۹ اصول موفقیت در برنامه نویسی پایتون و گرفتن پروژه

هر چند حرفه برنامه نویسی پایتون یکی از مشاغل حوزه فناوری اطلاعات است که بازار کار خوبی دارد اما همچنان متقاضیان مشاغل مرتبط با پایتون باید با هم رقابتی عظیم داشته باشند. از این روست که داشتن یک گواهی معتبر می تواند گاهی اوقات برای افراد حکم برگ برنده داشته باشد. (نسبت به کسانی که خودآموز پایتون را یاد گرفته اند). اما نکته مهم تر این که اگر بدانید برای موفقیت در پایتون باید به چه اصولی توجه کنید تا یک برنامه نویس مطرح شوید مطمینا شانس بیشتری خواهید داشت تا پروژه های پایتون بگیرید.

خوانا بودن کد ها برای کارفرما

وقتی قصد دارید که یک پروژه برای یک کارفرما کار کنید (یا یکی از پروژه های تان را به کارفرمایی ارایه کنید) تا به وسیله آن بتوانند مهارت شما را بسنجند، اولین چیزی که باید به آن توجه داشته باشید این است که کد باید به راحتی برای فرد مقابل خوانا و قابل فهم باشد. کافرمایان عموما به دنبال درک ایده اصلی پشت کد های شما هستند و اگر نتوانند با کدهای شما ارتباط برقرار کنند به ضرر شما تمام می شود. یکی دو دهه اخیر زمانی بود که برخی توسعه دهندگان نرم افزارها و غیره برای اینکه حرفه ای جلوه کنند کدهایی می نوشتند که فقط خودشان از آن سر در می آوردند! باید بگوییم که آن دوره خوشبختانه به سر رسیده است.

برای اینکه کدهایتان خوانا باشد و بتواند در یک نگاه مورد پسند کارفرمایان قرار بگیرد به چند نکته زیر توجه کنید:

شروع با تورفتگی (Indentation)

استفاده از تورفتگی مناسب در کد (معمولاً با چهار فاصله) نه تنها خوانایی کد را بهبود می‌بخشد، بلکه در پایتون الزامی است، زیرا ساختار کد بر اساس تورفتگی است.

استفاده از فاصله‌ها و تب‌ها به‌درستی

در کد خود از یک استاندارد ثابت برای استفاده از فاصله‌ها و تب‌ها پیروی کنید. استفاده از ترکیب این دو در یک فایل می‌تواند مشکلاتی در خوانایی و اجرای کد ایجاد کند.

طول حداکثر خطوط

طول هر خط کد نباید از ۷۹ کاراکتر بیشتر باشد. این کار باعث می‌شود که کد شما در پنجره‌های مختلف و ابزارهای ویرایشگر بدون نیاز به اسکرول کردن به آسانی خوانده شود.

افزودن شکست خطوط (Line Breaks)

با استفاده از شکست خطوط در جاهای مناسب، می‌توانید بخش‌های مختلف کد را از هم جدا کنید تا کد سازماندهی‌شده و خوانا باقی بماند.

کدگذاری فایل‌های منبع

همیشه از کدگذاری مناسب (مانند UTF-8) در فایل‌های منبع استفاده کنید تا مطمئن شوید که کد شما در همه محیط‌ها به درستی نمایش داده می‌شود.

خطوط خالی

اضافه کردن خطوط خالی بین بخش‌های مختلف کد، مانند کلاس‌ها و توابع، به خوانایی و سازماندهی بهتر کد کمک می‌کند.

ویرگول انتهایی (Trailing Comma)

اضافه کردن ویرگول انتهایی در لیست‌ها و دیکشنری‌ها به‌خصوص در زمان تغییرات مکرر باعث می‌شود خطاهای ناشی از ویرایش کد کاهش یابد.

علامت‌های نقل قول برای رشته‌ها

در انتخاب نقل قول‌های تک یا دوتایی برای تعریف رشته‌ها ثابت قدم باشید. انتخاب هر کدام به سبک کدنویسی شما بستگی دارد، اما مهم ثبات در استفاده است.

قواعد نام‌گذاری (Naming Conventions)

از نام‌های توصیفی و قابل فهم برای متغیرها و توابع استفاده کنید و برای پیروی از استانداردهای پایتون از فرمت‌های متداول مثل snake_case برای نام‌گذاری استفاده کنید.

فاصله‌های سفید در عبارات

استفاده از فاصله‌های سفید بین عملگرها و عملوندها (مثلاً a + b) خوانایی کد را بهبود می‌بخشد و کد شما را حرفه‌ای‌تر و قابل فهم‌تر می‌کند.

مستندات هر برنامه و کد را داشته باشید

شما به هر دلیلی شروع به نوشتن یک دسته کد می کنید. این کد ها به دلیلی، با منطقی و تحت منابعی و برای هدفی تولید می شوند. در چنین شرایطی بهترین کار این است که مستندات را داشته باشید و آن ها را هنگام ارائه به کارفرما حاضر کنید. می توانید این اسناد را اگر محرمانه نیستند در گیت هاب نیز قرار دهید. مستند سازی عموما اصولی دارد که در برخی دوره های آموزشی به آن پرداخته می شود.

اصول مستندسازی

به عنوان چند نکته مقدماتی در رابطه با مستند سازی به نکات زیر توجه کنید:

•  افزودن فایل README: توضیحات مقدماتی درباره پروژه، هدف، و کتابخانه‌های مورد استفاده را در فایل README ارائه دهید.
•  استفاده از Docstrings: در هر تابع و کلاس، از توضیحات Docstring برای شرح وظیفه و نحوه استفاده آن استفاده کنید.
•  به‌روزرسانی منظم مستندات: با هر تغییر در کد، مستندات خود را به‌روزرسانی کنید تا همواره هم‌خوانی بین کد و توضیحات حفظ شود.
•  توضیح نیازمندی‌ها: فهرستی از وابستگی‌ها و کتابخانه‌های لازم را در فایل‌های مستندات ذکر کنید.
•  نحوه نصب و استفاده: راهنمای نصب و اجرای پروژه را به صورت گام‌به‌گام در مستندات اضافه کنید.
•  ارائه مثال‌های کاربردی: برای هر بخش مهم از پروژه، مثال‌هایی ارائه دهید تا فهم بهتری از نحوه عملکرد کد حاصل شود.

گیت هاب چیست؟

گیت‌هاب یک پلتفرم برای مدیریت و به اشتراک‌گذاری کدهای منبع است که به توسعه‌دهندگان امکان همکاری و کنترل نسخه کدها را می‌دهد. برای برجسته کردن پروژه‌های خود در گیت‌هاب، باید به نکات و اصول زیر توجه کنید:

• ایجاد و سازماندهی مخزن: تنظیم مخزن با ساختار مناسب و منظم.
• نوشتن مستندات دقیق: اضافه کردن README و توضیحات کامل درباره پروژه.
• کیفیت کد: ارسال کدهای با کیفیت و بدون اشکال.
• استفاده از برچسب‌ها: به کار بردن برچسب‌ها و توضیحات مناسب در Pull Requests.
• مشارکت در پروژه‌های متن‌باز: همکاری در پروژه‌های دیگر برای افزایش اعتبار.

کد های دیگران را بخوانید و الهام بگیرید

برای موفقیت در پایتون باید سبک کد نویسی بهینه ای داشته باشید. شاید در ابتدا نتوانید یک سبک خوب داشته باشید اما به مرور سبک شخصی خود را به دست خواهید گرفت. وقتی کد های دیگران را بخوانید می توانید از آن ها الهام بگیرید و نکات بهینه در کد نویسی آن ها را دیکته کنید. ممکن است برای خواندن کد های پایتون صرفا به برنامه نویسانی که فقط هم سطح شما هستند توجه کنید اما توصیه اکید داریم که از کد های افراد با تجربه تر هم استفاده کنید و سعی کنید با گفتگو با آن ها تجربیاتشان را به طور شفاهی از آن ها دریافت کنید.

معمولا سبک فکر کردن و حل مساله هر فرد در نوشتن کد های پایتون تاثیر دارد. وقتی کد های دیگران را مطالعه می کنید به راحتی می توانید از آن ها ایده بگیرید و نحوه حل مساله را بهبود ببخشید.

کتاب های مربوط به پایتون را بخوانید

مطمینا شرکت در دوره های برنامه نویسی پایتون برای موفقیت در پایتون الزامی است. حتی اگر به صورت ورک شاپ شروع به یاد گیری پایتون کرده اید باز هم تجربیاتی کسب می کنید. اما کتاب هایی که مربوط به کدهای پایتون است به شما نکات مهم و تجربیات جالبی در مورد کد نویسی یاد می دهد که می تواند موفقیت در پایتون را برای شما افزایش دهد. معمولا در این کتب و مجلات بروزرسانی های جدید ارائه می شود و این می تواند در لحظه تجربه شما را بالا ببرد.

موضوعات مورد بررسی در کتاب های پایتون

معمولا در کتاب های پایتون به ۱۰ موضوع زیر پرداخته می شود:

۱. مفاهیم عمیق زبان: توضیحات جامع درباره ویژگی‌های پیشرفته پایتون.

۲. به‌روزرسانی‌های اخیر: اطلاعات در مورد تغییرات و به‌روزرسانی‌های جدید زبان.

۳. الگوهای طراحی: معرفی و توضیح الگوهای طراحی نرم‌افزاری متداول.

۴. مدیریت پروژه: راهنمایی‌های عملی برای مدیریت پروژه‌های بزرگ با پایتون.

۵. بهینه‌سازی عملکرد: تکنیک‌های پیشرفته برای بهینه‌سازی سرعت و کارایی کد.

۶. تست و اشکال‌زدایی: روش‌های تست و اشکال‌زدایی پیشرفته برای کیفیت کد.

۷. پروژه‌های عملی: مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی برای تقویت مهارت‌ها.

۸. کتابخانه‌ها و ابزارهای خاص: استفاده از کتابخانه‌ها و ابزارهای خاص و جدید پایتون.

۹. مطالعه موردی: تحلیل و بررسی موردی مشکلات و راه‌حل‌ها در پروژه‌های واقعی.

۱۰. تجربیات نویسندگان: بینش و تجربیات نویسندگان (کدنویسانی که کتاب ها را نوشته اند) در مورد چالش‌ها و راه‌حل‌ها.

دامنه های مهارت های پایتون خود را توسعه دهید

اگر به دنبال یک مزیت رقابتی برای موفقیت در پایتون و گرفتن پروژه های عالی هستید توجه کنید که می توانید به راحتی روی توسعه مهارت های خود و تسلط بر کتابخانه های مرتبط کار کنید. این کتابخانه ها شامل Numpy، SkyPe، TensorFlow، Theano و Keras می شوند. توجه کنید که هر چند هر کدام از این کتابخانه ها به تنهایی می تواند کار شما را راه بیندازد ولی وقتی به چند کتابخانه تسلط دارید می توانید با همپوشانی عالی مهارت حل مساله و کد نویسی خود را یکتا تر و حرفه ای تر کنید. از این روست که بسیاری از کارفرمایان برای سنجش میزان موفقیت در پایتون به دانش شما نسبت به کتابخانه ها توجه می کنند.

کسب تخصص در استفاده از AI و ML با پایتون

برای برجسته شدن به عنوان یک توسعه‌دهنده پایتون، دانستن تنها زبان کافی نیست. برای دستیابی به این هدف، باید بتوانید از پایتون برای فناوری‌های مهم دیگر نیز استفاده کنید. حوزه‌های AI و ML در حال حاضر فضاهای عمده‌ای هستند که کاربردهای پایتون به طور گسترده در آن‌ها استفاده می‌شود. بنابراین، باید بر روی یادگیری الگوریتم‌های مختلفی که این حوزه‌ها استفاده می‌کنند، تمرکز کنید و پروژه‌هایی با استفاده از آن‌ها اجرا نمایید.

در این باره به چند نکته زیر توجه کنید. این نکات در مورد یادگیری و استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) با زبان برنامه‌نویسی پایتون هستند.:

۱. یادگیری الگوریتم‌های اصلی: مطالعه الگوریتم‌های پایه‌ای مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم، و شبکه‌های عصبی.

۲. کتابخانه‌های پرکاربرد: تسلط بر کتابخانه‌های محبوب مانند TensorFlow، Keras، و scikit-learn.

۳. پروژه‌های عملی: پیاده‌سازی پروژه‌های عملی برای درک بهتر الگوریتم‌ها و تکنیک‌های AI و ML.

۴. پردازش داده‌ها: یادگیری نحوه پیش‌پردازش داده‌ها و استفاده از تکنیک‌های پاکسازی داده‌ها.

۵. ارزیابی مدل‌ها: آشنایی با روش‌های ارزیابی و بهبود مدل‌ها، شامل استفاده از معیارهای دقت، صحت و یادآوری.

۶. آشنایی با یادگیری عمیق: مطالعه و کار با تکنیک‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی پیچیده.

۷. استفاده از داده‌های بزرگ: یادگیری نحوه کار با داده‌های بزرگ و تکنیک‌های مقیاس‌پذیری.

۸. بروزرسانی مداوم: پیگیری آخرین پیشرفت‌ها و تحقیقات در زمینه AI و ML.

۹. مدیریت پروژه‌های AI/ML: یادگیری نحوه مدیریت و مستندسازی پروژه‌های AI و ML به طور مؤثر.

۱۰. پروژه‌های ترکیبی: ایجاد پروژه‌هایی که ترکیبی از AI، ML و پایتون را به نمایش بگذارد.

در پروژه های فریلنسری شرکت کنید

برای کسب موفقیت در پایتون و گرفتن پروژه های بزرگ و خوب، باید به چیزی فراتر از کد نویسی و آموزش و پروژه ها فکر کنید. پروژه های فریلنسری راهی برای اثبات خودتان به کارفرمایان است چرا که هر چه تعداد این پروژه ها بالاتر باشد، نشان از این دارد که پروژه ای که شما در آن مشارکت داشته اید با موفقیت انجام شده اند بنابراین می توان روی شما حساب کرد! گاهی اوقات به دلیل خوب بودن مشارکت شما صاحبان پروژه ها برای همیشه شما را به کار خواهند گرفت بنابراین نباید پتانسیل فریلنسری را فراموش کرد.

هنگام انتخاب و مشارکت در یک پروژه فریلنسری به نکات زیر توجه کنید:

۱. انتخاب پروژه‌های مناسب: انتخاب پروژه‌هایی که با مهارت‌ها و علاقه‌مندی‌های شما همخوانی دارد.

۲. مدیریت زمان: برنامه‌ریزی و مدیریت زمان به طور مؤثر برای اتمام پروژه‌ها به موقع.

۳. ارتباط مستمر با مشتری: حفظ ارتباط منظم و شفاف با مشتری برای درک نیازها و دریافت بازخورد.

۴. پیشنهاد قیمت مناسب: ارائه پیشنهاد قیمت واقع‌بینانه که به ارزش کاری که ارائه می‌دهید، بپردازد.

۵. کیفیت کار: ارائه کدهای با کیفیت بالا و بدون اشکال برای جلب رضایت مشتری و افزایش اعتبار.

۶. مستندسازی پروژه: ایجاد مستندات دقیق و واضح برای پروژه‌های انجام شده به منظور شفافیت و سهولت در استفاده مجدد.

۷. بازخورد و یادگیری: درخواست بازخورد از مشتریان و استفاده از آن برای بهبود مهارت‌ها و روش‌های کاری.

۸. ساخت شبکه ارتباطی: ایجاد و نگهداری از ارتباطات حرفه‌ای برای دریافت فرصت‌های جدید و همکاری‌های آینده.

در پروژه های متن باز مشارکت کنید

پروژه های متن باز معمولا برای هر نوع زبان برنامه نویسی وجود دارد و حرفه ای های کد نویسی در آن حوزه روی آن کار می کنند. در پروژه های متن باز می توانید به سادگی، مهارت خود را به رخ بکشید! به عنوان مثال می توانید باگ ها را شناسایی کنید، کد ها و فرآیندها را بهبود دهید و کارهایی کنید که در کیفیت کد مورد نظر نقش داشته باشد. کارفرمایان وقتی به دنبال یک برنامه نویس موفق در پایتون می گردند به میزان مشارکت ها در چنین پروژه هایی نیز توجه می کنند.

لیستی از پروژه های متن باز را در این جا مشاهده می کنید:

• Pipenv: مبتنی بر توسعه گردش کار پایتون برای انسان‌ها.
• Statistics: آماده‌سازی اسکریپت‌های پایتون برای تبدیل داده‌ها و لاگ‌های چت در تلگرام، مسنجر و هانگouts به DataFrame.
• Som-TCP: ساخت راه‌حل‌هایی برای مسائل فروشنده مسافر با استفاده از نقشه‌های خودسازمان‌دهی.
• Py2bpf: ایجاد مبدل برای تبدیل کد بایت پایتون به کد فیلتر بسته‌های برکلی (BPF).

 راهکار موفقیت در پروژه های متن باز

برای موفقیت در پروژه‌های متن‌باز به عنوان برنامه‌نویس پایتون، به نکات زیر توجه کنید:

۱. مطالعه مستندات: قبل از شروع، مستندات پروژه را به دقت مطالعه کنید تا با اهداف و ساختار پروژه آشنا شوید.

۲. فهم کد پایه: کد موجود را به خوبی بررسی کنید تا ساختار و روش‌های برنامه‌نویسی پروژه را درک کنید.

۳. بررسی مشکلات موجود: مشکلات و باگ‌های گزارش شده را مرور کنید و ببینید که چگونه می‌توانید کمک کنید.

۴. ایجاد شاخه (Branch) جدید: تغییرات خود را در یک شاخه جداگانه انجام دهید تا از اختلال در کد اصلی جلوگیری کنید.

۵. نوشتن تست‌ها: در صورت امکان، تست‌های مناسب برای کدهای جدید یا اصلاحات خود بنویسید.

۶. ارسال Pull Request: تغییرات خود را به‌طور صحیح از طریق Pull Request ارسال کنید و توضیحات کافی درباره آن‌ها ارائه دهید.

۷. ارتباط موثر با تیم: با تیم پروژه ارتباط برقرار کنید و بازخورد دریافت شده را به‌طور سازنده بررسی کنید.

۸. پاسخگویی به نظرات: نظرات و پیشنهادات سایر اعضای پروژه را با دقت بررسی و به آن‌ها پاسخ دهید.

۹. یادگیری مداوم: با تغییرات و به‌روزرسانی‌های پروژه و فناوری‌های جدید در پایتون آشنا شوید و به‌روز باشید.

۱۰. مشارکت فعال: به‌طور منظم در پروژه‌ها شرکت کنید و فعالیت‌های مختلفی از جمله گزارش باگ‌ها و بهبود مستندات را انجام دهید.

به آموزش و کد نویسی متعهد باشید

هر شغلی که بخواهید داشته باشید و در هر حوزه ای که بخواهید حرفه ای شوید لازم است که مهارت های خود را روزانه ارتقا دهید. بنابراین برنامه روزانه خود را جوری بچینید که بتوانید هر روز کد نویسی کنید. ساعت مشخصی از روز را به کد نویسی اختصاص دهید و تلاش کنید که در این ساعت ضمن کد نویسی تجربه نیز کسب کنید و مهارت خود را ارتقا دهید. برای موفقیت در پایتون تعهد و تلاش مستمر و یادگیری مهم ترین نقش را دارند.

برای موفقیت در برنامه نویسی پایتون این کارها را روزانه انجام دهید:

۱. برنامه‌ریزی روزانه: تعیین زمان مشخص برای کدنویسی و فعالیت‌های مرتبط.

۲. تمرین روزانه کدنویسی: حل مسائل و انجام پروژه‌های کوچک به طور مداوم.

۳. مطالعه منابع آموزشی: مرور کتاب‌ها و مقالات جدید در زمینه پایتون.

۴. تمرین با ابزارها و کتابخانه‌ها: کار با ابزارها و کتابخانه‌های مختلف پایتون.

۵. مرور کدهای قبلی: بازبینی و بهبود کدهای نوشته شده.

۶. شرکت در انجمن‌ها و گروه‌های آنلاین: مشارکت در بحث‌ها و پرسش و پاسخ‌ها.

۷. حل مسائل و باگ‌ها: شناسایی و رفع مشکلات در پروژه‌ها.

۸. استفاده از دوره‌های آموزشی آنلاین: دنبال کردن دوره‌ها و تمرینات آنلاین.

۹. نوشتن مستندات: مستندسازی کدها و پروژه‌ها برای بهبود خوانایی و استفاده مجدد.

۱۰. تنظیم هدف‌های کوتاه‌مدت: تعیین اهداف روزانه برای پیشرفت مستمر.

در صورتی که شما کد نویس پایتون هستید برای ما بنویسید که برای موفقیت در پایتون از کجا شروع کردید و چطور پیش رفتید و چالش های حین آموزش و گرفتن پروژه را با ما به اشتراک بگذارید.

منبع کمکی: globaltechcouncil