים שכדאי להכיר:

PyEnv

לנהל גרסאות פייתון זה קשה, במיוחד כשרוצים גרסאות ספיצפיות.
עם החבילה הזו - קל לקפוץ בין גרסא לגרסא.
רוצים לנסות את פייתון 3.11 מבלי לגרוע מ3.10?
עכשיו זה אפשר.

https://github.com/pyenv/pyenv

Tkiner

חבילה שבאה באופן מובנה עם פייתון כדי ליצור אפליקציות וויזואליות.
אם אתם כותבים כלים לעצמכם או כלים לחברים/עובדים ואתם רוצים לפשט את תהליך העבודה ניתן ליצור לכלים אפליקציה עם חווית משתמש יותר טובה!
https://wiki.python.org/moin/TkInter

PyGame

חבילה ליצירת משחקים, באופן מאוד פשוט.
מומלץ למתחילים!

http://www.pygame.org/news.html

Requests

החבילה מנגישה יכולות שליחת בקשות בפרוטוקול HTTP בקלות רבה!

https://github.com/psf/requests

NumPy

החבילה הזו ידועה לכל מדען וכמעט לכל סטונדט.
בעזרתה ניתן לחשב מערכים, מטריצות, ווקטורים ועוד ממש בקלות!

https://numpy.org/

Matplotlib

עוד חבילת מדע, העוזרת ביצירת גראפים.
תחשבו עם NumPy ותציירו עם Matplotlib :)

https://matplotlib.org/

TinyDB

לפני שאתם פורסים את השרת המדהים שלכם ב-cloud תנסו את הקוד עם חבילת TinyDb.
החבילה מאפשרת ליצור מסדי נתונים לוקאליים הנתונים יכולות כמעט זהות למסדי נתונים גדולים.
תחסכו מכם את כל התשלומים והעצבים על להתחבר בעזרת API KEY ל-DB שלכם בענן.
אין יותר גשם!

https://github.com/msiemens/tinydb

PyTest

מהמוכרות בתחום - יצירת טסטים בקלות לקוד שלכם.

https://docs.pytest.org/en/latest/

TesnorFlow

חבילת בסיס כמעט לכל פרוייקט Machine learning.
בעזרת TensorFlow תצרו פרוייקטי למידה מעולים.
וזה יותר מחבילה - כיום זה כבר Ecosystem שלם!

https://github.com/tensorflow/tensorflow

https://www.tensorflow.org/

Keras

בנויה על גבי TensorFlow - Keras שמו להם מטרה להיות יעילים ופשוטים.
אולי זה לא יתאים לכל פרוייקט אך אם אתם רק מתחילים ורוצים לראות תוצאות מאוד מהר - תשתמשו בזה.

https://github.com/keras-team/keras

Transformers

פרוייקט מעניין שעוזר לפשט את תהליך למידת המכונה בעזרת מודלים בנויים מראש.
לא כל כך גמיש אז אם אתם צריכים ספרייה שתאייש לכם את התפקיד לסוגים שונים של למידה, רצוי Tensor.

https://github.com/huggingface/transformers

PyTorch

גם חישובים על בסיס כרטיסי מסך וגם כלים לפיתוח למידת מכונה.
אם אתם רציניים יותר לגבי למידת מכונה - זה פרוייקט בשבילכם!

https://github.com/pytorch/pytorch

Django

פופולרי מאוד - רבים ממתכנתי פייתון התחילו לתכנת בפייתון בזכותו.
הפרוייקט עוזר לפשט את תהליך בניית אפליקצייה וובית.

https://github.com/django/django

Flask

כמו Django פייתון בנתה את הפופולריות שלה בזכות חבילות כמו זו!
ה-Flask היא חבילה קלילה לפיתוח אפליקציות ווב.
בכמה שורות קוד בודדות יש לכם שרת WebAPI מוכן לריצה.

https://github.com/pallets/flask