Summarize this content to 400 words in Persian Lang
به‌عنوان یک توسعه‌دهنده پایتون، بسیار مهم است که با پروژه‌هایی که نه تنها مهارت‌های شما را تقویت می‌کنند، بلکه شما را از آخرین روندها نیز مطلع می‌کنند، به‌روز بمانید. در اینجا 15 پروژه پایتون که باید بدانید که به شما کمک می کند به عنوان یک توسعه دهنده رشد کنید، آورده شده است.
1. جنگو – چارچوب تمام پشته
جنگو یکی از محبوب ترین چارچوب های توسعه وب تمام پشته در پایتون است. سریع، ایمن و مقیاس پذیر است. با ارائه راه حل های داخلی مانند احراز هویت، فرم ها و موارد دیگر، توسعه وب را ساده می کند.
اینجا کاوش کنید: وب سایت رسمی جنگو
2. فلاسک – چارچوب وب سبک
Flask یک جایگزین سبک وزن برای جنگو است که انعطاف پذیری را در ساخت برنامه های تحت وب ارائه می دهد. برای مبتدیان مناسب است و به طور گسترده برای پروژه های کوچک و متوسط که نیاز به کنترل بیشتری بر روی اجزا دارند استفاده می شود.
3. PyTorch – چارچوب یادگیری ماشین
اگر به یادگیری ماشین علاقه دارید، PyTorch چارچوبی است که نمی توانید آن را نادیده بگیرید. این برای ساخت شبکه های عصبی و مدل های یادگیری عمیق، با رابط بصری و انعطاف پذیر عالی است.
بیشتر بدانید: وب سایت PyTorch
4. پانداها – دستکاری داده ها
Pandas یک کتابخانه ضروری برای تجزیه و تحلیل داده ها است. ابزارهای قدرتمند و انعطاف پذیری را برای کار با داده های ساختاریافته ارائه می دهد که آن را برای هر پروژه داده محور ضروری می کند.
5. FastAPI – چارچوب وب مدرن
FastAPI یک چارچوب وب مدرن و سریع (با کارایی بالا) برای ساخت API با Python 3.7+ است. برای توسعه دهندگانی که نیاز به ایجاد سریع API با حداقل کد دارند، به شدت توصیه می شود.
6. Scrapy – Web Scraping
Scrapy یک کتابخانه قدرتمند برای scraping وب است. این به شما امکان می دهد داده ها را از وب سایت ها به طور کارآمد استخراج کنید و آنها را در قالبی مانند JSON یا CSV ذخیره کنید.
بیشتر بدانید: Scrapy Documentation
7. کرفس – صف وظایف
Celery یک سیستم صف وظایف توزیع شده است که به انجام وظایف ناهمزمان کمک می کند. به ویژه در برنامه های بزرگ برای ارسال اعلان ها، پردازش فایل ها و غیره مفید است.
8. سوپ زیبا – تجزیه وب
سوپ زیبا حذف اطلاعات از صفحات وب را آسان می کند. اغلب در کنار درخواست ها یا Scrapy برای استخراج داده های مفید از HTML استفاده می شود.
9. TensorFlow – چارچوب یادگیری عمیق
TensorFlow یک پلتفرم منبع باز برای یادگیری ماشینی است که به خاطر کاربردهای یادگیری عمیق معروف است. این مقیاس پذیر در پلتفرم های سخت افزاری مختلف است و به طور گسترده در دانشگاه و صنعت مورد استفاده قرار می گیرد.
آموزش تنسورفلو: وب سایت تنسورفلو
10. Kivy – پایتون برای برنامه های رابط کاربری
Kivy یک فریمورک بین پلتفرمی است که برای توسعه اپلیکیشن های چندلمسی استفاده می شود. این برای ایجاد برنامه‌هایی با رابط کاربری غنی (UI)، از برنامه‌های موبایل گرفته تا دسکتاپ، عالی است.
Kivy: Kivy Official را کشف کنید
11. Pytest – چارچوب تست
تست بخش مهمی از توسعه نرم افزار است و Pytest نوشتن مجموعه های تست کوچک و مقیاس پذیر را آسان می کند. با افزونه ها برای ویژگی های اضافی بسیار قابل توسعه است.
12. Jupyter – کدگذاری تعاملی
نوت بوک های Jupyter یک ابزار محبوب برای اجرای کدهای تعاملی پایتون هستند که به طور گسترده در علم داده برای اهداف تحقیقاتی و آموزشی استفاده می شود. این یک راه عالی برای مستندسازی و به اشتراک گذاری یافته های خود است.
Jupyter: Jupyter Official را کاوش کنید
13. Pygame – توسعه بازی
برای توسعه دهندگان بازی، Pygame یک راه ساده برای ایجاد بازی های دو بعدی ارائه می دهد. این یک پروژه عالی برای مبتدیانی است که به دنبال یادگیری نحوه ترکیب منطق و تصاویر بصری هستند.
با Pygame شروع کنید: Pygame Official
14. Dash – برنامه های وب تحلیلی
Dash برای ساخت برنامه های کاربردی وب تحلیلی ایده آل است. این به ویژه برای تجسم داده ها و داشبوردها مفید است و سادگی را با ویژگی های تعاملی ترکیب می کند.
15. OpenCV – Computer Vision
OpenCV یک کتابخانه قدرتمند برای برنامه های بینایی کامپیوتر است. چه پردازش تصویر باشد، چه تشخیص چهره در زمان واقعی یا ردیابی حرکت، OpenCV ابزارهایی را برای شما دارد.
OpenCV: وب سایت OpenCV را کاوش کنید
این پروژه‌ها طیف گسترده‌ای از حوزه‌های توسعه، از توسعه وب و علم داده تا یادگیری ماشین و بینایی رایانه را پوشش می‌دهند. چه مبتدی یا یک توسعه‌دهنده پیشرفته باشید، این پروژه‌های پایتون به شما کمک می‌کنند تا از منحنی‌ها جلوتر بمانید.
کد نویسی مبارک!
به‌عنوان یک توسعه‌دهنده پایتون، بسیار مهم است که با پروژه‌هایی که نه تنها مهارت‌های شما را تقویت می‌کنند، بلکه شما را از آخرین روندها نیز مطلع می‌کنند، به‌روز بمانید. در اینجا 15 پروژه پایتون که باید بدانید که به شما کمک می کند به عنوان یک توسعه دهنده رشد کنید، آورده شده است.
1. جنگو – چارچوب تمام پشته
جنگو یکی از محبوب ترین چارچوب های توسعه وب تمام پشته در پایتون است. سریع، ایمن و مقیاس پذیر است. با ارائه راه حل های داخلی مانند احراز هویت، فرم ها و موارد دیگر، توسعه وب را ساده می کند.
اینجا کاوش کنید: وب سایت رسمی جنگو
2. فلاسک – چارچوب وب سبک
Flask یک جایگزین سبک وزن برای جنگو است که انعطاف پذیری را در ساخت برنامه های تحت وب ارائه می دهد. برای مبتدیان مناسب است و به طور گسترده برای پروژه های کوچک و متوسط که نیاز به کنترل بیشتری بر روی اجزا دارند استفاده می شود.
3. PyTorch – چارچوب یادگیری ماشین
اگر به یادگیری ماشین علاقه دارید، PyTorch چارچوبی است که نمی توانید آن را نادیده بگیرید. این برای ساخت شبکه های عصبی و مدل های یادگیری عمیق، با رابط بصری و انعطاف پذیر عالی است.
بیشتر بدانید: وب سایت PyTorch
4. پانداها – دستکاری داده ها
Pandas یک کتابخانه ضروری برای تجزیه و تحلیل داده ها است. ابزارهای قدرتمند و انعطاف پذیری را برای کار با داده های ساختاریافته ارائه می دهد که آن را برای هر پروژه داده محور ضروری می کند.
5. FastAPI – چارچوب وب مدرن
FastAPI یک چارچوب وب مدرن و سریع (با کارایی بالا) برای ساخت API با Python 3.7+ است. برای توسعه دهندگانی که نیاز به ایجاد سریع API با حداقل کد دارند، به شدت توصیه می شود.
6. Scrapy – Web Scraping
Scrapy یک کتابخانه قدرتمند برای scraping وب است. این به شما امکان می دهد داده ها را از وب سایت ها به طور کارآمد استخراج کنید و آنها را در قالبی مانند JSON یا CSV ذخیره کنید.
بیشتر بدانید: Scrapy Documentation
7. کرفس – صف وظایف
Celery یک سیستم صف وظایف توزیع شده است که به انجام وظایف ناهمزمان کمک می کند. به ویژه در برنامه های بزرگ برای ارسال اعلان ها، پردازش فایل ها و غیره مفید است.
8. سوپ زیبا – تجزیه وب
سوپ زیبا حذف اطلاعات از صفحات وب را آسان می کند. اغلب در کنار درخواست ها یا Scrapy برای استخراج داده های مفید از HTML استفاده می شود.
9. TensorFlow – چارچوب یادگیری عمیق
TensorFlow یک پلتفرم منبع باز برای یادگیری ماشینی است که به خاطر کاربردهای یادگیری عمیق معروف است. این مقیاس پذیر در پلتفرم های سخت افزاری مختلف است و به طور گسترده در دانشگاه و صنعت مورد استفاده قرار می گیرد.
آموزش تنسورفلو: وب سایت تنسورفلو
10. Kivy – پایتون برای برنامه های رابط کاربری
Kivy یک فریمورک بین پلتفرمی است که برای توسعه اپلیکیشن های چندلمسی استفاده می شود. این برای ایجاد برنامه‌هایی با رابط کاربری غنی (UI)، از برنامه‌های موبایل گرفته تا دسکتاپ، عالی است.
Kivy: Kivy Official را کشف کنید
11. Pytest – چارچوب تست
تست بخش مهمی از توسعه نرم افزار است و Pytest نوشتن مجموعه های تست کوچک و مقیاس پذیر را آسان می کند. با افزونه ها برای ویژگی های اضافی بسیار قابل توسعه است.
12. Jupyter – کدگذاری تعاملی
نوت بوک های Jupyter یک ابزار محبوب برای اجرای کدهای تعاملی پایتون هستند که به طور گسترده در علم داده برای اهداف تحقیقاتی و آموزشی استفاده می شود. این یک راه عالی برای مستندسازی و به اشتراک گذاری یافته های خود است.
Jupyter: Jupyter Official را کاوش کنید
13. Pygame – توسعه بازی
برای توسعه دهندگان بازی، Pygame یک راه ساده برای ایجاد بازی های دو بعدی ارائه می دهد. این یک پروژه عالی برای مبتدیانی است که به دنبال یادگیری نحوه ترکیب منطق و تصاویر بصری هستند.
با Pygame شروع کنید: Pygame Official
14. Dash – برنامه های وب تحلیلی
Dash برای ساخت برنامه های کاربردی وب تحلیلی ایده آل است. این به ویژه برای تجسم داده ها و داشبوردها مفید است و سادگی را با ویژگی های تعاملی ترکیب می کند.
15. OpenCV – Computer Vision
OpenCV یک کتابخانه قدرتمند برای برنامه های بینایی کامپیوتر است. چه پردازش تصویر باشد، چه تشخیص چهره در زمان واقعی یا ردیابی حرکت، OpenCV ابزارهایی را برای شما دارد.
OpenCV: وب سایت OpenCV را کاوش کنید
این پروژه‌ها طیف گسترده‌ای از حوزه‌های توسعه، از توسعه وب و علم داده تا یادگیری ماشین و بینایی رایانه را پوشش می‌دهند. چه مبتدی یا یک توسعه‌دهنده پیشرفته باشید، این پروژه‌های پایتون به شما کمک می‌کنند تا از منحنی‌ها جلوتر بمانید.
کد نویسی مبارک!
